Salt Lake City (LabNews Media LLC) – Ein neues KI-Verfahren, das auf Prinzipien der Quantenmechanik basiert, kann aus komplexen molekularen Daten selbst bei kleinen Patientengruppen präzisere Prognosen und Therapieempfehlungen für Krebspatienten ableiten. Das zeigt eine Studie der University of Utah, die in der Fachzeitschrift APL Quantum veröffentlicht wurde.
Das Team um Orly Alter entwickelte Algorithmen, die auf den quantenmechanischen Konzepten von Superposition und Verschränkung beruhen. Diese sogenannten „multitensor comparative spectral decompositions“ zerlegen mehrere Schichten molekularer Daten – darunter Tumor- und Blut-DNA sowie Tumor-RNA – in zusammenhängende Muster.
Bei der Anwendung auf Neuroblastom-Daten von 71 Patienten konnten die Forscher neue Prädiktoren für die Lebenserwartung der Kinder ableiten, die herkömmliche Biomarker übertrafen. Die Vorhersagen ließen sich erfolgreich in unabhängigen Patientengruppen validieren. Zudem lieferten sie interpretierbare Hinweise auf Krankheitsmechanismen und mögliche Angriffspunkte für neue Therapien.
„Es geht um viel mehr als nur ein einziges Gen – alles, was in den Zellen des Patienten geschieht, spielt eine Rolle“, erklärte Orly Alter. Die Methode ermöglicht es, relevante Informationen aus verschiedenen Datenschichten zu extrahieren, etwa aus dem Blut der Patienten zusätzlich zum Tumor.
Die Technik wurde bereits erfolgreich auf adulte Glioblastome übertragen und experimentell mit CRISPR-Cas9 validiert. Alter sieht darin einen wichtigen Schritt in Richtung Präzisionsmedizin: „Das ist letztlich die ultimative personalisierte Medizin – man hat eine einzelne Person und kann aus ihren Daten eine Behandlung ableiten.“
Die Forscher haben das Verfahren in das Spin-off-Unternehmen Prism AI Therapeutics eingebracht, um Biotech- und Pharmafirmen bei der Arzneimittelentwicklung und der Auswahl geeigneter Studienteilnehmer zu unterstützen.
https://pubs.aip.org/aip/apq/article/3/2/026116/3395875/Quantum-mechanics-based-multitensor-AI-ML-uniquely
