Es ist ein Tool der künstlichen Intelligenz (KI) entstanden, das Ärzten bei der Bekämpfung aggressiver Hirntumoren helfen soll. Es hilft dabei, kritische Merkmale zu identifizieren, die während der Operation als Orientierung dienen.
Die Cryo Histopathology Assessment and Review Machine (CHARM) ist ein fortschrittliches Tool, das Bilder effizient analysiert, um das genetische Profil von Gliomen, einer Art aggressiver Hirntumor, zu bestimmen. Derzeit dauert dieser Vorgang Tage oder Wochen. Kun-Hsing Yu, Hauptautor des Med-Berichts vom 7. Juli, erklärte, dass Chirurgen sich bei ihren Operationen auf detaillierte Diagnosen verlassen.
Obwohl die Genauigkeit des Tools möglicherweise nicht mit aktuellen Gentests übereinstimmt, hat es das Potenzial, das Tumorprofil schnell vorherzusagen. Diese schnelle Analyse ermöglicht es Ärzten, mit der geeigneten Behandlung fortzufahren, ohne zusätzliche Operationen planen und durchführen zu müssen, was wertvolle Zeit spart, erklärte Yu.
Darüber hinaus kann CHARM zwischen bösartigen und gutartigen Tumorzellen unterscheiden und den Grad des Tumors bestimmen, der seine Aggressivität anzeigt. Dies sind die Beurteilungen, die Humanpathologen normalerweise während einer Operation vornehmen. Laut Yu kann CHARM jedoch das Warten von 10 bis 15 Minuten oder die Bereitschaft eines Pathologen während einer Operation überflüssig machen.
Gliome, insbesondere ihr aggressiver Subtyp namens Glioblastom, stellen eine erhebliche Bedrohung dar. Unbehandelte Fälle führen in weniger als sechs Monaten zum Tod. Laut der American Association of Neurological Surgeons leben leider nur 17 % der mit Glioblastom diagnostizierten Personen über das zweite Jahr hinaus.
Yu und sein Team trainierten einen maschinellen Lernalgorithmus anhand von Bildern von Gehirnchirurgieproben und validierten seine Genauigkeit anhand der Diagnose eines Patienten. CHARM hat im Vergleich zu anderen KI-Systemen eine überlegene Leistung bei der Tumorgenetik-Profilierung gezeigt.
Bei kritischen Entscheidungen über das Ausmaß der Gewebeentfernung und den möglichen Einsatz medikamentenbeschichteter Wafer bei der Behandlung von Gliomtumoren verlassen sich Chirurgen stark auf das genetische Profil des Tumors. Leider ist die Beschaffung dieser Informationen derzeit ein sehr zeitaufwändiger Prozess.
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Die von Yu und seinem Team durchgeführte Forschung trägt zu einer umfassenden Reihe von Initiativen bei, die künstliche Intelligenz nutzen, um die Krebsdiagnose und -behandlung voranzutreiben. In einem wegweisenden Leitartikel, der in der Juni-Ausgabe von The Lancet Oncology veröffentlicht wurde, werden die Fähigkeiten einiger Systeme zur genauen Identifizierung von Personen mit hohem Risiko für Bauchspeicheldrüsen-, Lungen- und Brustkrebs hervorgehoben.
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