Das „World Wide Web“ des Krebses

Seit mehreren Jahren versuchen Kliniker und Informatiker in den USA und im Ausland, die Krebsversorgung – von der Diagnose bis zur Behandlung – zu verbessern, indem sie riesige, miteinander verbundene Datenbanken voller Patienteninformationen aufbauen. Sie nennen diese Repositorien Medical Grids und stellen sich den Tag vor, an dem ein Arzt in Straßburg oder Neu-Delhi beispielsweise sehen kann, dass ein unentzifferbares Bild der Lunge eines Patienten dem eines San Francisco-Patienten sehr ähnlich ist, dessen Anamnese die Entscheidung stützen könnte eine Biopsie durchzuführen.

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Diese entstehenden Datenbanken enthalten nicht nur die Krankengeschichten von Patienten, einschließlich Daten wie MRTs und CT-Scans, sondern auch Informationen darüber, wie sie auf Medikamente reagiert haben. Aber die Vorteile dieser im Bau befindlichen Netze haben sich nur langsam entwickelt, teils wegen technischer Probleme und teils weil bundesstaatliche Datenschutzbestimmungen die gemeinsame Nutzung von Daten erschweren. Nun könnte ein Projekt des National Cancer Institute bereits in diesem Jahr ein Multi-Krankenhaus-System zum Vergleich von Lungenkrebsbildern testen – ein klarer Schritt hin zur Verwendung von Rastern.

Das Wissen

Diese Geschichte war Teil unserer Ausgabe vom März 2006



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Kenneth H. Buetow, Direktor des Center for Bioinformatics des Instituts in Bethesda, MD, nennt es einen entscheidenden ersten Schritt in Richtung eines World Wide Web der Krebsforschung.

Im vergangenen Jahr haben Buetow und sein Team mehr als 50.000 Bilder von Lungenkrebs aus medizinischen Studien gesammelt und in einem sicheren elektronischen Archiv am NCI archiviert. Ihre Bemühungen sind Teil eines dreijährigen Pilotprojekts in Höhe von 60 Millionen US-Dollar, das 2004 gestartet wurde und an dem 50 Krebszentren und mehr als 600 Forscher beteiligt sind. Das Archiv ist ab sofort im Internet verfügbar unter http://ncia.nci.nih.gov . Neben anderen bildgebenden Projekten enthält es eine große Sammlung von Lungenkrebsfällen, die während ihrer gesamten Therapie verfolgt wurden.

Da die Datenbank nun weitgehend eingerichtet ist, stehen Tests unmittelbar bevor. Die Bildersammlung soll die Erforschung neuer Software anregen und erleichtern, die Bilder von Lungen automatisch mit bereits in der Datenbank vorhandenen Bildern vergleichen kann. In einer solchen Software suchen Algorithmen nach Gemeinsamkeiten und erstellen ein Verzeichnis der wahrscheinlichsten Übereinstimmungen. Kliniker in Praxen und Krankenhäusern können die resultierenden Lungenbilder den Scans gegenüberstellen, die sie zur Auswertung benötigen.

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Der Vergleich von Bildern ist nur der erste Schritt. Wenn alles gut geht, hofft das National Cancer Institute, innerhalb von drei Jahren eine oder mehrere klinische Studien durchführen zu können, in denen eine große Menge medizinischer Daten über Lungenkrebs – einschließlich Bilder, Tumorarten, Medikamentenverläufe, Patientenergebnisse, sogar die molekularen Profile der Krankheit – würde von Ärzten verwendet, die bestimmte Fälle untersuchen. Die Ergebnisse dieser Fälle würden mit denen von Fällen verglichen, die mit konventionellen Ansätzen zur Krebsdiagnose behandelt wurden. Dieser Vergleich soll nicht nur Aufschluss über die medizinische Reaktion der Patienten geben, sondern auch über die Genauigkeit, mit der die Ärzte ihre Diagnosen gestellt haben, und sogar darüber, inwieweit sie die Standards der ärztlichen Privatsphäre einhielten.

An Visionen mangelt es den Forschern im medizinischen Netz nicht. Der Vergleich von Bildern ist nur der erste Schritt. In Fällen, in denen die Scans übereinstimmen, hoffen die Ärzte, tiefer in die Vorgeschichte ähnlicher Fälle eindringen und erfahren zu können, welche Medikamente oder Operationen am besten gewirkt haben. Und Buetow sagt, seine Studien könnten den Tag beschleunigen, an dem einige Krebsdiagnosen automatisiert werden. Ein Arzt könnte Bilder eingeben (und mit zunehmendem Raster Bluttestergebnisse, Beschreibungen genetischer Marker und andere Patientendaten) und erfahren, wie häufig nahezu identische Testergebnisse von Patienten auf der ganzen Welt mit bestimmten bösartigen Erkrankungen wie Lymphomen, Melanomen, oder Sarkome.

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Und in Zukunft, wenn die Kosten für die Gensequenzierung sinken, könnte das Raster des NCI sogar genomische Informationen von Patienten enthalten. Die Stärke des Netzes liegt in seiner Fähigkeit, immer mehr Daten zur öffentlichen Gesundheit aus der ganzen Welt zu aggregieren und zu korrelieren, sagte Mary Kratz von der University of Michigan Medical School, eine technische Beraterin der Netzforschungsgemeinschaft. Je mehr Daten Sie haben, desto mehr Wissen generieren Sie.

In der Zwischenzeit müssen alltägliche technische Probleme gelöst werden.

Da die Daten zu Bildern von Krankenhaus zu Krankenhaus in Art und Format variieren, entwickeln Forscher Standardformate, die sie alle harmonisieren können. Wir fordern Forscher vieler wettbewerbsfähiger Institutionen auf, Hindernisse für die gemeinsame Nutzung riesiger Datenmengen abzubauen, sagt Howard Bilofsky, Senior Fellow am Center for Bioinformatics an der University of Pennsylvania, das am NCI-Projekt beteiligt ist. Die Möglichkeit, Informationen in Grids auf der ganzen Welt im Bereich der Life-Science-Forschung auszutauschen, ist nicht leicht zu bewerkstelligen.

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