Wissenschaftler auf der ganzen Welt staunten nicht schlecht, als Googles selbstlernender Algorithmus Alpha Go den amtierenden Weltmeister im Brettspiel Go schlug. Die Besonderheit dabei: Die künstliche Intelligenz hatte sich die Feinheiten des Spiels selbst beigebracht. Ein ähnliches Verfahren nutzten auch Wissenschaftler, um einem Roboter das Poker spielen beizubringen. Selbst lernende künstliche Intelligenz bietet aber natürlich deutlich mehr Anwendungsmöglichkeiten als bei Brett- und Kartenspielen gegen menschliche Gegner anzutreten. Ein Beispiel dafür lieferten nun Forscher der University of California Los Angeles: Sie entwickelten einen Algorithmus, der – anhand bestimmter Merkmale – Krebszellen in einer Blutprobe erkennen kann – und zwar immerhin mit einer siebzehn Prozent höheren Genauigkeit als existierende Analysemethoden.


Gabriel Caponetti • CC BY-SA 3.0 via Wikimedia Commons
Gabriel Caponetti • CC BY-SA 3.0 via Wikimedia Commons

Der intelligente Algorithmus analysiert sechzehn Parameter

Dazu entwickelten die Forscher zunächst ein spezielles Mikroskop, das mit Hilfe von Lichtimpulden tausende Zellen auf einmal sichtbar machen kann. Schon bisher war es dabei möglich, Zellen, die eine besondere Form aufweisen, zu identifizieren. Dies ist aber nur ein möglicher Hinweis auf eine Krebszelle – es kann sich auch um eine gesunde von der Norm abweichende Zelle handeln. Der Algorithmus analysiert daher noch fünfzehn weitere Parameter und gibt auf dieser Basis dann eine Einschätzung ab. Im Idealfall können Krebszellen auf diese Weise schneller und genauer bestimmt werden – was die anschließende Behandlung enorm erleichtern kann.

Auch die Krebsforschung könnte von der Methode profitieren

Die Forscher hoffen so, langfristig eine datenbasierte Form der Krebsdiagnose zu ermöglichen. Die Methode bringt aber auch für die Wissenschaft Vorteile mit sich. So lassen sich auf diese Weise auch Krebszellen erkennen und analysieren, die bei klassischen Tests unbeachtet bleiben – etwa weil die Diagnose schon feststeht. Dies wiederum kann auf lange Sicht helfen, das Verständnis über die Ausbreitung der Mutationen zu erhöhen und so gegebenenfalks neue Behandlungsansätze zu entwickeln. Einen ähnlichen Ansatz verfolgt auch das Pharmaunternehmen Berg Health, das eine künstliche Intelligenz tausende Zellkulturen von Krebspatienten analysieren und mit gesundem Gewebe vergleichen ließ. Auf diese Weise soll es möglich werden, Krebsmedikamente zu entwickeln, die exakt die richtigen Zellen attackieren.


Via: Popsci

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