Teilen:
23.08.2024 08:40
Plötzlich gesund
Fortschreitende Naturerkenntnis, ganz allgemein gesprochen, ‘Wissenschaft’, ist der stärkste Feind des medizinischen Wunders. Was unseren Vorfahren als Wunder erschien, was einfache Naturvölker heute noch in heftige Erregung versetzt, das berührt den zivilisierten Menschen längst nicht mehr.
Doch es gibt einen Gegensatz, der jedem Denkenden sofort auffällt: der unerhörte, durchaus nicht abgeschlossene Aufstieg der wissenschaftlichen Heilkunde und die ebenso unerhörte Zunahme der Laienbehandlung und der Kurpfuscherei. Man schätzt die Zahl der Menschen, die der Schulmedizin kein Vertrauen schenken, auf immerhin 50 Prozent.
Wie kann es sein, daß Laienbehandler und Kurpfuscher immer wieder spektakuläre Erfolge aufweisen, von denen die Sensationspresse berichtet?
Der Autor geht dieser Frage nach und kommt zu interessanten Erkenntnissen, aus denen er Vorschläge für eine bessere Krankenbehandlung durch seine ärztlichen Standesgenossen ableitet.
Künstliche Intelligenz verbessert die Diagnostik von Lungenkrebs
Neue KI-basierte, digitale Plattform ermöglicht besonders schnelle und präzise Analyse von Gewebsschnitten bei Patient*innen mit Lungenkrebs / Veröffentlichung in Cell Reports Medicine
Ein Team von Wissenschaftler*innen der Medizinischen Fakultät und der Uniklinik Köln, geleitet von Privatdozent Dr. Yuri Tolkach und Professor Dr. Reinhard Büttner, hat eine digitale pathologische Plattform erstellt, deren Technologie auf Künstlicher Intelligenz (KI) basiert. Die Plattform nutzt neue von dem Team entwickelte Algorithmen und ermöglicht eine voll automatisierte Analyse von Gewebsschnitten von Patientinnen und Patienten mit Lungenkrebs. Digitalisierte Gewebeproben können mit der Plattform schneller und präziser, als es bisher möglich war, am Computer auf Lungentumore analysiert werden. Die Ergebnisse ihrer Forschung wurden unter dem Titel „Next generation lung cancer pathology: development und validation of diagnostic and prognostic algorithms“ im Fachjournal Cell Reports Medicine veröffentlicht.
Lungenkrebs zählt zu den häufigsten Tumor/Krebserkrankungen beim Menschen und weist eine sehr hohe Sterblichkeitsrate auf. Heute ist die pathologische Untersuchung bei Patient*innen mit Lungenkrebs entscheidend für die Auswahl der Therapie. Zudem können Patholog*innen molekular spezifische genetische Veränderungen feststellen, die eine personalisierte Therapie ermöglichen. In den letzten Jahren erlebte die Pathologie eine digitale Transformation, wodurch Mikroskope nicht mehr benötigt werden. Typische Gewebsschnitte werden digitalisiert und nun auf dem Bildschirm eines Computers analysiert. Die Digitalisierung ist entscheidend für die Anwendung fortgeschrittener analytischer Methoden, wie beispielsweise künstliche Intelligenz. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz lassen sich aus pathologischen Gewebsschnitten zusätzliche Informationen über die Krebserkrankung gewinnen, die ohne die KI-Technologie nicht bekannt geworden wären.
“Darüber hinaus zeigen wir, wie die Plattform für die Entwicklung von neuen klinischen Tools genutzt werden könnte. Die neuen Tools können nicht nur die Diagnosequalität verbessern, sondern auch neue Arten von Informationen über die Erkrankung der Patient*innen liefern, beispielsweise wie der Patient oder die Patientin auf eine Therapie anspricht”, erläutert der Oberarzt und Leiter der Studie, Privatdozent Dr. Yuri Tolkach vom Institut für Allgemeine Pathologie und Pathologische Anatomie der Uniklinik Köln.
Um die breite Anwendbarkeit der Plattform zu belegen, wird das Forschungsteam zusammen mit fünf pathologischen Instituten aus Deutschland, Österreich und Japan eine Validierungsstudie durchführen.
Presse und Kommunikation:
Mathias Martin
+49 221 470 1705
m.martin@verw.uni-koeln.de
Verantwortlich: Dr. Elisabeth Hoffmann – e.hoffmann@verw.uni-koeln.de
Wissenschaftliche Ansprechpartner:
Privatdozent Dr. Yuri Tolkach
Institut für Allgemeine Pathologie und
Pathologische Anatomie der Uniklinik Köln
+49 221 478 87023
iurii.tolkach@uk-koeln.de
Originalpublikation:
„Next generation lung cancer pathology: development und validation of diagnostic and prognostic algorithms“, Cell Reports Medicine,
DOI: 10.1016/j.xcrm.2024.101697
Bilder
Das Bild zeigt, wie der Algorithmus initiale Aufarbeitung des typisch gefärbten Gewebsschnittes (lin …
Dr. Yuri Tolkach
Dr. Yuri Tolkach
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Studierende, Wissenschaftler, jedermann
Biologie, Ernährung / Gesundheit / Pflege, Informationstechnik, Medizin
überregional
Forschungsergebnisse, Wissenschaftliche Publikationen
Deutsch
