Forschende statten Bakterien mit künstlichen Komponenten aus, um sie besser steuern zu können und einen zusätzlichen therapeutischen Effekt bei der Zerstörung von Tumorzellen zu erzielen.
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Wenn Künstliche Intelligenz (KI) zusammen mit Radiolog:innen eingesetzt wird, können in der Brustkrebsvorsorge bessere Ergebnisse erzielt werden, als wenn jede Seite allein arbeitet. Zu diesem Schluss kommt eine neue Studie.
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Ein Team vom DKFZ und von der Medizinischen Fakultät Mannheim hat nun gemeinsam Organoide aus Gewebeproben von Patienten mit Krebserkrankungen des Darms gewonnen und systematisch analysiert. Als Miniaturausgaben des Organs bzw. der Tumorerkrankung, aus der sie stammen, bilden sie deren genetische Merkmale und äußere Gestalt sehr gut nach und können beispielsweise für die Medikamentenforschung eingesetzt werden.
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Wie unterscheiden sich krebskranke von gesunden Zellen? Ein neuer Machine-Learning-Algorithmus namens „ikarus“ kennt die Antwort, berichtet ein Team um den Bioinformatiker Altuna Akalin vom MDC nun im Fachjournal „Genome Biology“. Das Programm hat eine charakteristische Gensignatur gefunden.
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Ein überaktives Immunsystem beeinflusst verschiedenste Erkrankungen: Infektionen, aber auch Krebserkrankungen und chronisch-entzündliche Erkrankungen. Sogenannte myeloische Immunzellen wirken sich dabei entscheidend auf den Krankheitsverlauf aus.
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"Erst wenn man die Struktur eines Proteins kennt, kann man jedoch verstehen, was ein Protein genau macht und wie es funktioniert", sagt Jun.-Prof. Panagiotis Kastritis vom Zentrum für Innovationskompetenz HALOmem der MLU. Das Wissen darüber ist wiederum die Voraussetzung für die Behandlung zahlreicher Krankheiten, zum Beispiel Alzheimer oder Krebs.
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Künstliche Intelligenz (KI) hält zunehmend Einzug in den Alltag, auch in der Krebsmedizin. Sie soll medizinisches Personal nicht ersetzen, hat aber das Potential, bei Entscheidungen zu unterstützen und Diagnosen und Therapien zu verbessern. Am Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen Dresden (NCT/UCC) arbeiten Forschende gemeinsam mit Expertinnen und Experten aus der Klinik an neuen KI-basierten Anwendungen für die Krebsmedizin. Weiterlesen
Die Mitosezählung ist ein wichtiges Tool für die mikroskopische Einschätzung, ob ein Tumor sich im Patienten ausbreiten wird. Trotz ihres Nutzens hat diese Untersuchungsmethode bisher einen deutlichen Nachteil: Abhängig von der untersuchenden Person unterscheiden sich die Ergebnisse, was zu falschen Diagnosen führen kann – oder anders gesagt zur fehlerhaften Beurteilung, ob ein Tumor bösartig ist. Weiterlesen