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    21.07.2022

    Scheckübergabe für den Krebsforschungslauf 2021

     
    5.05.2022

    CCC Forschungsgrants: Wie Nachbarzellen metastasierten Darmkrebs behandlungsresistent machen und was dagegen helfen könnte

     
    5.05.2022

    CCC-Forschungsförderung: Auf der Suche nach zielgerichteten Therapien beim Glioblastom

     
    5.05.2022

    CCC-Forschungsförderung: Maschinelles Lernen könnte Risikoabschätzung beim Brustkrebsscreening verbessern

     
    5.05.2022

    CCC Forschungsförderung: Bessere Impfstoffe gegen HPV-bedingte Krebserkrankungen für mehr Menschen

     
    5.05.2022

    CCC Forschungsförderung: Macht das Leuchtmolekül 5-ALA Gehirntumoren im MRT besser sichtbar?

     
    5.05.2022

    CCC Forschungsgrants: Die Kartierung der mikroskopischen Struktur bestimmter Hirntumoren

     
    5.05.2022

    CCC Forschungsgrants: Welche molekularbiologischen Netzwerke die Entstehung von Darmkrebs befeuern

     
    5.05.2022

    CCC Forschungsförderung: Zebrafisch-Avatare für die personalisierte Behandlung bestimmter Hirntumoren

     
    5.05.2022

    CCC Forschungsförderung: Humane Tumormodelle für bessere Therapieermittlung bei Darmkrebs

     
    5.05.2022

    CCC Forschungsförderung: Ein Ansatz zur Erweiterung des Therapie-Arsenals beim schwarzen Hautkrebs

     
    5.05.2022

    CCC Forschungsgrants: Wie das Oberflächenprotein Axl die Immunantwort beim Dickdarmkrebs beeinflusst.

     
    5.05.2022

    CCC Forschungsförderung: 14 herausragende Projekte ausgezeichnet

     
    4.05.2022

    Lange Nacht der Forschung: Wissenschafter:innen des CCC präsentieren ihre Forschungsergebnisse

     
    7.04.2022

    Ursache für Metastasierung bei Prostatakrebs entdeckt

     
    30.03.2022

    Gesundheitsrisiko durch Mikro- und Nanoplastik in Lebensmitteln

     
    30.03.2022

    Tumorhemmende Wechselwirkung an der Zellmembran

     
    10.02.2022

    Empfehlung des CCC Vienna zur SARS-CoV-2 COVID Impfung bei KrebspatientInnen

     
    2.02.2022

    Weltkrebstag am 4.2.2022: PatientInnen profitieren von reger Studientätigkeit und rascher Etablierung onkologischer Innovationen

     
    26.01.2022

    CCC-Best Paper Award für sieben herausragende Publikationen vergeben

     
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CCC-Forschungsförderung: Maschinelles Lernen könnte Risikoabschätzung beim Brustkrebsscreening verbessern

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Die Magnetresonanztomographie hat sich als sensitivste Methode für das Brustkrebsscreening bei Hochrisikopatientinnen etabliert. Eine verbleibende Anzahl falsch positiver Befunde, aber auch die eingeschränkte Verfügbarkeit von MRT-Einheiten oder die Abhängigkeit von der Expertise der befundenen ÄrztInnen machen deutlich, dass es bei der Befundung der Bilder noch Raum für Verbesserungen gibt. Georg Langs, Universitätsklinik für Radiologie und Nuklearmedizin von MedUni Wien und AKH Wien sowie Mitglied des Comprehensive Cancer Center (CCC) der beiden Einrichtungen, beschäftigt sich im vom CCC geförderten Projekt damit, wie maschinelles Lernen zur Lösung dieser Herausforderungen beitragen kann. Dafür entwickeln sein Team und er Algorithmen, die künftig für die individuelle Risikoabschätzung von Hochrisikopatientinnen aber auch zur Vermeidung unnötiger Biopsien herangezogen werden könnten.

15 bis 20 Prozent der Brustkrebsfälle haben genetische Ursachen. Frauen, bei denen gewisse Mutationen nachgewiesen werden, haben ein 20-fach erhöhtes Risiko im Laufe ihres Lebens Brustkrebs zu entwickeln. Das Ziel der ForscherInnen um Langs ist es, Computerprogramme so zu trainieren, dass sie subtile Veränderungen des Gewebes besser erkennen und auch beurteilen können. Dafür entwickelt er unter anderem Algorithmen, die bei der Einschätzung helfen sollen, ob sich aus Anomalien im Gewebe, die im MRT sichtbar werden, Brustkrebs entwickeln könnte. Damit würde eine individualisierte Risikoabschätzung möglich werden.

In einer weiteren Forschungsfrage soll geklärt werden, ob Risikofaktoren wie genetische und klinische Informationen, aber auch Sterblichkeitsdaten mit den Risikoscores aus dem MRT-Bild verknüpft werden können. Damit könnten in Zukunft die Intervalle der Vorsorgeuntersuchung an das individuelle Risikoprofil der Brustkrebspatientinnen angepasst werden.

Last but not least sollen Machine-learning Methoden soweit verbessert werden, dass Läsionen, also Veränderungen im Gewebe, besser klassifiziert und bösartige Veränderungen treffsicher als solche erkannt werden. Langs: „Damit könnten Biopsien gezielter eingesetzt werden, was wesentlich für die Lebensqualität der Betroffenen ist, aber auch das Gesundheitssystem entlastet würde.“

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