KI-Modell erkennt 170 Krebs-Erkrankungen in Sekunden

Die Charité in Berlin entwickelte eine neue Methode, um Krebs-Erkrankungen zu erkennen. Ein KI-Modell soll für schnelle Antworten sorgen.

Es ist schwierig, einen möglichen Tumor zu erkennen, wenn dieser ungünstig gelegen ist. Vor allem bei Hirntumoren kann eine Biopsie riskant sein. Die Charité in Berlin liefert jetzt eine Alternative zu risikoreichen Eingriffen. Auf der Basis des Künstlichen-Intelligenz-Modells mit dem Namen CrossNN können ohne riskante Eingriffe 170 Krebsarten erkannt werden. Wie das funktionieren kann, sehen Sie im folgenden Video: Das Modell vervollständigt die Biopsie auf der Grundlage eines molekularen Fingerabdrucks. Dieser ist ein individuelles Muster im Erbgut, das je nach Krebsart variiert. Das Muster kann im Tumorgewebe, im Blut und auch in der Gehirn-Rückenmarks-Flüssigkeit ausgelesen werden. Durch das KI-Modell wird der molekulare Fingerabdruck mit 8.000 anderen Mustern verglichen. Dadurch kann die Krebsart in wenigen Sekunden identifiziert werden. Im Fachmagazin "Nature Cancer", zeigt das Team hinter der Studie, wie akkurat das Modell ist. Es konnten über 170 Krebsarten mit einer Sicherheit von 97,8 Prozent erkannt werden. Bei Hirntumoren ist das Modell sogar noch treffsicherer, mit einer Genauigkeit von 99,1 Prozent. Das Modell wird auch zukünftig weiter verfeinert. Nun soll die Charité gemeinsam mit dem Deutschen Konsortium für Translationale Krebsforschung klinische Studien an acht Standorten durchführen. Selbst der Einsatz bei einer Operation sei geplant.