Künstliche Intelligenz hilft in der Krebsforschung und Diagnostik

Hirntumor-Forschung mit KI: Wissenschaftler in Kaiserslautern nutzen genetische Daten, um Tumorwachstum zu verstehen.

Neues KI-Werkzeug für die Hirntumordiagnostik

Ein Team am Forschungszentrum Jülich hat einen Deep-Learning-Algorithmus entwickelt, mit dem sich Hirntumore auf PET-Scans automatisch erkennen und bewerten lassen. In einem Bruchteil der Zeit erzielt die KI dabei vergleichbare Ergebnisse wie ein erfahrener Arzt, berichtet das Team im Journal of Nuclear Medicine.

Aggressive Hirntumore dank innovativer Bildgebung und KI präzise bestrahlen

Blockieren eines Eiweißmoleküls macht aggressive Hirntumoren sensibler für Strahlen- und Chemotherapie - Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf, HZDR

Jedes Jahr erkranken in Deutschland rund 8.000 Menschen an einem Hirntumor. Eine der häufigsten und bösartigsten Varianten ist das Glioblastom, das als besonders aggressiv gilt, da die Tumorzellen schnell wachsen und in das gesunde Gehirn einwandern. Betroffen sind meist Patient*innen in einem Alter zwischen 50 und 70 Jahren. Die Überlebenschancen sind oft gering, reichen von wenigen Monaten bis hin zu anderthalb Jahren. Die Behandlung kombiniert eine Operation mit anschließender Strahlen- und Chemotherapie. Doch allzu häufig zeigt sich das Glioblastom resistent gegen dieses Vorgehen. Forscher*innen der Dresdner Hochschulmedizin und des Helmholtz-Zentrums Dresden-Rossendorf (HZDR) wollen die biologischen Zelleigenschaften des Glioblastoms so verändern, dass sie empfindlicher für die Therapie werden. Helfen könnten dabei neue Erkenntnisse zu einem bestimmten Eiweißmolekül (DOI: 10.1093/neuonc/noac237).