CAMBRIDGE / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Forscher des Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben einen bedeutenden Fortschritt in der Brustkrebsfrüherkennung erzielt.
Am Jameel Clinic für Maschinelles Lernen und dem Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) des MIT wurde ein KI-Modell entwickelt, das Brustkrebs bis zu fünf Jahre vor der klinischen Diagnose erkennen kann. Das Deep Learning-Modell, genannt Mirai, basiert auf Mammographie-Bildern und zielt darauf ab, präkanzeröse Veränderungen bei Frauen mit hohem Risiko zu erkennen. Es prognostiziert das Risiko der Patientinnen zu verschiedenen zukünftigen Zeitpunkten und kann, falls verfügbar, klinische Risikofaktoren wie Alter und Familiengeschichte berücksichtigen. Bemerkenswert ist, dass Mirai so konzipiert ist, dass es konsistente Vorhersagen trotz geringfügiger klinischer Unterschiede, wie unterschiedlicher Mammographiegeräte, beibehält.
Das Modell analysierte Chromatinbilder von 560 Gewebeproben aus 122 Patienten und identifizierte acht verschiedene Zellzustände in verschiedenen Stadien des Duktalen Carcinoma in situ (DCIS). Durch die Berücksichtigung sowohl der zellulären Zusammensetzung als auch der räumlichen Anordnung zeigte das Modell, dass die Gewebeorganisation entscheidend für die Vorhersage des Krankheitsverlaufs ist. Der Einsatz eines konvolutionalen Variational Autoencoder ermöglicht es der KI, aus einfachen Chromatinfärbungsbildern zu lernen, was eine kostengünstigere und zugänglichere Methode im Vergleich zu komplexen Sequenziertechniken darstellt. Erstaunlicherweise erkannte das Modell Zellzustände, die mit invasivem Krebs assoziiert sind, selbst in Gewebe, das dem menschlichen Auge normal erschien.
Der indische Geschäftsmann Anand Mahindra würdigte diese medizinische Errungenschaft und teilte auf X einen Beitrag, in dem er die Fähigkeit von Mirai lobte, Brustkrebs fünf Jahre im Voraus zu erkennen. Da die aktuellen Fünf-Jahres-Überlebensraten bei Brustkrebs bei etwa 90% liegen, wenn der Krebs früh erkannt wird, könnte dieser Vorsprung bei Diagnose und Behandlung die Patientenergebnisse erheblich verbessern.
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