Hirnkrebs durch KI-Analyse von Bluttestergebnissen erkannt

Kürzlich haben Forscher im Zusammenhang mit der University of Strathclyde, Glasgow, ein Verfahren zum Analysieren von Blutproben zur Erkennung von Hirnkrebs patentiert. Die Forscher bei ClinSpec Diagnostics Limited kombinierten Spektroskopie und KI-Algorithmen, um Hirnkrebs anhand von Blutbiopsien zu erkennen. Wie von Psychology Today berichtet wird, wurde die Forschung kürzlich im Journal Nature Communications veröffentlicht, und laut dem Forschungsteam stellt die Arbeit eine bedeutende Entwicklung bei der Nutzung von klinischer Spektroskopie und KI dar.

Die in der Studie präsentierte Forschung könnte es einfacher und einfacher machen, Hirnkrebs zu erkennen. Häufig auftretende Kopfschmerzen können ein Symptom von Hirnkrebs sein, aber obwohl Kopfschmerzen sehr häufig sind, ist Hirnkrebs nicht. Kliniker benötigen eine bessere Methode, um zu bestimmen, welche Kopfschmerzen Anlass zur Sorge geben und welche harmloser sind. Ärzte müssen in der Lage sein, eine Art von Triage durchzuführen und die Zeit und Ressourcen, die für die Diagnose von Hirnkrebs mit teuren Hirn-Scans investiert werden, zu reduzieren. Wenn ein einfacher Bluttest den Klinikern zuverlässige Informationen liefern könnte, die ihnen helfen, Fälle von Hirnkrebs zu diagnostizieren, könnten Leben gerettet werden.

Aus diesem Grund wollten die ClinSpec-Forscher einen Algorithmus entwickeln, der den Ärzten helfen würde, die Fälle von möglichen Hirnkrebs-Patienten zu sortieren und sie von anderen Ursachen für Kopfschmerzen zu unterscheiden.

Eine der gängigen Methoden zur Erkennung von Krankheiten wie Krebs ist die Flüssigbiopsie, bei der eine Biopsie von Körperflüssigkeiten anstelle von Gewebeproben durchgeführt wird. Der Markt für Flüssigbiopsien wächst rasch und erreichte eine geschätzte Größe von 2,4 Milliarden Dollar laut Marktforschung von BC Research LLC. Die Flüssigbiopsie erweist sich als effektiv bei der Erkennung von Krebsanzeichen, da sie in der Lage ist, zellfreie, zirkulierende Tumordna (ctDNA) und zirkulierende Tumorzellen (CRCs) zu erkennen. Die Forscher von ClinSpec verwendeten jedoch eine andere Analysemethode, bei der sie Spektroskopie an Blutproben anwendeten, um biochemische Marker zu finden, die auf Krebs hinweisen.

Spektroskopie ist der Prozess, bei dem elektromagnetische Strahlung verwendet wird, um bestimmte chemische Komponenten zu finden. Licht wird in seine Komponenten elektromagnetischer Frequenzen aufgeteilt, und diese Frequenzen reagieren unterschiedlich mit verschiedenen Chemikalien. Das ClinSpec-Forschungsteam verwendete Infrarotlicht, um Darstellungen von Blutproben zu erstellen, eine Technik, die als attenuated total reflection (ATR)-Fourier-Transform-Infrarot-Spektroskopie bezeichnet wird. Das Forschungsteam erklärte, dass die Technik eine nicht-destruktive, nicht-invasive Technik ist, die zuverlässig ein biochemisches Profil einer Probe erstellt, ohne dass die Probe umfassend vorbereitet werden muss. Die Darstellungen der Blutproben konnten dann auf Anomalien analysiert und auf mögliche Krebsanzeichen überprüft werden.

Um die Daten zu analysieren, wurde eine Support-Vektor-Maschine verwendet, um ein Klassifizierungsmodell zu erstellen. Support-Vektor-Maschinen werden für Klassifizierung und Regressionsanalyse verwendet und funktionieren, indem sie Entscheidungsgrenzen oder Linien zeichnen, die ein Datenset in mehrere Klassen unterteilen. Der Algorithmus versucht, den Abstand zwischen der Trennlinie und den Datenpunkten auf beiden Seiten der Linie zu maximieren, und je größer der Abstand, desto zuverlässiger ist der Klassifizierer.

Das Forschungsteam erklärte, dass ihre Analysemethode für Blutproben in der Lage war, Krebsproben von Nicht-Krebsproben effektiv zu unterscheiden. Es gab eine Sensitivitätsrate von 93,2 % und eine Spezifitätsrate von 92,8 %. Laut MDDI Online berichten die Forscher, dass ihre KI-gestützte Methode in der Lage war, bei der Analyse von Proben von 104 verschiedenen Patienten gesunde Patienten von Krebspatienten etwa 86 % der Zeit zu unterscheiden.

Die Forscher erklärten in der Studie:

„Diese Arbeit stellt einen Schritt in der Übersetzung der ATR-FTIR-Spektroskopie in die Klinik dar. Dieser Schritt in Richtung Hochdurchsatzanalyse hat Auswirkungen auf das Gebiet der IR-Spektroskopie sowie auf die klinische Umgebung. Die Analyse von Blutserum mit dieser Technik würde ideal in den klinischen Pfad als Triage-Tool für Hirnkrebs passen.“