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Highlights der interdisziplinären KI-Forschung

18. Juli 2023

Dank KI-gest tzter Analyse: Neue Angriffsziele gegen die akute myeloische Leukemie.

Die AML – eine von mehreren Formen der Leukämie („Blutkrebs“) – ist eine tückische Erkrankung. Fünf Jahre nach der Erstdiagnose lebt nur noch ein Drittel der Erkrankten. Bis zu 85 Prozent der Patientinnen und Patienten erscheinen nach einer intensiven Chemotherapie zwar wie geheilt. Allerdings kehrt bei mehr als der Hälfte von ihnen binnen ein bis zwei Jahren die Krankheit zurück, weil die Chemotherapie nicht alle Leukämie-Zellen zerstört hat.

Anders als andere Formen von Blutkrebs ist die akute myeloische Leukämie (AML) derzeit nicht mit der innovativen sogenannten CAR-T-Zell-Immuntherapie behandelbar. Der Grund: Es fehlen die spezifischen molekularen Ansatzpunkte, mit denen bestimmte Immunzellen gezielt AML-Zellen angreifen könnten – damit das Immunsystem den Krebs auch wirklich attackiert. Genau solche Ansatzpunkte haben die beiden Forscherteams von Professor Sebastian Kobold mit Dr. Adrian Gottschlich von der Abteilung für Klinische Pharmakologie des LMU Klinikums und Dr. Carsten Marr mit Moritz Thomas aus dem Institute of AI for Health von Helmholtz Munich entdeckt. Die Ergebnisse wurden nun in der Fachzeitschrift Nature Biotechnology veröffentlicht.

Nasenhöhlenkrebs: KI ermöglicht Durchbruch in der Diagnostik

Tumore in der Nasenhöhle und der Nasennebenhöhle beschränken sich zwar auf einen kleinen Raum, umfassen aber ein sehr breites Spektrum mit vielen Tumorarten. Diese sind schwer zu diagnostizieren, da sie oft kein spezifisches Muster oder Erscheinungsbild aufweisen. Besonders gilt dies für die sogenannten sinonasalen undifferenzierten Karzinome oder kurz SNUCs.

Nun ist es einem Team um Dr. Philipp Jurmeister und Professor Frederick Klauschen vom Pathologischen Institut der LMU sowie Prof. David Capper von der Charité, zudem Wissenschaftler im Deutschen Konsortium für Translationale Krebsforschung (DKTK), Partnerstandorte München und Berlin, gelungen, die Diagnostik entscheidend zu verbessern: Sie entwickelten ein KI-Tool, das auf der Basis chemischer DNA-Modifikationen Tumore zuverlässig unterscheidet und die mit den bislang verfügbaren Methoden nicht unterscheidbaren SNUCs vier deutlich unterschiedlichen Gruppen zuordnet. Dies könnte auch neue Möglichkeiten für zielgerichtete Therapien eröffnen.

Quelle: LMU