Die rechtzeitige Erkennung und Entfernung von Tumorgewebe während einer Operation ist nach wie vor eine große Herausforderung in der Medizin, insbesondere bei Hirntumoren und anderen soliden Krebserkrankungen. Trotz des medizinischen Fortschritts beeinträchtigen Tumorrückstände die Prognose, die Lebensqualität der Patienten und belasten das Gesundheitssystem erheblich. In den USA entstehen durch notwendige Korrektureingriffe und Folgebehandlungen aufgrund von Tumorrückständen jährlich Kosten von über 1 Milliarde US-Dollar. Bildquelle: Bild wurde mit KI generiert, Bildlizenzierung über Midjourney Um dieses Problem zu lösen, arbeiten die Universität von Michigan und die Universität von Kalifornien, San Francisco...

Ein Forschungsteam der Keck School of Medicine der University of Southern California hat unter Verwendung von künstlicher Intelligenz (KI) erfolgreich Glioblastom-Zellen in „Spitzel“ umgewandelt, die das Immunsystem zur Bekämpfung von Krebszellen einsetzen können. Dieser Durchbruch eröffnet neue Wege in der Behandlung dieses schwierigen Hirntumors. Glioblastom ist die häufigste und tödlichste Art von Hirntumor bei Erwachsenen, mit einer Fünf-Jahres-Überlebensrate von unter 10 %. Obwohl die Immuntherapie bei anderen Krebsarten große Erfolge erzielt hat, ist sie bei Glioblastomen bisher wirkungslos geblieben, hauptsächlich aufgrund des…

Forscher in den Niederlanden haben einen Algorithmus namens Sturgeon entwickelt, der innerhalb von 90 Minuten die Art von Hirntumoren identifizieren kann. Der Algorithmus basiert auf Nanoporen-Sequenziertechnologie und kann die Basensequenzen von DNA-Proben in Echtzeit lesen. Nach Training und Tests konnte der Algorithmus in 40 Minuten die Art von 18 Hirntumoren korrekt identifizieren. Durch die Identifizierung von Hirntumor-Subtypen können Chirurgen ihre Operationsstrategie anpassen. Die Forscher hoffen, die Technologie weiter zu validieren und mit Standardmethoden zu vergleichen.