Neueste Forschung! Neues Modell künstlicher Intelligenz kann die Wirksamkeit der Behandlung von Hirngliomen vorhersagen

Gliome sind Tumoren, die aus Gliazellen des Gehirns entstehen und die häufigsten primären intrakraniellen Tumoren bei Erwachsenen sind. In meinem Land liegt die jährliche Inzidenz von Hirngliomen bei 5 bis 8 Fällen pro 100.000 Menschen, und die 5-Jahres-Mortalitätsrate ist unter den systemischen Tumoren nach Bauchspeicheldrüsenkrebs und Lungenkrebs die zweithöchste. Der zugrunde liegende Mechanismus der Gliomentwicklung ist jedoch noch unklar. Derzeit sind zwei Risikofaktoren bekannt: die Belastung mit hochdosierter ionisierender Strahlung und genetische Mutationen mit hoher Penetranz, die mit seltenen Syndromen in Zusammenhang stehen.

Die Standardbehandlung von Hirngliomen besteht hauptsächlich aus einer chirurgischen Resektion, kombiniert mit Strahlentherapie und dem Chemotherapeutikum Temozolomid (TMZ). Eine Operation kann die klinischen Symptome lindern und die Überlebenszeit verlängern, das Leben des Patienten kann dadurch jedoch in der Regel nur um etwa drei Monate verlängert werden, da bei fast allen Patienten das Problem eines erneuten Auftretens des Hirnglioms auftritt. Die medizinische Fachwelt muss noch herausfinden, warum diese Standardbehandlung zu einer Verschlechterung der Gliome führt.

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Um dieses Rätsel zu lösen, hat ein Forschungsteam unter der Leitung von Professor Ji-Guang Wang, außerordentlicher Professor für Biowissenschaften, und Dame Xia Lilei von der Abteilung für Biowissenschaften und dem Department für Chemie- und Bioingenieurwesen an der Hong Kong University of Science and Technology eine umfassende Analyse der molekularen Tumorproben und klinischen Daten von 544 Gliompatienten, darunter 182 ostasiatische Patienten, durchgeführt, um genomische und transkriptomische Prädiktoren für die Entwicklung verschiedener Arten von Gliomen zu identifizieren. Die entsprechenden Ergebnisse wurden in Science Translational Medicine veröffentlicht.

Durch Big-Data-Analyse fand das Forschungsteam einige frühe prädiktive Faktoren im Zusammenhang mit TMZ-Resistenz und schnellem Fortschreiten des Hirnglioms. Wenn beispielsweise bei der Diagnose des Patienten festgestellt wurde, dass die Anzahl eines bestimmten Gens erhöht ist, ein bestimmtes Gen überstimuliert ist oder ein bestimmtes Gen fehlt, ist die Wahrscheinlichkeit einer raschen Tumorentwicklung im späteren Stadium höher. Die Entdeckung dieser frühen Indikatoren für ein Wiederauftreten von Gliomen wird dazu beitragen, präzise Behandlungsmöglichkeiten für diesen bösartigen Tumor zu entwickeln und den Patienten zugutekommen.

Das Team entdeckte außerdem, dass sich die Genmutationen in Hirntumoren bei Ostasiaten deutlich von denen bei Kaukasiern unterscheiden. Beispielsweise weisen Hirntumoren ostasiatischer Patienten seltener eine Amplifikation des Chromosoms 7 und eine Deletion des Chromosoms 10 auf, dafür aber relativ häufiger eine Amplifikation des MYC-Duplikationsgens. Es gibt einen Hochrisikofaktor für Gliome, rs55705857(G), der häufiger bei weißen Patienten auftritt, in der ostasiatischen Bevölkerung jedoch selten vorkommt. Professor Wang Jiguang sagte, diese Forschungsergebnisse bestätigten die Bedeutung der Entwicklung personalisierter Behandlungspläne für Krebspatienten.

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Um den Verlauf und die Ergebnisse der Patientenbehandlung besser beurteilen zu können, entwickelte das Team außerdem ein künstliches Intelligenzmodell namens CELLO2, um den Zustand der Patienten nach der Erstdiagnose zu beurteilen. Das trainierte Modell kann genau vorhersagen, ob sich wiederkehrende Tumore unter einer TMZ-Chemotherapie verschlimmern, und Hochrisikopatienten identifizieren. Dieses Modell steht der Öffentlichkeit auf einer öffentlichen interaktiven Website (CELLO2) zur Verfügung, die Patienten und Ärzten auch eine Datenbank zur Langzeitverfolgung von Hirngliomen bietet.

Professor Jiang Tao, einer der Erstautoren der Studie, Professor am Beijing Tiantan Hospital der Capital Medical University und Direktor des Beijing Institute of Neurosurgery, sagte: „CELLO2 ist das erste wirksame Instrument, das anhand der molekularen Eigenschaften des Primärtumors vorhersagen kann, ob der Grad wiederkehrender Tumoren erhöht oder medikamentenresistent ist. Damit bietet es eine wichtige Referenz für die klinische Behandlung von Patienten und die Abschätzung der Patientenprognose.“

In Zukunft wird das von Professor Wang Jiguang geleitete Team noch mehr Patientendaten integrieren, das Modell des maschinellen Lernens weiter optimieren und die Entwicklung einer Plattform für künstliche Intelligenz planen, die medizinische Bildgebung und Multi-Omics-Daten integriert, um die Entwicklung der Präzisions-Neuroonkologie voranzutreiben.

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Planung und Produktion

Autor: Zeng Xinyue, populärwissenschaftlicher Autor

Gutachter: Tang Qin, Direktor und Forscher der Abteilung für Wissenschaftspopularisierung der Chinesischen Ärztevereinigung

Herausgeber: Qi Yuan