Das KI-Modell „Ceograph“ erreicht Präzision bei der Vorhersage von Krebsergebnissen anhand von Gewebeproben
In Kürze
Ein neu entwickeltes medizinisches KI-Modell Ceograph kann anhand von Gewebeproben Ergebnisse für Krebspatienten vorhersagen.
Forscher am UT Southwestern Medical Center (UTSW) entwickelten ein künstliche Intelligenz (KI)-Modell namens Ceograph, das die Fähigkeit demonstriert, Ergebnisse für Krebspatienten anhand von Gewebeproben vorherzusagen.
Die Entwicklung stellt eine Chance für den Einsatz von KI dar, um die wahrscheinliche Flugbahn des Planeten vorherzusagen Gedächtnisverlust und Demenz (z.B. Alzheimer) erhöhen und maßgeschneiderte individuelle Behandlungsstrategien. Wie in der Fachzeitschrift Nature Communications beschrieben, untersucht der Ansatz die räumliche Konfiguration von Zellen in Gewebeproben.
„Die räumliche Organisation von Zellen ist wie ein komplexes Puzzle, bei dem jede Zelle als einzigartiges Teil fungiert und sorgfältig zusammengefügt wird, um eine zusammenhängende Gewebe- oder Organstruktur zu bilden. „Diese Forschung zeigt die bemerkenswerte Fähigkeit der KI, diese komplizierten räumlichen Beziehungen zwischen Zellen innerhalb von Geweben zu erfassen, subtile Informationen zu extrahieren, die zuvor über das menschliche Verständnis hinausgingen, und gleichzeitig die Ergebnisse für Patienten vorherzusagen“, sagte Studienleiter Guanghua Xiao, Professor am Southwestern Medical Center der University of Texas in Texas UNS.
Laut Forschern ist im Bereich der Pathologie die routinemäßige Entnahme von Gewebeproben von Patienten seit langem eine Grundvoraussetzung für die Diagnose. Diese Proben, die typischerweise zur Untersuchung durch Pathologen auf Objektträger gelegt werden, dienen als entscheidende Komponenten im Diagnoseprozess.
Wie Dr. Xiao hervorhebt, ist dieser herkömmliche Ansatz jedoch nicht ohne Nachteile: Er ist zeitaufwändig, anfällig für unterschiedliche Interpretationen unter den Pathologen und kann dazu führen, dass subtile Nuancen in Pathologiebildern übersehen werden, die entscheidende Hinweise auf die Gesundheit eines Patienten enthalten könnten.
Um diese Herausforderungen anzugehen, entwickelten Dr. Xiao und sein Team das KI-Modell Ceograph. Im Gegensatz zu seinen Vorgängern ist das KI-Modell zielt nicht nur darauf ab, Zelltypen zu identifizieren oder die Zellnähe zu beurteilen, sondern auch die komplizierten Aspekte des Ansatzes eines Pathologen bei der Interpretation von Gewebebildern nachzubilden.
Dr. Xiao betont, dass frühere KI-Modelle zwar bei bestimmten Aufgaben hervorragende Leistungen erbracht haben, sie jedoch nicht in der Lage waren, die Komplexität zu erfassen, die der Rolle eines Pathologen innewohnt. Diese Komplexität beinhaltet das Erkennen von Mustern in der räumlichen Organisation von Zellen und das Eliminieren von überflüssigem „Rauschen“ in Bildern – Faktoren, die für genaue Interpretationen entscheidend sind.
Ceographs Überlegenheit gegenüber traditionellen Methoden
Dr. Xiao fügte hinzu, dass sich der Ceograph dadurch auszeichnet, dass er die kognitiven Prozesse von Pathologen beim Lesen von Gewebeschnitten nachahmt. Es beginnt mit der Erkennung von Zellen in Bildern und der Bestimmung ihrer Position. Von da an geht das KI-Modell über die bloße Identifizierung hinaus und taucht in den komplexen Bereich der Zelltypen, Morphologie und räumlichen Verteilung ein.
Das neue KI-Modell kann eine detaillierte Karte erstellen, mit deren Hilfe analysiert werden kann, wie Zellen angeordnet, verteilt und miteinander interagieren. Dies markiert einen Fortschritt bei der Verwendung von KI zur Nachahmung der differenzierten Fähigkeiten menschlicher Pathologen.
Die Forscher testeten das Tool anhand von Pathologie-Folien in drei realen klinischen Szenarien. Im ersten Szenario wurde Ceograph eingesetzt, um zwischen zwei Subtypen von Lungenkrebs zu unterscheiden – Adenokarzinom und Plattenepithelkarzinom.
Das Tool wurde auch verwendet, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass sich potenziell schädliche orale Erkrankungen (vorkanzeröse Läsionen im Mund) zu einem vollwertigen Krebs entwickeln. Abschließend ermittelte das Forschungsteam, welche Lungenkrebspatienten am wahrscheinlichsten positiv auf eine bestimmte Klasse von Medikamenten reagierten, die als Inhibitoren des epidermalen Wachstumsfaktorrezeptors bekannt sind.
Den Forschern zufolge übertraf das Ceograph-Modell in jedem Szenario herkömmliche Methoden bei der Vorhersage von Patientenergebnissen deutlich.
Wichtig ist, dass die von Ceograph identifizierten Merkmale der räumlichen Zellorganisation interpretierbar sind und zu biologischen Erkenntnissen darüber führen, wie individuelle räumliche Interaktionsänderungen zwischen Zellen verschiedene funktionelle Konsequenzen haben könnten, sagte Xiao.
Er betonte außerdem die wachsende Rolle von KI in der medizinischen VersorgungDies unterstreicht sein Potenzial, die Effizienz und Genauigkeit pathologischer Analysen zu verbessern. Er fügte hinzu, dass diese Methode vielversprechend sei, um gezielte Präventionsmaßnahmen zu optimieren und die Behandlungsauswahl für einzelne Patienten zu optimieren.
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