Ein chinesisches Forscherteam hat ein KI-Tool entwickelt, das das Risiko eines Wiederauftretens von Leberkrebs mit einer Genauigkeit von 82,2 Prozent vorhersagt, wie eine kürzlich in der Zeitschrift Nature veröffentlichte Studie zeigt.
Leberkrebs ist die dritthäufigste krebsbedingte Todesursache weltweit und hat eine postoperative Wiederauftretensrate von bis zu 70 Prozent. Eine genaue Vorhersage des Wiederauftretens war bislang eine große Herausforderung.
Forscher der University of Science and Technology of China unter der Leitung von Sun Cheng haben ein Bewertungssystem namens TIMES entwickelt, das die räumlichen Verteilungsmuster von Immunzellen in der Mikroumgebung des Tumors quantifiziert, um die Rückfallwahrscheinlichkeit zu beurteilen. Das System benutzt weltweit erstmalig räumliche Immundaten zur Vorhersage des Wiederauftretens von Leberkrebs.
Die Studie zeigte, dass die räumliche Organisation der Immunzellen und nicht nur ihre Anzahl die klinischen Ergebnisse bestimmt. Durch die Kombination von räumlicher Transkriptomik, Proteomik, multispektraler Immunhistochemie und KI-gesteuerter räumlicher Analyse entwickelte das Team eine neuartige Methode zur Bewertung der Mikroumgebung von Tumoren. Das System wurde anhand von Leberkrebsgewebeproben von 61 Patienten trainiert.
Die Forscher eröffneten eine kostenlose Online-Version von TIMES, die es Nutzern weltweit ermöglicht, pathologische Färbebilder zur sofortigen Risikobewertung hochzuladen.
Das Team möchte ein revolutionäres Entscheidungsinstrument bereitstellen, das Ärzten helfe, personalisierte Behandlungen zu optimieren, insbesondere in ressourcenbeschränkten Umgebungen, sagte Sun und fügte hinzu, dass sie aktiv mit Industriepartnern zusammenarbeiten, um klinische Anwendungen zu standardisieren.