CrossNN heißt das neu entwickelte KI-Modell, dessen Architektur auf einem einfachen neuronalen Netzwerk beruht. Es wurde mit einer großen Anzahl an Referenztumoren trainiert und anschließend an mehr als 5000 Tumoren überprüft. „Unser Modell erlaubt in 99,1 Prozent aller Fälle eine sehr präzise Diagnosestellung von Hirntumoren und ist genauer als bisherige KI-Modelle“, sagt dazu Philipp Euskirchen vom Institut für Neuropathologie der Charité.

„Darüber hinaus konnten wir auf gleiche Weise ein KI-Modell trainieren, das über 170 Tumorarten aus allen Organen mit einer Treffsicherheit von 97,8 Prozent unterscheiden kann. Damit lässt es sich über die relativ seltenen Hirntumoren hinaus für Krebserkrankungen aller Organe anwenden.“ Entscheidend für künftige Zulassungen in der klinischen Anwendung: Die Modelle sind vollständig erklärbar, das heißt, es ist nachvollziehbar, wie die Entscheidungen getroffen werden.

Der molekulare Fingerabdruck, den das KI-Modell zur Bestimmung erhält, kann aus einer Gewebeprobe oder aus Körperflüssigkeiten stammen. Schon jetzt bietet das Institut für Neuropathologie der Charité im Fall spezieller Hirntumoren eine nichtinvasive Diagnostik anhand von Nervenwasser, die sogenannte Liquid Biopsy, an. Sie erlaubt eine Diagnosestellung ohne belastende Operation auch in schwierigen Situationen. Profitiert hat davon unter anderem der Patient, der sich mit dem Sehen von Doppelbildern vorgestellt hatte. „Wir haben das Hirnwasser mittels Nanopore-Sequenzierung, einer neuartigen, sehr schnellen und effizienten Form der Erbgutanalyse, untersucht. Die Klassifikation durch unsere Modelle ergab, dass es sich um ein Lymphom des zentralen Nervensystems handelte. Eine geeignete Chemotherapie konnte zeitnah begonnen werden“, schildert Euskirchen.

Original Paper:

Yuan D et al. cossNN is an explainable framework for cross-platform DNA methylation-based classification of tumors. Nature Cancer. 2025 June 06. doi: 10.1038/s43018-025-00976-5

Lesen Sie auch:

Liquid Biopsy revolutioniert Prostatakrebs-Erkennung – MedLabPortal

Concept and feasibility of the Augsburg Longitudinal Plasma Study (ALPS) – a prospective trial for comprehensive liquid biopsy-based longitudinal monitoring of solid cancer patients – MedLabPortal

Redaktion: X-Press Journalistenbüro GbR

Gender-Hinweis. Die in diesem Text verwendeten Personenbezeichnungen beziehen sich immer gleichermaßen auf weibliche, männliche und diverse Personen. Auf eine Doppel/Dreifachnennung und gegenderte Bezeichnungen wird zugunsten einer besseren Lesbarkeit verzichtet.