Das Forschungsprojekt DECIPHER-M nutzt Künstliche Intelligenz (KI), um die Ausbreitung von Krebszellen anhand klinischer Routinedaten besser zu verstehen. Ziel ist es, mithilfe eines multimodalen Basismodells, die Behandlungsmöglichkeiten zu verbessern. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) unterstützt dieses Projekt im Rahmen der Initiative „Nationale Dekade gegen Krebs“ für zunächst drei Jahre.
Im Projekt DECIPHER-M (Deciphering Metastasis with Multimodal Artificial Intelligence Foundation Models) arbeiten seit 1. März 2025 führende Experten aus den Bereichen Medizin, Informatik und Biotechnologie zusammen. Unter der Leitung von Prof. Dr. med. Jakob N. Kather am Else Kröner Fresenius Zentrum (EKFZ) für Digitale Gesundheit erforscht das interdisziplinäre Forschungsteam mithilfe von KI die Entstehung und Ausbreitung von Krebsmetastasen.
„Trotz enormer Fortschritte in der Onkologie bleibt die Metastasierung eine der größten Herausforderungen in der Krebsbehandlung. Mit dem Projekt DECIPHER-M nutzen wir KI-Technologien, um komplexe Muster in klinischen Routinedaten zu identifizieren“, erklärt Prof. Kather, Projektkoordinator. „Unser multimodaler Ansatz erlaubt es, das individuelle Metastasierungsrisiko präziser vorherzusagen und personalisierte Behandlungsstrategien zu entwickeln. Damit wollen wir langfristig die Überlebensraten von Krebspatientinnen und -patienten verbessern.“
KI-Systeme verarbeiten unterschiedliche Datentypen und erkennen Muster
Die Entstehung von Krebsmetastasen wird von zahlreichen Faktoren beeinflusst, die oft schwer zu erkennen
sind. DECIPHER-M setzt deshalb auf ein KI-Modell, das unterschiedliche medizinische Datenquellen
kombiniert – darunter Gewebeproben, Röntgen- und MRT-Bilder sowie genetische Informationen. Diese
so genannten multimodalen Basismodelle ermöglichen es, verschiedene Datentypen miteinander zu
verknüpfen und Muster zu erkennen. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse helfen dabei, das
Metastasierungsrisiko frühzeitig einzuschätzen und gezielte Therapiemaßnahmen abzuleiten.
Dadurch können präzisere Diagnosen gestellt, präventive Maßnahmen eingeleitet und die
Behandlungsmöglichkeiten für Krebspatienten optimiert werden.
BMBF-Förderung für interdisziplinäre Spitzenforschung
„Für die Dresdner Hochschulmedizin ist interdisziplinäre Zusammenarbeit der Schlüssel zum Erfolg
in der Forschung und Patientenversorgung. Die Projektpartner aus Aachen, Dresden, Essen,
Heidelberg, Mainz und München arbeiten gemeinsam daran, die Behandlungsqualität in der
Krebstherapie zu verbessern, unnötige Therapien zu vermeiden und das Gesundheitssystem
zu entlasten. Langfristig könnte DECIPHER-M dazu beitragen, die Sterblichkeitsrate bei
Krebserkrankungen zu senken und die Lebensqualität der Betroffenen erheblich zu steigern,“
sagte Prof. Dr. med. Dr. Esther Troost, Dekanin der Medizinischen Fakultät Carl Gustav Carus
der TU Dresden.
Beantragt wurde DECIPHER-M für eine Laufzeit von fünf Jahren (2025–2030) mit insgesamt rund
9 Millionen Euro Fördermittel. Das Projekt wird vorerst für drei Jahre vom BMBF mit rund
5,5 Millionen Euro gefördert. Das EKFZ für Digitale Gesundheit erhält für diese
Förderperiode rund 700.000 Euro. Bei erfolgreicher Zwischenevaluation würde die
Förderung von rund 520.000 Euro für weitere zwei Jahre bewilligt werden.
Beteiligte Projektpartner/Institutionen:
• Aachen: Universitätsklinikum RWTH Aachen
• Dresden: Else Kröner Fresenius Zentrum für Digitale Gesundheit an der Technischen
Universität Dresden und dem Universitätsklinikum Carl Gustav Carus Dresden
• Essen: Universitätsklinikum Essen, Universität Duisburg-Essen
• Heidelberg: Deutsches Krebsforschungszentrum
• Mainz: Universitätsmedizin Mainz
• München: Helmholtz Zentrum München, Klinikum der Technischen Universität
München (TUM Klinikum), Technische Universität München
Weitere Informationen finden Sie auf der Projektwebseite:
unter: https://digitalhealth.tu-dresden.de/projects/decipher-m/
und unter: www.dekade-gegen-krebs.de
Quelle: TU Dresden
EKFZ für Digitale Gesundheit,
E-Mail: news.ekfz@tu-dresden.de
Web: digitalhealth.tu-dresden.de
| März 2025 |
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