KI entdeckt distinct centrosome Defekte in Brusttumoren
CenSegNet, eine KI-Plattform, entwickelt an der University of Southampton, analysierte mehr als 330.000 Centrosomen in Tumorgewebe von 127 Brustkrebs-Patientinnen und -Patienten und identifizierte zwei klare Centrosomen-Abnormalitäten: Zuviele Centrosomen und abnormal vergrößerte Centrosomen. Die Defekte treten unabhängig voneinander auf und können verschiedene Tumorbereiche besetzen. Tumoren mit hohen Werten vergrößerter Centrosomen wiesen eine größere Aggressivität und schlechtere Überlebensraten auf, während niedrigere Werte mit besseren Ergebnissen korrelierten. Die Ergebnisse könnten neue Biomarker und individuellere Therapien ermöglichen, und Forscher planen, CenSegNet mit zusätzlichen Daten zu kombinieren, um Behandlungsleitlinien zu erforschen.
KI identifizierte zwei unabhängige Centrosomen-Defekte, die mit Tumor-Aggressivität verbunden sind
Hintergrund
Centrosomen-Abnormalitäten gelten seit über einem Jahrhundert als Kennzeichen von Krebs. Sie waren in Patientengewebe schwer zu untersuchen, weil Centrosomen winzig und flüchtig sind. Forscher verwendeten nun CenSegNet und könnten es als…
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