Westlake-Team stellt KI-Modell für Brustkrebs-Medikamente vor

Anwendung

Ein Forschungsteam der Westlake University in Hangzhou hat im September in der Fachzeitschrift Nature ein KI-Modell namens ProteinTalks vorgestellt. Das Modell soll vorhersagen, wie Patienten mit dreifach negativem Brustkrebs auf verschiedene Medikamente reagieren. Dreifach negativer Brustkrebs gilt als schwer behandelbar, weil er Standardtherapien häufig entgeht. Guo Tiannan, Leiter des Zentrums für intelligente Proteomik am Westlake Laboratory und Mitautor der Studie, bezeichnet die Arbeit laut der Meldung als erste Erprobung eines virtuellen Zellmodells in einem klinischen Szenario.

Das Team nutzte 18 immortalisierte Brustkrebs-Zelllinien, davon 16 dreifach negativ, und behandelte sie mit 63 von der FDA zugelassenen Krebsmedikamenten sowie 59 Wirkstoffkombinationen. Gemessen wurden Proteinveränderungen vor der Behandlung sowie 6, 24 und 48 Stunden danach, insgesamt mehr als 38 Millionen Proteinmessungen plus Daten zum Zellüberleben. Auf dieser Basis identifizierte das Modell mehr als 800 Proteine, deren Menge sich durch die Medikamente veränderte. Bei 81 beim Training nicht gezeigten Medikamenten sagte ProteinTalks die Proteinveränderungen laut der Studie mit 88 Prozent Genauigkeit voraus. Mit Proteomik-Daten von drei Brustkrebspatientinnen prüfte das Team, ob das Modell aus rund 3000 zugelassenen oder klinisch erprobten Wirkstoffen passende Therapien auswählt. Die Vorschläge deckten sich größtenteils mit den tatsächlich wirksamen Behandlungen, zusätzlich nannte das Modell drei weitere Wirkstoffe mit laut der Studie möglicherweise besserer Wirkung. An aus Patientengewebe gewonnenen Zellen hemmten die empfohlenen Medikamente das Wachstum bei niedrigerer Dosierung als die Standardtherapie. Auf Zelllinien von Melanomen, Darmkrebs, Lungenkrebs und Bauchspeicheldrüsenkrebs übertragen, fand das Modell mehr als 5100 Proteinveränderungen.

Laut der Studie bewertet ProteinTalks bislang höchstens Kombinationen aus zwei Wirkstoffen und wurde nur an im Labor kultivierten, aus Patientengewebe stammenden Zellen getestet. Tierversuche und klinische Studien stehen noch aus. Ähnliche Projekte zu virtuellen Zellen verfolgen laut dem Bericht auch Google DeepMind unter Demis Hassabis, die Chan Zuckerberg Initiative gemeinsam mit Nvidia sowie das schwedische Science for Life Laboratory mit dem Projekt AlphaCell.

Für mich ist entscheidend, dass ProteinTalks bislang ausschließlich an Zellen aus der Petrischale validiert ist. Ob die vorgeschlagenen Wirkstoffkombinationen auch im menschlichen Körper wirken, zeigt sich erst in Tierversuchen und klinischen Studien, die laut der Studie noch ausstehen. Ich achte darauf, ob Guo Tiannan und sein Team solche Studien ankündigen und ob sich das Modell tatsächlich auf andere Krebsarten übertragen lässt, wie es die ersten Tests mit Melanom- und Darmkrebszellen andeuten. Parallel arbeiten DeepMind, die Chan Zuckerberg Initiative und das schwedische AlphaCell-Projekt an ähnlichen virtuellen Zellmodellen. Wer hier zuerst den Sprung in die Klinik schafft, dürfte die Richtung für personalisierte Krebstherapie mitbestimmen.

Quelle: Huxiu Artikel