Wissenschaftler um Leiter Dr. Altuna Akalin von der Forschungsgruppe Bioinformatik am Berliner Institut für Medizinische Systembiologie (BIMSB) des Max-Delbrück-Centrums für Molekulare Medizin, kurz MDC, haben eine Plattform entwickelt, die genetisches Material in Bezug auf Darmkrebs sichten und analysieren kann. Genexpressionsdaten kolorektaler Tumore des Dickdarms können mit Hilfe der Plattform „Multi-omics Autoencoder Integration“ (maui) nun besser, effizienter und schneller beurteilt werden. Bis das System allerdings seine klinische Reife erlangt hat, wird es noch ein paar Jahre dauern. Dann aber kann ein sogenannter Deep-Learning-Algorithmus durch unüberwachtes maschinelles Lernen wesentliche Muster herausfiltern, die erstens den Darmkrebs neu klassifizieren können und zweitens eine Verbesserung der Entwicklung von Arzneistoffen bewirken werden, denn Darmkrebs ist nicht gleich Darmkrebs. Es gibt viele verschiedene Merkmale, die unterschiedlichen Kategorien zuzuordnen sind. Diese kolorektalen malignen Tumore, von denen 95 Prozent im Colon und im Mastdarm auftreten, sprechen auch auf unterschiedliche Wirkstoffe an. Um dies besser vergleichen und analysieren zu können, wurden Gensätze und Indikatoren mit schon vorhandenen Datensätzen verglichen und die wichtigsten Muster und Merkmale herausgestellt. Der ohne menschliches Zutun lernende Algorithmus kann nur mit Hilfe latenter Faktoren, so heißt es in der Fachsprache, gemeinsame Muster und typische Eigenschaften des Dickdarmkrebses herausstellen und Subtypen neu klassifizieren, um auch daraus Schlüsse zu ziehen, welche Medikamente in früheren Krebstherapien zum Erfolg führten. Auch die Suche nach neuen Arzneistoffen gestaltet sich mit Hilfe der Analyse der genomischen Daten leichter, was die Behandlungsoptionen zunehmend optimiert. Die Forscher um Akalin und Doktorand Jonathan Ronen glauben, dass der Algorithmus auch auf andere Krebsarten anzuweden ist, weil das Prinzip immer das Gleiche ist. Ihre bisherigen Ergebnisse wurden im Fachjournal „Life Science Alliance“ veröffentlicht.
