Künstliche Intelligenz (KI) analysiert Bluttests, um frühzeitig Muster zu erkennen, die auf Krankheiten hinweisen. Dies ist der dritte Teil einer sechsteiligen Serie über den Einfluss von KI auf medizinische Forschung und Behandlungen.
KI und Ovarialkrebs: Frühzeitige Erkennung durch Datenanalyse
Ovarialkrebs ist selten, wenig finanziert und sehr tödlich, sagt Audra Moran, Leiterin der Ovarian Cancer Research Alliance (Ocra). Wie bei allen Krebserkrankungen gilt: Je früher die Diagnose, desto besser die Heilungschancen.
Oft beginnt Ovarialkrebs in den Eileitern und breitet sich bei Diagnose häufig bereits auf andere Bereiche aus. „Fünf Jahre vor Auftreten der ersten Symptome müsste man Ovarialkrebs erkennen, um die Sterblichkeit zu beeinflussen“, erklärt Moran.
Neue Bluttests, die KI nutzen, können frühzeitig Anzeichen für diese Krankheit erkennen. Sie analysieren komplexe Molekülmuster, die für das menschliche Auge nicht sichtbar sind. Dr. Daniel Heller, Biomediziner am Memorial Sloan Kettering Cancer Center, verwendet dafür Nanoröhren, die Moleküle im Blut analysieren.
Diese Röhren reagieren auf Moleküle und senden Lichtsignale aus, die KI-Algorithmen analysieren. Dadurch können selbst feine Muster interpretiert werden, die ohne KI nicht erkennbar wären.
Eine Herausforderung besteht jedoch in der Datenverfügbarkeit. Ovarialkrebs ist selten, und die vorhandenen Daten sind oft in Krankenhäusern isoliert. Trotz begrenzter Datenbasis konnte KI jedoch bessere Ergebnisse liefern als aktuelle Biomarker. Dr. Heller plant, die Technologie mit größeren Datensätzen weiterzuentwickeln.
„Unser Ziel ist es, gynäkologische Erkrankungen zu triagieren. Wir wollen Ärzte bei schnellen, präzisen Diagnosen unterstützen“, sagt Heller. Er hofft, dass dies in drei bis fünf Jahren Realität wird.
Beschleunigte Diagnosen durch KI bei Infektionen
KI beschleunigt nicht nur die Krebsdiagnose, sondern auch Tests auf lebensgefährliche Infektionen wie Lungenentzündungen. Pneumonien sind für Krebspatienten besonders gefährlich, da sie von über 600 Erregern verursacht werden können. Die Firma Karius aus Kalifornien nutzt KI, um die genaue Ursache einer Pneumonie innerhalb von 24 Stunden zu identifizieren.
Vorher benötigten Patienten bis zu 20 Tests in der ersten Woche im Krankenhaus, was etwa 20.000 US-Dollar kostete. Karius nutzt eine DNA-Datenbank mit Milliarden von Datenpunkten, um Erreger schnell und präzise zu identifizieren.
„Ohne KI wäre diese Analyse unmöglich“, sagt Alec Ford, CEO von Karius.
Dr. Slavé Petrovski von AstraZeneca hat eine KI-Plattform namens Milton entwickelt, die Biomarker aus der UK Biobank nutzt. Mit über 90 % Genauigkeit identifiziert sie 120 Krankheiten. Solche komplexen Muster können nur von KI erkannt werden, erklärt Petrovski.
Auch Dr. Heller setzt auf ähnliche Techniken. „Wir wissen, dass Sensoren auf Moleküle im Blut reagieren, aber oft nicht, welche spezifisch für Krebs sind“, sagt er.
Die begrenzte Datenverfügbarkeit bleibt ein Problem. „Daten werden nicht geteilt, oder es fehlen Mechanismen dafür“, sagt Moran. Ocra finanziert daher eine große Patientenregistrierung, um KI-Algorithmen auf breiter Basis zu trainieren.
„Wir stehen noch am Anfang – es ist wie der Wilde Westen der KI“, sagt Moran abschließend.
