Maschinelles Lernen entdeckt neue Medikamentenziele für Krebs

Krebs entsteht durch zahlreiche genetische und epigenetische Störungen. Jeder Patient hat genetisch unterschiedliche Tumoren. Die Präzisionsmedizin soll diese Unterschiede analysieren und die bestmögliche individuelle Behandlung finden. Zuletzt nahm die Erforschung neuer Krebsmedikamente mithilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zu. Eine im April 2018 in Cell veröffentlichte Studie entdeckte damit neue Mutationen und Arzneimittelziele am Ras-Protein.

Die obige Abbildungzeigt Definitionen und Unterschiede der 3 häufig verwendeten verwandten Informatikbegriffe künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning.

Ras-Mutationen bei %30 aller Krebserkrankungen

Die Forscher wollten abnorme Proteinaktivität in Tumoren durch maschinelles Lernen analysieren. Dieser KI-Zweig erstellte mit verschiedenen Programmen Vorhersagemodelle. Das Modell wurde auf häufig bei Krebs mutierte Ras-Proteine angewendet. Diese sind wichtige Moleküle für Zellvermehrung und Zelltod. Bei %30 aller Krebserkrankungen finden sich Ras-Mutationen , die mit keinem Medikament gezielt behandelt werden können. Die Modelle nutzten Daten des Krebsgenomprojekts, um Reaktionen des Ras-Proteins auf bestimmte Medikamente vorherzusagen.

Die Ergebnisse zeigten:

Neue „verborgene“ Ras-Mutationen wurden identifiziert und mögliche wirksame Medikamente gegen diese Ziele bestimmt.

Was bedeutet diese Studie für uns?

• Krebs besitzt eine hochkomplexe genetische Struktur. Personalisierte Präzisionsmedizin gilt deshalb als Zukunft der Krebsbehandlung.
• Krebsmedikamente wirken nicht bei allen gleich, weil die Tumoren der Patienten genetisch unterschiedlich sind.
• Das Krebsgenomprojekt analysiert Gene realer Patientenproben, um Tumorkarten zu erstellen. Jedes entdeckte Gen kann die Therapieplanung und die Wahl der richtigen Behandlung unterstützen.
• Die Studie zeigt das revolutionäre Potenzial von Präzisionsmedizin und maschinellem Lernen. Die Analyse Tausender genetischer Daten könnte neue Biomarker und Medikamente ermöglichen.
• Wir erleben das goldene Zeitalter der Genetik in der Krebsbehandlung. Mit CRISPR, dem lebenden Krebsmedikament CAR-T und anderen neuen genetischen Therapien werden ursächliche Genmutationen wirksam angegriffen. Es muss betont werden, dass diese Ansätze weiterhin in klinischen Studien geprüft werden.

Moderne Medizin bietet durch verschiedene Wissenschaften weiter Lösungen gegen Krebs. Es gibt kein einzelnes Wundermolekül. Nicht evidenzbasierte pflanzliche Therapien (Phytotherapie) können Krebs nicht behandeln. Dies gelingt nur mit modernen, gentechnisch entwickelten Krebsmedikamenten, deren Sicherheit sorgfältig klinisch belegt wurde.

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