{"id":36594,"date":"2024-11-05T12:26:27","date_gmt":"2024-11-05T11:26:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.l3s.de\/?p=36594"},"modified":"2024-11-05T12:44:55","modified_gmt":"2024-11-05T11:44:55","slug":"ai-in-cancer-research-exploring-the-role-of-genetic-risk","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/ai-in-cancer-research-exploring-the-role-of-genetic-risk\/","title":{"rendered":"KI in der Krebsforschung: Untersuchung des genetischen Risikos"},"content":{"rendered":"

L3S Best Publication of the Quarter (Q3\/2024)\u202f\u202f\u202f<\/strong>\u202f 
Category: Knowledge Graphs and Biomedicine<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Family history of cancer and lung cancer: Utility of big data and artificial intelligence for exploring the role of genetic risk<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Autoren: Virginia Calvoa, Emetis Niazmandb,Enric Carcereny, Delvys Rodriguez-Abreu, Manuel Cobo, Rafael L\u00f3pez-Castro, Mar\u00eda Guirado, Carlos Camps, Ana Laura Ortega, Reyes Bernab\u00e9, Bartomeu Massut\u00ed, Rosario Garcia-Campelo, Edel del Barcon, Jos\u00e9 Luis Gonz\u00e1lez-Larriba, Joaquim Bosch-Barrera, Marta Mart\u00ednez, Mar\u00eda Torrente, Mar\u00eda-Esther Vidal, Mariano Provencio.<\/p>\n\n\n\n

Ver\u00f6ffentlicht im Lung Cancer Journal <\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Die Ver\u00f6ffentlichung in K\u00fcrze:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Diese Forschung untersucht die Rolle der famili\u00e4ren Vorgeschichte bei der Entwicklung von Lungenkrebs (LC) und nutzt Wissensgraphen und K\u00fcnstliche Intelligenz (KI), um genetische Veranlagungen zu erkunden. Durch die Analyse von Daten von \u00fcber 15.000 Lungenkrebspatienten identifiziert die Studie wichtige genetische Faktoren, die das Lungenkrebsrisiko erh\u00f6hen, insbesondere f\u00fcr Personen mit nahen Verwandten, die an Krebs erkrankt sind. Die Ergebnisse betonen, dass eine famili\u00e4re Krebsvorgeschichte (FHC) das Lungenkrebsrisiko erheblich steigern kann, vor allem bei j\u00fcngeren Personen und Frauen, auch unter Nichtrauchern. Die KI-gesteuerte Analyse nutzt sowohl statistische als auch pr\u00e4diktive Techniken und zeigt auf, wie genetische Mutationen wie EGFR und ALK die Anf\u00e4lligkeit f\u00fcr Lungenkrebs bei diesen Patienten erh\u00f6hen.<\/p>\n\n\n\n

Welches Problem l\u00f6sen Sie mit Ihrer Forschung?<\/strong>\u202f <\/p>\n\n\n\n

Diese Studie befasst sich mit der Herausforderung, genetische Faktoren zu identifizieren, die das Lungenkrebsrisiko bei Personen mit famili\u00e4rer Krebsvorgeschichte erh\u00f6hen. Durch die Quantifizierung dieser Risiken unterst\u00fctzt die Forschung die Vorhersage, wer einem h\u00f6heren Risiko ausgesetzt sein k\u00f6nnte, und tr\u00e4gt zur Entwicklung personalisierter Pr\u00e4ventions- und Behandlungsstrategien bei.<\/p>\n\n\n\n

Welches Potenzial haben diese Erkenntnisse?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Diese Erkenntnisse k\u00f6nnten die Risikobewertung f\u00fcr Lungenkrebs grundlegend ver\u00e4ndern und zu pr\u00e4ziseren Empfehlungen f\u00fcr das Screening f\u00fchren, insbesondere f\u00fcr Personen mit famili\u00e4rer Krebsvorgeschichte. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnte das Verst\u00e4ndnis spezifischer genetischer Schwachstellen eine fr\u00fchere Erkennung und gezielte Behandlungen erm\u00f6glichen und damit potenziell die \u00dcberlebensraten verbessern.<\/p>\n\n\n\n

Was ist neu an dieser Forschung?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Diese Studie ist innovativ in ihrer Integration von symbolischen Frameworks mit KI-basierten pr\u00e4diktiven Methoden zur Bewertung des Lungenkrebsrisikos. Der Ansatz kombiniert Wissensgraphen und Bayes\u2019sche Netzwerke und bietet ein umfassendes Modell, um zu verstehen, wie die famili\u00e4re Krebsvorgeschichte die Entwicklung von Lungenkrebs beeinflusst. Diese hybride Analyse, die statistische Methoden mit fortgeschrittener KI kombiniert, zeigt Risikomuster auf, insbesondere bei Nichtrauchern und j\u00fcngeren Patienten mit famili\u00e4rer Vorgeschichte.<\/p>\n\n\n\n

Link zum Paper: <\/strong>sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0169500224004549<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

What role do genes play in the risk of developing cancer? To find out, the best L3S publication of the quarter in the category ‘Knowledge Graphs and Biomedicine’ uses big data and AI. <\/p>","protected":false},"author":11,"featured_media":36595,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[161],"tags":[],"class_list":["post-36594","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-best-publications"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"publishpress_future_workflow_manual_trigger":{"enabledWorkflows":[]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36594","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/11"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=36594"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36594\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":36601,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36594\/revisions\/36601"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/36595"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=36594"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=36594"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=36594"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}