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Ein neues KI-Tool prognostiziert, wie Gehirntumorpatienten auf Diät und Medikamente reagieren, indem sie den Tumorstoffwechsel in Echtzeit modellieren und personalisierte Behandlungsmöglichkeiten anbieten.
Ein neuer KI-betriebener digitaler Zwilling, der an der University of Michigan entwickelt wurde, verwendet maschinelles Lernen, um den individuellen Gehirntumorstoffwechsel in Echtzeit zu modellieren und vorherzusagen, wie Gliompatienten auf Ernährungsveränderungen und Medikamente reagieren werden.
Durch die Analyse von Bluttests, Tumorgewebe und genetischen Daten schätzt das System den Stoffwechselfluss – wie schnelle Krebszellen Nährstoffe verarbeiten – und erlaubt Ärzten, Behandlungen individuell zu gestalten.
Es wurde in menschlichen Daten und Mausstudien validiert und genau vorhergesagt, welche Patienten von der Aminosäurerestriktion profitierten und welche Tumoren Mycophenolatmofetil durch den Wechsel von Nährstoffquellen widerstanden.
Dies ist die erste KI-Methode, um den Stoffwechselfluss bei menschlichen Tumoren direkt zu messen und damit die Grenzen traditioneller Labortests zu überwinden.
Gefördert vom NIH und veröffentlicht in Zellmetabolismus, bietet das Tool einen vielversprechenden Schritt in Richtung personalisierter Gehirnkrebsversorgung.
A new AI tool predicts how brain tumor patients respond to diet and drugs by modeling real-time tumor metabolism, offering personalized treatment options.