Neue KI findet optimale Krebsmedikation
In Finnland entwickelte Software ermittelt dank Maschinenlernen perfekten Medikamentenmix
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Neue Software stellt Medikamente zusammen (Symbolbild: M. Ahlgren, aalto.fi/en) |
Helsinki/Turku (pte004/03.12.2020/06:15) Ein auf Künstlicher Intelligenz basierendes Computerprogramm stellt künftig die optimale Medikamentenkombination für die Behandlung von Krebs zusammen. Die Software haben Forscher der Aalto-Universität http://aalto.fi/en , der Universität Helsinki http://helsinki.fi/en und der Universität Turku http://utu.fi/en entwickelt. Sie haben mithilfe maschinellen Lernens trainiert, die besten Mittel zur Bekämpfung bestimmter Krebsarten zusammenzustellen.
Weniger Nebenwirkungen
In fortgeschrittenem Stadium wird Krebs fast immer mit einer Kombination verschiedener Therapien behandelt, oft mit Bestrahlung und nachfolgender Medikation. Dabei wird ein Cocktail von Wirkstoffen eingesetzt, der nach Krebsart und Zustand des Patienten zusammengestellt wird. Die Kombipräparate werden auf Verdacht eingesetzt und deren Wirkung verfolgt. Stellt sie sich nicht oder unzureichend ein, wird die Kombination geändert. Dies ist ein zeitaufwendiges Verfahren, das zudem die Heilungschancen verringert.
Die Software der finnischen Forscher stellt, gefüttert mit den Diagnosedaten, die optimale Kombination zusammen, um die oftmals bei Kombinationstherapien auftretenden Nebenwirkungen zu reduzieren. Sie fütterten das Programm mit einer Fülle von Daten früherer Studien, die die Zusammenhänge zwischen Kombipräparaten, Krebsarten und Behandlungsergebnissen untersucht hatten.
Sehr zuverlässige Ergebnisse
"Das Programm liefert sehr genaue Ergebnisse", sagt Juho Rousu von der Aalto Universität. "Die Werte des Korrelationskoeffizienten lagen in unseren Experimenten oberhalb von 0,9, was auf eine ausgezeichnete Zuverlässigkeit hinweist." Werte von mehr als 0,8 gelten bereits als sehr gut. "Unsere Software wird Onkologen helfen, Prioritäten für die Auswahl von Wirkstoffkombinationen aus Tausenden von Optionen zu setzen", unterstreicht Tero Aittokallio vom Institut für Molekulare Medizin Finnland http://fimm.fi/en an der Universität Helsinki.
Der gleiche Ansatz könnte auch auf andere Krankheiten und deren Behandlung angewandt werden, meinen die Forscher. Dazu müsste die Software nur mit den entsprechenden Daten trainiert werden. Dad könne bei der Untersuchung helfen, wie verschiedene Kombinationen von Antibiotika bakterielle Infektionen beeinflussen oder wie effektiv verschiedene Kombinationen von Arzneimitteln Zellen abtöten, die mit dem Coronavirus infiziert wurden.
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