Krebs ist weltweit die häufigste Todesursache. Der globale Kampf gegen den Krebs ist nicht neu. Er dauert bereits seit Jahrzehnten an. Das globale Ziel, den Krebs zu bekämpfen und zu besiegen, ist so stark, dass alle, von Forschern bis zu Wissenschaftlern, unermüdlich zusammenarbeiten, um diese weltweite Belastung zu beenden.
Einführung
Die Informatik hat in der Vergangenheit im Kampf gegen den Krebs bemerkenswerte und vielversprechende Ergebnisse erzielt. Steigende Ausgaben für Forschungs- und Entwicklungskompetenzen im Bereich der Anwendung der Informatik bei der Krebsdiagnose und -behandlung sind ein positives Zeichen für die globale Gesundheitsbranche. Doch bevor wir die Rolle der Informatik in der Onkologie verstehen, werfen wir einen Blick auf die jüngsten globalen Krebsstatistiken.
Abb. 1: Krebsstatistik 2023 (USA)
Quelle: Cancer.org
Die häufigsten Krebsdiagnosen für Männer und Frauen im Jahr 2023 sind in Abbildung 1 dargestellt. Fast die Hälfte (48 %) aller Krebsfälle bei Männern betrifft Prostatakrebs, Lungenkrebs, Bronchialkarzinome (im Folgenden Lunge) sowie Dickdarmkrebs (CRC), wobei 29 % der Diagnosen allein auf Prostatakrebs zurückzuführen sind. Allein Brustkrebs macht 31 % aller Krebsdiagnosen bei Frauen aus, während Lungenkrebs, CRC und Brustkrebs zusammen 52 % aller Neudiagnosen ausmachen. Die prognostizierte Anzahl neuer Fälle und Todesfälle der zehn häufigsten Krebsarten in den Vereinigten Staaten nach Geschlecht im Jahr 2023. Die Schätzungen werden auf die nächste Zehnerstelle gerundet, und die Fälle umfassen keine in situ auftretenden Krebserkrankungen der Harnblase oder Basalzell- und Plattenepithelkarzinome der Haut.
Abb. 2: Trends bei der Krebsinzidenz (1975–2019) und Mortalität (1975–2020) nach Geschlecht (USA)
Quelle: Cancer.org
Abbildung 2 zeigt langfristige Trends bei den Gesamtkrebsinzidenzraten, die Muster im krebsgefährdenden Verhalten und Veränderungen in der medizinischen Praxis, wie z. B. Krebsvorsorgeuntersuchungen, widerspiegeln. So spiegelt beispielsweise der Anstieg der Inzidenz bei Männern Anfang der 1990er Jahre einen Anstieg der Erkennung von asymptomatischem Prostatakrebs wider, der auf die weit verbreitete, schnelle Einführung von Tests auf prostataspezifisches Antigen (PSA) bei zuvor nicht untersuchten Männern zurückzuführen ist. Danach ging die Krebsinzidenz bei Männern bis etwa 2013 zurück und stabilisierte sich dann bis 2019. Die Raten bei Frauen blieben bis Mitte der 1980er Jahre relativ stabil, als sie langsam um 0,5 % pro Jahr zu steigen begannen.
Infolgedessen schließt sich die Kluft zwischen den Geschlechtern allmählich, wobei das Verhältnis der Inzidenzrate zwischen Männern und Frauen von 1,59 (95 % KI 1,57–1,61) im Jahr 1992 auf 1,14 (95 % KI 1,14–1,15) im Jahr 2019 gesunken ist. Allerdings gibt es je nach Alter große Unterschiede im Risiko. So ist die Inzidenzrate zwischen 20 und 49 Jahren bei Frauen um etwa 80 % höher als bei Männern, während die Inzidenzrate zwischen 75 und älter bei Männern um fast 50 % höher ist.
C & CSc: Krebs und Informatik
Diese Zahlen unterstreichen nicht nur die schreckliche Realität dieser weit verbreiteten Krankheit, sondern sind auch für Wissenschaftler, Politiker und andere Fachleute von entscheidender Bedeutung, da sie zunächst die Auswirkungen von Krebs auf die Weltbevölkerung verstehen müssen, bevor sie Maßnahmen zur Bekämpfung der Krankheit ergreifen können.
Zu den kürzlich angebotenen Techniken gehört ein überraschender Aufruf zum Handeln an einen ungewöhnlichen Kandidatenkreis – Informatiker. Diese jüngsten Fortschritte im Kampf gegen Krebs haben das Potenzial, die Forschungslandschaft in diesem Bereich grundlegend zu verändern und letztlich Tausende von Leben zu retten. Dies ist nur eine mögliche Methode, mit der die Informatik große Datenmengen sammeln könnte, um die Wissenschaften als Ganzes ernsthaft voranzubringen.
Siddhartha Mukherjee, ein in Indien geborener amerikanischer Arzt und Wissenschaftler, schreibt in seinem Buch „Der Kaiser aller Krankheiten: Eine Biographie des Krebses“ über die überraschende Entdeckung, dass Krebs eine Erbkrankheit ist, die überwiegend durch Mutationen in unserer DNA verursacht wird. Aufgrund dieser Mutationen weisen Krebstumore eine unvorstellbare Vielfalt auf, die ihre vollständige Ausrottung erschwert.
Daher wurde vorgeschlagen, dass Ärzte durch die Sequenzierung des Genoms eines Krebstumors - im Wesentlichen handelt es sich dabei um den Prozess der Übersetzung oder Entschlüsselung der rätselhaften Sprache, aus der die einzigartige DNA-Sequenz des Tumors besteht - jedem Krebspatienten eine individuelle, gezielte Behandlung verschreiben können, mit dem Ziel, das Krebswachstum entweder zu stoppen oder ihn vollständig zu heilen.
Informatiker wie David Patterson, einer der Direktoren des Algorithms, Machines, and People Laboratory (AMP Lab) an der UC Berkeley, haben sich in ihrer Arbeit davon inspirieren lassen. Das menschliche Auge kann eine solche Aufgabe unmöglich allein bewältigen. Um diese riesige Datenmenge in rasender Geschwindigkeit richtig und erfolgreich aufzunehmen und zu analysieren, wären einige der leistungsfähigsten kognitiven Computerplattformen der Welt erforderlich, wie etwa Watson von IBM. Die Beteiligung von Informatikern an diesem hochtechnologischen Prozess wird drei Ergebnisse bringen:
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Durch geringere Kosten für die Informationsverarbeitung können maßgeschneiderte Behandlungen für alle zugänglich werden
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Dies könnte zur Entwicklung einer Datenbank für Krebsgenome führen, auf die Forscher und medizinische Experten zugreifen können
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Es wird in der Lage sein, eine winzige Nadel in einem sehr großen Heuhaufen zu finden, indem es das oben erwähnte Repository nutzt, um unter den unzähligen möglichen Medikamentenkombinationen eine individuelle, gezielte Therapie für jeden einzelnen Tumor zu finden.
Computational Oncology als Erweiterung der Informatik in der Onkologie
Die Computerbiologie stellt eine Verbindung zwischen physikalischen Wissenschaften und der Onkologie her. Computeronkologie ist ein relativ neuer Begriff in der Medizin, der langsam an Bedeutung gewinnt. Manche Leute werden überrascht sein, dass riesige medizinische Einrichtungen auf der ganzen Welt ganze Abteilungen mit diesem Namen einrichten. Immer mehr Zeit, Mühe, Geld und Ressourcen werden darauf verwendet, herauszufinden, wie sich Krebs ausbreitet und letztendlich dauerhaft aus dem Körper entfernt werden kann.
Mit der Menge der gesammelten Informationen steigt auch die Wahrscheinlichkeit, dauerhafte Lösungen zu entwickeln. Um Tumorwachstumspfade, Tumorbiologie, Bioinformatik und Tumormarkerprofile zu organisieren und auf Grundlage all dieser Daten prädiktive Modelle für Behandlungen zu konstruieren, organisiert die Computeronkologie die molekularen Aspekte von Krebs.
In der computergestützten Onkologie werden Computermodelle verwendet, um Tumormarkeranalysen zu erstellen, die in der Präzisionsmedizin, beim Bevölkerungsscreening und bei der Modellierung einzelner Krebszellen hilfreich sind. Dieses Wissen macht es wahrscheinlicher, dass bestimmte Medikamente oder Behandlungstechniken bei Krebspatienten langfristige Heilungen der Krankheit bieten.
Viele Jahre lang – und unter bestimmten Umständen auch heute noch – erhielt die Mehrheit der Krebspatienten nur eine „breit angelegte“ Behandlung. Molekulare Marker fehlen oder sind weniger hilfreich, um die genauen Gründe zu ermitteln, warum bestimmte Behandlungsansätze bei manchen Patienten wirksam sind, bei anderen jedoch nicht. Um Patienten besser zu helfen, können Abteilungen für computergestützte Onkologie die Fülle an Informationen über unser Genom, die durch die Sequenzierung der nächsten Generation (NGS) sowohl in gesunden als auch in kranken Zellen verfügbar geworden sind, nutzen und in einer Datenbank organisieren.
Um alle Facetten dieses aufstrebenden medizinischen Bereichs zu bewältigen, suchen einige Abteilungen nach Personen mit Kenntnissen in Informatik oder Laborwissenschaften. Für Pädagogen, Wissenschaftler und Kliniker wächst dieser Bereich. Durch Zusammenarbeit können wir unser Wissen und unsere Fähigkeiten erweitern, um die Krebslast weltweit zu verringern. Laut der Internationalen Agentur für Krebsforschung wird die Zahl der Krebserkrankungen von 14,1 Millionen Neuerkrankungen im Jahr 2012 auf 23,6 Millionen Fälle pro Jahr bis 2030 steigen.
Data Bridge Market Research analysiert, dass der Markt für Krebsdiagnostik bis zum Jahr 2029 voraussichtlich einen Wert von 28,21 Milliarden USD erreichen wird, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 7,29 % während des Prognosezeitraums entspricht. Nordamerika dominiert den Markt für Krebsdiagnostik aufgrund der zunehmenden Präsenz zahlreicher Biotechnologie- und Medizintechnikunternehmen, der erhöhten Finanzierung von Forschungs- und Entwicklungsprojekten und der hohen Akzeptanz fortschrittlicher Technologien in der Region. Einige der wichtigsten Akteure auf dem Markt für Krebsdiagnostik sind Abbott (USA), DiagnoCure Inc. (Kanada), Thermo Fisher Scientific Inc. (USA), Illumina, Inc. (USA), QIAGEN (Deutschland) und F. Hoffmann-La Roche Ltd (Schweiz).
Weitere Informationen zur Studie finden Sie unter: https://www.databridgemarketresearch.com/de/reports/global-cancer-diagnostics-market
„Microsofts Ambition erstreckt sich über ein Jahrzehnt“
Microsoft nutzt Informatik, darunter maschinelles Lernen und Algorithmen, um Krebs zu bekämpfen. Microsoft-Forscher können Techniken, die normalerweise zur Modellierung von Computerprozessen verwendet werden, modifizieren, um biologische Prozesse zu simulieren, indem sie Krebs wie ein Informationsverarbeitungssystem angehen.
Das ultimative Ziel des Unternehmens ist die Entwicklung von molekularen Computern, die den Körper anweisen, Krebszellen zu bekämpfen, sobald sie entdeckt werden. In Kombination mit einer datengesteuerten Strategie konzentriert sich Microsoft bei seinen Bemühungen zur Bekämpfung der Krankheit auf maschinelles Lernen. Das Unternehmen hofft, mithilfe von Analysetools die vorhandenen biologischen Daten nutzen zu können, um die Krankheit besser zu verstehen und zu behandeln.
Es handelt sich um eine tiefgreifende mathematische Entdeckung, nicht nur um eine Analogie. Auch wenn Biologie und Informatik scheinbar völlig unterschiedliche Dinge sind, sind sie auf fundamentaler Ebene doch eng miteinander verknüpft. So werden beispielsweise maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt, um eine Methode zur Sortierung der verfügbaren Forschungsdaten bereitzustellen, die dann Onkologen zur Verfügung gestellt werden können, um die wirksamste und individuellste Krebsbehandlung für Patienten zu entwickeln.
Derzeit sind so viele Informationen verfügbar, dass es für eine einzelne Person schwierig ist, sie alle zu lesen und zu verstehen. Informationen können durch maschinelles Lernen schneller und einfacher verarbeitet werden als durch Menschen.
Maschinelles Lernen wird außerdem mit Computervision kombiniert, um Radiologen dabei zu helfen, besser zu verstehen, wie sich der Tumor eines Patienten entwickelt. Forscher entwickeln ein System, das in Zukunft Pixel aus 3D-Scans analysieren wird, um genau zu bestimmen, wie stark ein Tumor seit dem letzten Scan gewachsen, geschrumpft oder seine Form verändert hat. Laut Andrew Phillips, Leiter der Forschungsabteilung für biologische Computertechnik des Cambridge Lab, können Wissenschaftler von Microsofts Erbe als Pionier in der Softwarebranche lernen. „Wir können die Biologie mit Techniken programmieren, die wir für die Programmierung von Computern entdeckt haben“, fügte er hinzu. „Dies wird weitaus mehr Anwendungsmöglichkeiten und sogar bessere Behandlungen eröffnen.“
Phillips entwickelt einen molekularen Computer, der in eine Zelle eingesetzt werden kann, um Krankheiten aufzuspüren. Eine Reaktion zur Bekämpfung der Krankheit würde ausgelöst, wenn der Sensor erkennt, dass es sich um etwas wie Krebs handelt. Bei dieser Art von Forschung würde auch konventionelle Computertechnik zum Einsatz kommen und für die Biotechnologie oder medizinische Anwendungen umfunktioniert werden. So könnte der Körper trainiert werden, Krankheiten auf dieselbe Weise zu bekämpfen, wie wir Computer dafür programmieren.
Obwohl sich die Forschung noch in einem frühen Stadium befindet, sagte Phillips gegenüber The Telegraph, dass es in „fünf bis zehn ‚Jahren‘“ technisch machbar sein werde, ein intelligentes molekulares System zu implantieren, um auf diese Weise eine Krankheit zu bekämpfen.
Abschluss
Die Krebsforschung wird zunehmend online durchgeführt. Informatiker sollten sich in Scharen anwerben, denn sie könnten in den nächsten zehn Jahren die besten Talente zur Krebsbekämpfung haben. Man hofft, dass Mediziner durch die Sequenzierung des Genoms eines Krebstumors bald in der Lage sein werden, eine maßgeschneiderte, zielgerichtete Therapie bereitzustellen, um die Ausbreitung des Krebses zu verlangsamen oder zu stoppen.
Angesichts der rasanten Entwicklung der Informatik im Leben der Patienten und ihrer Integration in die Krebsforschung kann man davon ausgehen, dass die kommenden Jahre ebenso produktiv sein werden, wenn nicht sogar noch produktiver. In den nächsten zehn Jahren werden Mediziner voraussichtlich in der Lage sein, detaillierte Karten der Entwicklung und Evolution von gesundem und krankem Gewebe zu erstellen. Diese Karten werden ihnen bei der Entwicklung neuer Krebsdiagnostik- und -behandlungsmethoden helfen.
Data Bridge Market Research analysiert, dass der Markt für künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen, der im Jahr 2022 9,64 Milliarden USD beträgt, bis 2030 voraussichtlich 272,91 Milliarden USD erreichen wird, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 51,87 % während des Prognosezeitraums 2023 bis 2030 entspricht. Der Markt für künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen ist nach Angebot, Technologie, Endnutzer und Anwendung segmentiert. Der asiatisch-pazifische Raum wird im Prognosezeitraum 2023 bis 2030 voraussichtlich die höchste Wachstumsrate aufweisen, was auf die Zunahme staatlicher Initiativen zur Förderung des Bewusstseins, den Anstieg des Medizintourismus und die wachsende Nachfrage nach qualitativ hochwertiger Gesundheitsversorgung in der Region zurückzuführen ist.
Weitere Informationen zur Studie finden Sie unter: https://www.databridgemarketresearch.com/de/reports/global-artificial-intelligence-in-healthcare-market
