Künstliche Intelligenz sagt Wirksamkeit von Checkpoint-Inhibitoren besser voraus
New York – Eine Künstliche Intelligenz (KI), die Labordaten und Angaben aus den Patientenakten verwendet, kann die Wirksamkeit einer Krebstherapie mit Checkpoint-Inhibitoren besser vorhersagen als die Bestimmung der Mutationslast im Tumor. Die in Nature Medicine (2025; DOI: 10.1038/s41591-024-03398-5) vorgestellten Ergebnisse könnten nach Einschätzung der Forscher den Einsatz der Immuntherapeutika erleichtern und kostspielige Untersuchungen von Tumorbiopsien überflüssig machen.
Zum Weiterlesen anmelden
Liebe Leserinnen und Leser,
dieser Beitrag ist nur für eingeloggte Benutzer sichtbar.
Bitte melden Sie sich an oder registrieren Sie sich neu.
Mit der kostenlosen Registrierung profitieren Sie von folgenden Vorteilen:
Exklusive Inhalte lesen
Erhalten Sie Zugriff auf nicht öffentliche Inhalte
Diskutieren Sie mit
Werden Sie Teil der Community des Deutschen Ärzteblattes und tauschen Sie sich mit unseren Autoren und anderen Lesern aus. Unser Kommentarbereich ist ausschließlich Ärztinnen und Ärzten vorbehalten.
Anmelden und Kommentar schreiben
Bitte beachten Sie unsere Richtlinien. Der Kommentarbereich wird von uns moderiert.
Diskutieren Sie mit: