DFG-Förderung – 750.000 Euro gegen Krebs

Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) fördert mit rund 750.000 Euro zwei Studien am Universitätsklinikum Essen (UK Essen) zum Schwarzen Hautkrebs (Malignes Melanom) und zum Lungenkarzinom. Die Wissenschaftler der Medizinischen Fakultät der Universität Duisburg-Essen (UDE) entwickeln Algorithmen für bildgebende Verfahren, mit denen sich der Erfolg von Krebstherapien schneller und präziser überprüfen lässt.
Während sich die Behandlung onkologischer Erkrankungen in den letzten Jahren kontinuierlich verbessert hat und durch Immuntherapien revolutioniert wurde, fehlt dieser Fortschritt bisher beim Therapie-Monitoring. „Wir können im Behandlungsablauf über konventionelle Bildgebungs- und Auswerte-Algorithmen häufig nicht sicher beurteilen, ob Erkrankte auf neue Therapieformen ansprechen“, sagt Prof. Dr. Lale Umutlu, Studienleiterin und Stellvertretende Direktorin am Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie am UK Essen. Ziel ist es, so für jeden Betroffenen möglichst früh im Behandlungsablauf die jeweils beste Therapie zu finden. Denn gerade bei Krebstherapien spielt der Faktor Zeit oft eine entscheidende Rolle.

Die UDE-Wissenschaftler möchten über bildgebende wie CT und PET/MRT Verfahren zeigen, wie sich etwa die Größe und Textur von Tumoren bei der Therapie verändert. Um zu einer schnelleren und präziseren Analyse zu gelangen, möchte das Forscherteam in den Studien „Radiomics“ und „Machine Learning“ intelligente Algorithmen entwickeln, welche bildgebende Verfahren mit klinischen Parametern kombinieren. Die DFG fördert sie mit rund 750.000 Euro. „Wir hoffen, künftig nicht nur das Therapieansprechen besser beurteilen zu können, sondern möglicherweise anhand der bildgebenden und klinischen Daten vorhersagen zu können“, so Umutlu.

Die Studien werden in enger Zusammenarbeit mit der Arbeitsgruppe Künstliche Intelligenz sowie den Kliniken für Nuklearmedizin, für Onkologie und für Dermatologie durchgeführt.

Hier klicken um den ganzen Artikel zu lesen.

Dieser Artikel wurde automatisch von Uni D/E News geladen.