Geben Sie Krebspatienten neue Hoffnung mit einem Test, der Tumore analysiert, um die wirksamsten Medikamente für jeden einzelnen Patienten vorherzusagen.

Dieser Durchbruch führt in weniger als 24 Stunden zu einem Ergebnis und ist genauer als aktuelle genetische Ansätze zur Anpassung der Behandlung.

Wissenschaftler des Institute of Cancer Research in London sagen, dass die Technologie, die künstliche Intelligenz zur Analyse großer Datenmengen aus Tumorproben verwendet, es Ärzten ermöglicht, schnell Arzneimittelkombinationen zu identifizieren, die am wahrscheinlichsten wirken.

Die Forscher testeten Krebszellen von Lungenkrebspatienten und untersuchten, wie sieben Medikamente 52 Proteine ​​beeinflussten, die mit dem Wachstum und der Ausbreitung der Krankheit in Verbindung stehen.

Krebspatienten neue Hoffnung mit einem Test, der Tumore analysiert, um vorherzusagen, welche Medikamente für einzelne Patienten am wirksamsten sind (Aktenfoto)

Von den 252 getesteten Kombinationen von Arzneimitteln zeigten 128 ein gewisses Maß an Synergie, was bedeutet, dass ihre kombinierte Wirkung die jedes einzelnen Arzneimittels zusammengenommen übertraf.

Die Forscher planen nun eine größere Folgestudie.

Institutspräsident Christian Helen sagte: „Eine der größten Herausforderungen, vor denen wir stehen, ist die Fähigkeit von Krebs, sich zu entwickeln und medikamentenresistent zu werden.

„Wir gehen davon aus, dass die Zukunft der Krebsbehandlung in Kombinationstherapien liegen wird, um Resistenzen zu überwinden, aber wir müssen die Vorhersage verbessern, welche Arzneimittelkombinationen für einzelne Patienten am besten funktionieren.“

Studienleiter Professor Udai Banerji fügte hinzu: „Unser Test liefert einen Machbarkeitsnachweis für die Verwendung von KI zur Analyse von Veränderungen im Informationsfluss innerhalb von Krebszellen und zur Vorhersage, wie Tumore auf Kombinationen von Medikamenten reagieren werden.

Mit einer kurzen Vorlaufzeit von weniger als zwei Tagen hat der Test das Potenzial, Kliniker bei ihrer Beurteilung darüber zu unterstützen, welche Behandlungen einzelnen Krebspatienten am wahrscheinlichsten zugute kommen.

Dies ist ein wichtiger Schritt nach vorne von unserem derzeitigen Fokus auf die Verwendung genetischer Mutationen zur Vorhersage der Reaktion.

Studienleiter Professor Udai Banerji fügte hinzu: „Unser Test liefert einen Machbarkeitsnachweis für die Verwendung künstlicher Intelligenz zur Analyse von Veränderungen im Informationsfluss innerhalb von Krebszellen und zur Vorhersage, wie Tumore auf Arzneimittelkombinationen reagieren werden (Dateibild).

Unsere Ergebnisse zeigen, dass unser innovativer Ansatz machbar ist und genauere Vorhersagen liefert als die genetische Analyse von Patienten mit nicht-kleinzelligem Lungenkrebs.

Bevor dieser Test in die Klinik kommt und eine personalisierte Behandlung leitet, müssen wir unsere Ergebnisse weiter validieren – zum Beispiel durch die Durchführung einer Studie, in der wir Patienten testen, die bereits behandelt werden, um zu überprüfen, ob die Vorhersagen richtig sind.

Die genetische Analyse von Tumoren kann Mutationen erkennen, die das Krebswachstum fördern, und es Ärzten ermöglichen, Medikamente zu verschreiben, die auf diese Veränderungen abzielen.

Die Genomik allein liefert jedoch keine ausreichend genauen Vorhersagen über die beste Kombination von Arzneimitteln.