Studie: KI-Krebsscreening ist zu 98 % genau
Ein neues Modell der künstlichen Intelligenz (KI) ist in der Lage, 13 verschiedene Krebsarten mit einer Genauigkeit von 98,2 % zu erkennen, allerdings nur anhand von DNA-Daten aus Gewebeproben, wie neue Forschungsergebnisse zeigen. Das Modell mit dem Namen EmethylNET wurde von Forschern der Universität Cambridge im Vereinigten Königreich entwickelt und hat das Potenzial, die Früherkennung, Diagnose und Behandlung von Krebs zu beschleunigen.
Die Ergebnisse, die letzte Woche in der Fachzeitschrift Biology Methods and Protocols veröffentlicht wurden, konzentrieren sich auf die DNA-Methylierung, einen chemischen Prozess, der abläuft, wenn Zellen, einschließlich Krebszellen, zu wachsen beginnen. Forscher trainierten KI-Modelle, um Krebsstrukturen und -pfade im Frühstadium zu identifizieren.
Im Forschungsbericht heißt es:
„Krebs ist eine Gruppe von mehr als zweihundert verschiedenen Krankheiten und bleibt die häufigste Todesursache beim Menschen. Krebs wird typischerweise im Endstadium entdeckt und metastasierter Krebs ist für 90 % der krebsbedingten Todesfälle verantwortlich.“
Aus diesem Grund ist die Genauigkeit der Krebsfrüherkennung sehr wichtig und wird einen erheblichen Einfluss auf die Überlebensrate und die Behandlung von Krebs haben.
Bildquelle: Medical Device Network
Cambridge trainiert ein KI-Modell, um 13 Krebsarten frühzeitig zu erkennen
Wie ein KI-Krebsscreener funktioniert
Wie trainieren Forscher KI? Zunächst trainierten sie EmethylNET anhand von Daten aus dem Cancer DNA Genome Atlas von mehr als 6.000 Gewebeproben von 13 Krebsarten, darunter Brust-, Lungen- und Darmkrebs. Anschließend testeten sie es an mehr als 900 Proben aus einem unabhängigen Datensatz.
Das wichtigste Ergebnis war, dass die Klassifizierung von 13 Krebsarten und Nichtkrebsproben eine Genauigkeit von über 98 % erreichte. Die Studie unterstreicht auch, dass KI auch bei der Untersuchung unterschiedlicher Daten aus verschiedenen Ländern gute Leistungen erbringt. Die Forscher konnten außerdem 3.388 Methylierungsstellen identifizieren, die mit krebsbezogenen Genen und Signalwegen in Zusammenhang stehen.
Der Studie zufolge kombiniert das Modell zwei KI-Methoden: die Verwendung von XGBoost zur Auswahl relevanter Merkmale und die Verwendung tiefer neuronaler Netze zur Klassifizierung. Dies ermöglicht der KI nicht nur die genaue Erkennung von Krebs, sondern liefert auch Einblicke in die körpereigene Regulierung nichtgenetischer Faktoren, die normale Zellen in Krebszellen mutieren.
„Diese epigenetischen Veränderungen gehören zu den frühesten Tumorereignissen, die mit der Krebsentstehung in Zusammenhang stehen“, heißt es in der Studie und unterstreicht das Potenzial dieser KI bei der Krebsfrüherkennung.
Quelle: academic.oup
Forschungsbericht zum Cambridge AI-Modell zur Krebsvorsorge
Seien Sie noch nicht zu optimistisch? Forscher: Es sind weitere Tests erforderlich
Obwohl die vorläufigen Ergebnisse sehr vielversprechend aussehen, weisen die Studienautoren darauf hin, dass weitere Forschung und Tests erforderlich sind, bevor es klinisch eingesetzt werden kann. Das Forschungsteam sagte, dass es derzeit daran arbeite, das Modell auf flüssige Gewebeproben anzuwenden, die für eine nicht-invasive Früherkennung von Krebs verwendet werden könnten.
Auch wenn weitere Tests erforderlich sind, besteht das ultimative Ziel der Forscher darin, EmethylNET auf Hunderte von Krebsarten untersuchen zu lassen. Da KI immer tiefer in den medizinischen Bereich vordringt, könnte der Einsatz von KI-Modellen für eine frühere und genauere Krebsdiagnose tiefgreifende Auswirkungen auf die öffentliche Gesundheit haben.
Krebs ist nach wie vor die häufigste Todesursache in Taiwan
Krebs ist der größte Feind der menschlichen Gesundheit. Laut Statistiken des taiwanesischen Ministeriums für Gesundheit und Soziales stehen bösartige Tumore (Krebs) unter den zehn häufigsten Todesursachen im Jahr 2023 immer noch an erster Stelle, gefolgt von Herzerkrankungen, Lungenentzündung und zerebrovaskulären Erkrankungen.
Laut Statistik werden im Jahr 2023 53.126 Taiwaner an Krebs sterben, was 25,8 % aller Todesfälle ausmacht. Die Sterblichkeitsrate wird im Vergleich zu 2022 um 2,2 % steigen. Die zehn tödlichsten Krebsarten sind: Lungenkrebs, Leberkrebs, Rektumkrebs Krebs, Brustkrebs usw.
Da die Technologie jedoch immer weiter voranschreitet und immer mehr Daten gesammelt werden, könnten KI-Modelle zu einem wichtigen Instrument bei der Krebsvorsorge werden und die Art und Weise, wie Menschen Krebs bekämpfen, verändern.