Deep Learning: Durchbruch für personalisierte Medizin?

by | Mar 5, 2024

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Aus Daten bildähnliche Formate machen und daraus Muster in Genbeziehungen aufdecken. Forscher aus Japan sehen größes Potenzial in Deep Learning für personalisierte Medizin.

 

Kann Deep Learning (DL), insbesondere die sogenannten Convolutional Neural Networks (CNN), Vorhersagemodelle für die Analyse von Omics-Daten in der Forschung verbessern? Dieser Frage sind nun Forscher aus Japan in ihrer Studie „Advances in AI and machine learning for predictive medicine“ nachgegangen, die im „Journal of Human Genetics“ veröffentlicht wurde.

Zum Hintergrund: „Omics“ ist eine Wortneuschöpfung und bezieht sich auf alle molekularen Forschungsmethoden, die auf „omic“ enden. Hinter CNN steht eine Netzwerkarchitektur für Deep Learning, die direkt aus Daten lernt. Sie wird beispielsweise dafür eingesetzt, Muster in Bilder zu erkennen oder Objekte, Klassen und Kategorien zu identifizieren.

Mittlerweile ist die Forschung zwar schon sehr weit, wenn es darum geht, Krankheiten anhand genetischer Faktoren zu erkennen. Allerdings ist eine der Herausforderungen, die komplexen biologischen Wechselwirkungen zu erkennen. Hierfür müssen Forscher ihre genetischen Erkenntnisse mit umfassenden Omics-Daten verknüpfen und die Frage, der man in Japan nun nachgegangen ist, war, ob man Deep Learning in der Analyse von eben diesen Omics-Daten für Präzisionsmedizin nutzbar machen kann.

Deep Learning von unschätzbarem Wert für Forschung

Omics-Datensätze sind wichtig, wenn es darum geht, Krankheiten zu erkennen und die Präzisionsmedizin als solche zu verbessern – insbesondere für die Vorhersage der Wirksamkeit von Medikamenten.

Zwar sind fortschrittliche Algorithmen für das Verständnis komplexer natürlicher Prozesse und die Analyse von Omics-Daten von entscheidender Bedeutung. Trotz ihrer Genauigkeit stehen diese “Black-Box”-Modelle allerdings vor Herausforderungen, wenn es darum geht, Datenbeziehungen zu identifizieren und zu erfassen.

In Japan konnte nun gezeigt werden, dass die Fähigkeit von DL, hierarchische Darstellungen aus Rohdaten zu erlernen, gerade für Vorhersagemodelle von unschätzbarem Wert ist. Auch das Transfer-Lernen, eine bemerkenswerte DL-Technik, ermögliche es, Modelle, die zuvor auf großen Datensätzen trainiert wurden, auf kleineren, spezifischeren Datensätzen fein abzustimmen und so die Genauigkeit und Leistung zu verbessern.

Darüber hinaus bieten DL-Modelle, einschließlich CNNs, zusätzliche Analysefähigkeiten, wie die Identifizierung von Wechselwirkungen, die Modellierung nichtlinearer Effekte und die Integration heterogener Datenquellen für eine umfassende genetische Analyse.

Daten werden zu bildähnlichen Formaten

Insbesondere CNN könnten die Analyse von Omics-Daten revolutionieren, glaubt man in Japan, weil sie tabellarische Daten in bildähnliche Formate umwandeln und so verborgene Genbeziehungen aufdecken können.

Trotz dieses Fortschritts: Es bestehen weiterhin Herausforderungen in Bezug auf die Interpretierbarkeit, die Heterogenität der Daten, die Komplexität der Modelle und die technischen Grenzen, heißt es aus Japan. Um diese Hürden zu überwinden, brauche es interdisziplinäre Zusammenarbeit und weitere Innovationen. Dennoch verspreche die Integration von DL in die Biologie deutliche Fortschritte in der Echtzeit-Omics-Analyse im klinischen Umfeld, was uns der personalisierten Medizin wieder einen Schritt näherbringe.

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