{"id":17551,"date":"2023-03-01T10:05:56","date_gmt":"2023-03-01T09:05:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.l3s.de\/?page_id=17551"},"modified":"2024-12-11T10:50:53","modified_gmt":"2024-12-11T09:50:53","slug":"new-chances-against-breast-cancer","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/magazine\/binaire-articles\/new-chances-against-breast-cancer\/","title":{"rendered":"Neue Chancen gegen Brustkrebs"},"content":{"rendered":"
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Foto: \u00a9Adobe Stock 79707649 – stock.adobe.com<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Ausgabe 01\/2023<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Personalisierte Medizin<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n
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KI identifiziert Faktoren f\u00fcr therapeutischen Erfolg<\/h6>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Neue Chancen gegen Brustkrebs<\/h1>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Jedes Jahr erkranken in Deutschland etwa 70.000 Frauen an Brustkrebs. Fast jede achte Frau ist irgendwann davon betroffen, ein Drittel ist dann j\u00fcnger als 55 Jahre. Noch immer versuchen Forscher erfolgreiche Therapien zur Heilung dieser Krankheit zu entwickeln. Eine dieser Methoden ist die neoadjuvante Therapie. Dabei wird die Patientin bereits vor der Operation behandelt, um den Tumor zu verkleinern und die Ausgangssituation f\u00fcr eine Operation zu verbessern oder brusterhaltend operieren zu k\u00f6nnen. Nach Abschluss der Therapie wird der geschrumpfte Tumor entfernt. Die Behandlung war erfolgreich, wenn in den Gewebeproben aus der Brust und den Lymphknoten keine Tumorzellen mehr nachweisbar sind. Man spricht dann von einer pathologischen Komplettremission (pCR).<\/p>\n

Brustkrebs ist jedoch eine heterogene Erkrankung, die sich bei den Patientinnen unterschiedlich \u00e4u\u00dfert. Entsprechend uneinheitlich sind auch die Behandlungsergebnisse, und nicht in jedem Fall zeigt die Therapie den gew\u00fcnschten Erfolg. Im Brustkrebsnetzwerk des Leibniz KI Labors wollen Wissenschaftler des L3S und der Medizinischen Hochschule Hannover (MHH) herausfinden, welche Faktoren f\u00fcr den Erfolg der Therapie entscheidend sind.<\/p>\n

Die Forscher haben zun\u00e4chst gemeinsam Patientendaten untersucht und Merkmale herausgestellt, die helfen k\u00f6nnten, das Therapieergebnis einer Patientin vorherzusagen. Nach Bereinigung und Aufbereitung des Datensatzes liegen bisher Daten von 260 Patientinnen mit jeweils 16 relevanten Variablen vor, darunter mutierte Gene, Tumorgr\u00f6\u00dfe und Anzahl der befallenen Lymphknoten.<\/p>\n

Die L3S-Wissenschaftler Can Aykul und Wadhah Zai El Amri befassen sich im Projekt mit Verfahren der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Sie wenden Klassifikationsmethoden wie Entscheidungsb\u00e4ume und andere komplexe Algorithmen an, um den Wert der pathologischen Komplettremission vorherzusagen. \u201eMit dem aktuellen Datensatz erreichen wir eine Genauigkeit von etwa 75 Prozent\u201c, sagt Zai El Amri. \u201eAu\u00dferdem werden die Daten als Graph modelliert, um sie in einen Wissensgraphen zu \u00fcbertragen.\u201c Dadurch seien die Daten miteinander verbunden und statistisch zusammenh\u00e4ngende Ph\u00e4nomene leichter erkennbar. Durch die Kombination des Graphenmodells mit den Klassifikationsmethoden kann die Genauigkeit der Vorhersage weiter erh\u00f6ht werden.<\/p>\n

Derzeit sind die Forscher dabei, die kausalen Zusammenh\u00e4nge zwischen den Variablen aufzudecken. Auch mithilfe der Kausalforschung wollen sie verstehen, warum einige Patientinnen von einer neoadjuvanten Therapie profitieren und andere nicht. Am Ende soll das KI-System dazu beitragen, f\u00fcr jede Patientin die passende Krebstherapie zu finden.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Vorgestellte Projekte<\/h6>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Kontakt<\/h6>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Can Aykul<\/h4>\n <\/div>\n <\/div>\n
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aykul@l3s.de<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Can Aykul ist Doktorand und wissenschaftlicher Mitarbeiter im Leibniz KI-Labor.<\/span><\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Wadhah Zai El Amri<\/h4>\n <\/div>\n <\/div>\n
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wadhah.zai@l3s.de<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Wadhah Zai El Amri ist Doktorand und wissenschaftlicher Mitarbeiter im Leibniz KI-Labor.<\/span><\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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