Ein KI-Modell soll Fortschritte in der Krebserforschung und -behandlung ermöglichen. Auch die Vorhersage von Therapieansätzen und Krankheitsverläufen soll es ermöglichen. Dieses Modell künstlicher Intelligenz haben Forschende der ETH Lausanne gemeinsam mit Partnern aus Genf, vom Universitätsspital Zürich (USZ) und der Universität Zürich (UZH) entwickelt.

Moderne Analyseverfahren wie die räumliche Proteomik machten komplexe Zusammenhänge sichtbar; die dabei entstehenden grossen Datenmengen seien jedoch schwierig auszuwerten und hätten sich bisher nur begrenzt über verschiedene Studien hinweg vergleichen lassen, schreibt das Universitätsspital Zürich in einer Mitteilung. Räumliche Proteomik (Spatial Proteomics) ist eine moderne molekularbiologische Technologie, die nicht nur zeigen kann, welche Proteine vorhanden sind, sondern auch exakt, wo sie im Gewebe liegen und wie sie interagieren – falls man es schafft, die dabei anfallenden riesigen Datenmengen zu analysieren und zu einem Gesamtbild zusammenzufügen, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Genau diese Analyse soll durch das neue KI-Modell erleichtert werden.

Ein Tumor bestehe nicht nur aus Krebszellen. Auch Immunzellen, Blutgefässe und andere Bestandteile des umliegenden Gewebes beeinflussten, wie ein Tumor wachse und wie er auf eine Behandlung reagiert, schreibt das Unispital. Selbst Tumore mit einer ähnlichen zellulären Zusammensetzung könnten deshalb ganz unterschiedlich auf dieselbe Therapie ansprechen. Entscheidend sei, welche Zellen im Tumor vorkommen, wo sie sich befinden und wie sie miteinander interagieren.

In der Onkologie, der Prävention, Diagnostik und Therapie von Krebserkrankungen, sei die Menge an Daten, die bei der Analyse von Gewebe anfalle, in den letzten Jahren exponentiell gewachsen, wird Andreas Wicki, stellvertretender Direktor an der Klinik für medizinische Onkologie und Hämatologie am Universitätsspital Zürich, zitiert. Computergestützte Modellierung sei der Schlüssel, um Daten in einem klinischen Umfeld für Patienten nutzbar zu machen.

Um diese Herausforderung anzugehen, hat die Forschungsgruppe ein KI-Modell entwickelt, welches aus räumlichen Proteom-Daten dreidimensionale Gewebe rekonstruieren kann. Das Modell "Virtual Tissues" (VirTues) kann räumliche Proteom-Daten über verschiedene Studien und unterschiedliche Tumorarten hinweg vergleichen. Es kann auch Proteine einbeziehen, die in verschiedenen Studien, bei unterschiedlichen Krebsarten und mit verschiedenen Panels gemessen wurden. Damit lasse sich jede neue Gewebeprobe innerhalb desselben Rahmens vergleichen und analysieren, so das Unispital. Das Modell könne genutzt werden, um biologische Zusammenhänge zwischen Zellen, Geweben, Therapien und Behandlungsergebnissen der Patienten zu untersuchen.