Mit KI gegen Krebs
Krebserkrankungen resultieren aus genetisch bedingten Fehlern in Zellteilungs- und Zellwachstumsprozessen. Dabei können gleichzeitig verschiedene Prozesse betroffen sein, die in funktionell unterschiedlichen Tumorzellen resultieren. Solche heterogenen Tumore bestehen aus Zellen, die unterschiedliche genetische Profile haben. Um sie in ihrer Ganzheit behandeln zu können, reicht eine einzige Therapiemethode nicht aus. Stattdessen müssen die Charakteristika aller verschiedener Tumorzellen einbezogen werden, um den gesamten Tumor zu bekämpfen.
Prof. Frederick Klauschen und sein Team am Pathologischen Institut der LMU nutzen bildgebende Verfahren und -Omics Analysen, um Tumore in Struktur, Proteom (die Gesamtheit der enthaltenen Proteine), Genom (DNA und RNA) und Immunverhalten zu charakterisieren. Sie entwickeln KI Algorithmen, die aus der extremen Menge und Komplexität all dieser biologischen Merkmale helfen zu verstehen, wie Krebszellen funktionieren.
Des Weiteren haben KI Algorithmen, die automatisiert histopathologische Schnitte auswerten können, ein großes klinisches Anwendungspotenzial. Denn wenn sie eines Tages entweder als Hilfswerkzeuge oder routinemäßig eingesetzt werden dürfen, dann könnte das dem extremen Mangel an radiologischem Fachpersonal Abhilfe verschaffen.
