Künstliche Intelligenz (KI) kann Muster in Bluttests erkennen, die frühzeitig auf Krankheiten hinweisen.
Dies ist der dritte Teil einer sechsteiligen Serie über die Veränderung der medizinischen Forschung durch KI.
Ovarialkrebs: Herausforderungen und Chancen
Ovarialkrebs ist „selten, unterfinanziert und tödlich“, sagt Audra Moran, Leiterin der Ovarian Cancer Research Alliance (Ocra), einer globalen Wohltätigkeitsorganisation in New York. Wie bei allen Krebsarten gilt: Je früher erkannt, desto besser.
Die meisten Fälle beginnen in den Eileitern und breiten sich dann auf die Eierstöcke und darüber hinaus aus. „Fünf Jahre vor den ersten Symptomen müsste man Ovarialkrebs erkennen, um die Sterblichkeit zu beeinflussen“, erklärt Moran.
Neue Bluttests nutzen KI, um frühe Anzeichen der Krankheit zu erkennen. Doch nicht nur Krebs: KI beschleunigt auch Tests für tödliche Infektionen wie Lungenentzündung.
Dr. Daniel Heller, Biomediziner am Memorial Sloan Kettering Cancer Center in New York, entwickelt solche Technologien. Sein Team verwendet winzige Kohlenstoffnanoröhren, die Licht emittieren, wenn Moleküle an sie binden.
Forscher modifizieren seit einem Jahrzehnt diese Röhren, damit sie auf bestimmte Substanzen im Blut reagieren. Millionen Nanoröhren in einer Probe senden unterschiedliche Lichtwellen aus, basierend auf den gebundenen Molekülen.
Das Interpretieren dieser Daten ist jedoch eine Herausforderung. „Wir sehen die Daten, können sie aber nicht verstehen“, sagt Dr. Heller. Mithilfe von KI können Muster identifiziert werden, die für das menschliche Auge unsichtbar sind.
Die KI wird mit Daten von Patienten mit Ovarialkrebs trainiert, auch mit Proben von anderen Krebsarten oder gynäkologischen Erkrankungen. Ovarialkrebs ist selten, was die Datenmenge begrenzt. Viele Daten sind in Krankenhäusern isoliert und schwer zugänglich.
Dr. Heller beschreibt das Training mit wenigen Hundert Patientendaten als „Hail Mary“-Versuch. Dennoch erreichte die KI bereits beim ersten Test höhere Genauigkeit als die besten verfügbaren Biomarker.
Der Ansatz wird weiterentwickelt, um größere Datensätze und Sensoren zu nutzen. Mehr Daten können die KI verbessern, ähnlich wie Algorithmen für autonomes Fahren durch mehr Straßentests.
Dr. Heller hofft, dass diese Technologie in drei bis fünf Jahren Ärzt*innen helfen kann, gynäkologische Erkrankungen schneller zu bewerten.
Neue Tests für Lungenentzündung und andere Infektionen
KI ist nicht nur für die Früherkennung nützlich, sondern beschleunigt auch andere Bluttests.
Eine Lungenentzündung ist für Krebspatienten oft tödlich. Über 600 Erreger können sie verursachen, was viele Tests erfordert.
Das kalifornische Unternehmen Karius nutzt KI, um den genauen Erreger einer Lungenentzündung innerhalb von 24 Stunden zu identifizieren. „Vor unserem Test musste ein Patient in der ersten Woche 15 bis 20 Tests machen, was etwa 20.000 Dollar kostet“, sagt Alec Ford, Geschäftsführer von Karius.
Die Datenbank von Karius enthält Milliarden von DNA-Datenpunkten, die mit Patientenproben abgeglichen werden, um den Erreger zu identifizieren. Ohne KI wäre das unmöglich.
Dr. Slavé Petrovski von AstraZeneca entwickelte eine KI-Plattform namens Milton, die mit Biomarkern aus der UK Biobank 120 Krankheiten mit über 90 % Genauigkeit identifiziert.
„Diese Muster sind komplex und oft ohne KI nicht erkennbar“, erklärt Dr. Petrovski. Ein ähnlicher Ansatz wird von Dr. Heller für Ovarialkrebs genutzt.
„Wir wissen, dass die Sensoren an Proteine und Moleküle binden, aber nicht, welche davon spezifisch für Krebs sind“, sagt er.
Ein Hindernis bleibt der Zugang zu Daten. „Menschen teilen ihre Daten nicht oder es fehlen Mechanismen dafür“, so Moran. Ocra finanziert eine Patientendatenbank, um KI-Algorithmen zu trainieren.
„Es ist noch früh – wir befinden uns im wilden Westen der KI“, sagt Moran.
