KI-Tools beschleunigen Krebsmedikamententests und Rekrutierung für klinische Studien
Neue KI-gestützte Plattformen ermöglichen Behandlungsentscheidungen bei Krebs am selben Tag und optimieren das Matching für klinische Studien. Der μPharma-Chip der University of Utah sagt Medikamentenreaktionen in unter vier Stunden voraus, während das HopeLLM-System von City of Hope Patienten mit Studien in seinem landesweiten Netzwerk abgleicht.
Wissenschaftler der University of Utah haben ein neues „Lab-on-a-Chip"-Gerät entwickelt, das künstliche Intelligenz nutzt, um die Empfindlichkeit von Krebszellen gegenüber zielgerichteten Therapien bei Kindern mit T-Zell-akuter lymphoblastischer Leukämie (T-ALL), einer aggressiven und schwer zu behandelnden Krebserkrankung, schnell vorherzusagen. Das Gerät namens μPharma liefert Ergebnisse in unter vier Stunden statt in vielen Tagen – und bietet damit einen potenziellen Weg zur Präzisionsmedizin am selben Tag, wenn jede Minute zählt.
Die Forscher erklären, dass das Tool, das noch nicht in klinischen Umgebungen eingesetzt wird, dazu beitragen könnte, unnötige Behandlungen und Nebenwirkungen zu reduzieren, indem es schnell identifiziert, auf welche Therapien die Krebszellen eines Patienten empfindlich reagieren. Die Plattform ermittelt das Medikamentenreaktionsprofil eines Patienten, ohne die Krebszellen des Patienten direkt Medikamenten auszusetzen. Durch den Einsatz digitaler Mikrofluidik zur Bewegung winziger Tröpfchen über den Chip und zur Automatisierung der arbeitsintensiven Flüssigkeitshandhabungsschritte reduziert sie die Anzahl der benötigten Zellen und Reagenzien, minimiert menschliche Fehler und beschleunigt den Prozess.
In einer in Med veröffentlichten Studie zeigten Wissenschaftler, dass μPharma Reaktionen auf zwei zielgerichtete Therapien, die derzeit für T-ALL untersucht werden – Dasatinib und Venetoclax – präzise vorhersagte und eine bisher nicht erkannte Verbindung zwischen Medikamentenreaktion und einem wichtigen molekularen Marker enthüllte. Die Plattform kann Unterschiede in der Medikamentenempfindlichkeit auf der Ebene einzelner Krebszellen erkennen. Dies ist wichtig, denn wenn ein bestimmtes Medikament bei einigen, aber nicht allen Krebszellen eines Patienten wirksam ist, könnten die überlebenden Krebszellen zurückkehren.
Ein pädiatrischer Onkologe am Huntsman Cancer Institute und außerordentlicher Professor für Pädiatrie an der University of Utah erklärte, dass Innovation bei der Behandlungsauswahl ein dringendes Bedürfnis bei pädiatrischen Malignomen sei. „Personalisierte Behandlungsauswahl in ‚Echtzeit' wird Teil der Zukunft der Krebstherapie sein, und μPharma stellt einen ermutigenden Schritt in diese Richtung dar", sagte der Arzt.
Ein Forscher und Mitglied des Experimental Therapeutics Program am Huntsman Cancer Institute und Assistenzprofessor für molekulare Pharmazie an der University of Utah erklärte, das Team habe hart daran gearbeitet, diese Technologie zu entwickeln, und zu sehen, dass sie gut funktioniert, sei ein wichtiger Schritt, um sie in die Klinik zu bringen und Patienten zu helfen. Das Projekt ist eine Zusammenarbeit zwischen Forschern der University of Utah, des St. Jude Children's Research Hospital und der University of Pennsylvania.
Ein Kliniker würde eine kleine Probe der Krebszellen eines Patienten in das Gerät geben. Im Inneren werden die Zellen zwischen zwei Platten gehalten, die nur etwas breiter als die Dicke eines menschlichen Haares voneinander entfernt sind. Elektrische Ströme bewegen winzige Tröpfchen von Chemikalien präzise zu und von den Zellen und automatisieren vollständig Laborprozesse, die normalerweise zeit- und arbeitsintensiv sind. Ein Assistenzprofessor für biomedizinische Technik an der University of Utah erklärte, der nächste Schritt sei die Validierung dieser Technologie unter Verwendung primärer Leukämiezellen in einer realistischen klinischen Umgebung.
Währenddessen hat das Krankenhaussystem City of Hope HopeLLM eingeführt, eine intern trainierte KI-Plattform, die entwickelt wurde, um die onkologische Versorgung und Forschung in seinem landesweiten Netzwerk zu unterstützen, das sich über Südkalifornien, Phoenix, Chicago, Atlanta und Dutzende von Kliniken erstreckt. Der System EVP und Chief Digital and Technology Officer beschreibt die Organisation als „als System operierend, nicht als einzelne Einheit", wobei jede eingesetzte Technologie über diese komplexe Struktur hinweg funktioniert.
HopeLLM adressiert eine vertraute Herausforderung in der Krebsversorgung: überwältigende Dokumentation. Einige Patienten könnten Tausende von Seiten an Notizen haben, die mit ihrer Versorgung über viele Jahre verbunden sind. HopeLLM ist in der Lage, diese Informationen aufzunehmen und sie schnell für den Arzt zusammenzufassen. Die Zeitersparnis ist erheblich, da Ärzte oft Stunden nach Feierabend mit der Durchsicht von Akten verbringen. Durch die Zusammenfassung komplexer Krankengeschichten kann das System zwei bis drei Stunden pro Patient einsparen.
Die Plattform analysiert multimodale Daten – einschließlich klinischer Aufzeichnungen, Abrechnungsdaten, Genomik, Radiologie und Pathologie –, um für einen Patienten geeignete Studien zu identifizieren. Sie kann den Prozess auch umkehren und Patientenpopulationen scannen, um Kandidaten zu identifizieren, wenn neue Studien eröffnet werden. „Wenn ein Patient zur Behandlung kommt, wollten wir ihm sofort mitteilen können, für welche Studien er in Frage kommt", erklärte die Führungskraft. Diese Unmittelbarkeit ist in der Onkologie wichtig, wo das Timing darüber entscheiden kann, ob ein Patient Zugang zu einer potenziell lebensrettenden Therapie erhält.
City of Hope evaluierte kommerzielle Tools, bevor es ein eigenes entwickelte. Viele hatten Schwierigkeiten mit longitudinalen onkologischen Daten und konnten nicht in reale klinische Arbeitsabläufe integriert werden. Die interne Entwicklung ermöglichte es dem Team, die tatsächliche Denk- und Arbeitsweise ihrer Onkologen widerzuspiegeln. Zugelassene Kliniker behalten die finale Entscheidungsbefugnis. „Kein Algorithmus erhält wirklich moralische Autorität", sagte die Führungskraft. „KI kann unterstützen... aber sie kann keine klinische Verantwortung übernehmen."
Über das Matching einzelner Patienten hinaus transformiert HopeLLM Machbarkeitsbewertungen im gesamten Netzwerk. City of Hope hat mehr als 200 Studien mit der Plattform evaluiert. Aufgaben, die früher Wochen dauerten, können jetzt in Minuten abgeschlossen werden, was es Teams ermöglicht, geeignete Patienten an mehreren Standorten schnell zu identifizieren. Die Führungskraft beschreibt dies als Teil eines nationalen Modells für klinische Studien: zentralisierte Koordination gepaart mit geografisch verteilten Forschungsstandorten. Der Ansatz verbessert den Zugang zu Studien und ermöglicht es gleichzeitig, Studien in mehreren Regionen nahezu gleichzeitig zu starten.
T-ALL ist ein herausfordernder Subtyp der akuten lymphoblastischen Leukämie, der häufigsten Krebserkrankung im Kindesalter. Während sich die vollständigen Remissionsraten verbessert haben, erleben viele Überlebende Langzeitfolgen durch intensive Chemotherapie. Die schnelle Bestimmung der Medikamentenreaktion könnte Klinikern helfen, Behandlungen früher zu personalisieren und die Exposition gegenüber unwirksamen Therapien und Nebenwirkungen zu reduzieren.