Martin Gerzabek, Bernd Ohnesorge, Martin Kocher, Michaela Fritz, Georg Langs und Helmut Prosch sowie Christian Herold (v.l.)
Foto: www.meduniwien.ac.at
Im neuen CD-Labor werden radiologische und pathologische Bilder sowie molekulare Daten von Lungenkrebs-Patienten mit Hilfe neuer Methoden des Maschinellen Lernens (Machine Learning, ML) verknüpft. ML ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das Muster erkennen und gleichsam aus Erfahrung Wissen generieren kann. Auf diese Weise sollen präzise Vorhersagemodelle für die Diagnose und Behandlung von Lungenkrebs erforscht und entwickelt werden, welche auf einzelne Patient:innen individuell zugeschnitten werden können. Um dieses Ziel zu erreichen, arbeiten die CD-Labor-Leiter Georg Langs und Helmut Prosch von der Universitätsklinik für Radiologie und Nuklearmedizin der MedUni Wien mit dem Unternehmenspartner Siemens Healthineers und einem interdisziplinären Team, u.a. aus den Bereichen Machine Learning, medizinische Bildgebung, Onkologie und Pathologie, zusammen. Zu den Kooperationspartnern zählen auch die Universität Wien und die Klinik Floridsdorf.
Interdisziplinäre Zusammenarbeit zur Verbesserung des individuellen Therapieerfolgs
Arbeits- und Wirtschaftsminister Martin Kocher betont die Bedeutung der individualisierten Medizin: „Dieses neue CD-Labor bringt hochkarätige Forschende aus verschiedensten Fachrichtungen zusammen, die gemeinsam an innovativen Lösungen rund um das Zukunftsthema Maschinelles Lernen arbeiten werden.” Der individuelle Therapieerfolg bei Lungenkrebs soll verbessert werden und mehr Patienten als bisher von den Vorteilen des Maschinellen Lernens in der Medizin profitieren sind sich die beiden Laborleiter Georg Langs und Helmut Prosch einig. Darüber hinaus soll auch die Basis für Methoden geschaffen werden, die nicht nur Lungenkrebs-Patienten sondern auch Betroffenen anderer Krebserkrankungen zugutekommen wird.
Weiterentwicklung der personalisierten Medizin
„Mit den Forschungen und Erkenntnissen am Christian Doppler Labor für Maschinelles Lernen zur Präzisionsbildgebung setzt die MedUni Wien weitere wichtige Schritte für die Weiterentwicklung der zielgerichteten, personalisierten Medizin. Darüber hinaus stellt die Forschungseinrichtung mit ihrem translationalen Ansatz ein Beispiel für die gelebte Praxis an der MedUni Wien dar, Grundlagenforschung und klinische Anwendung eng miteinander zu verbinden. So fließen neue wissenschaftliche Erkenntnisse unmittelbar in die Entwicklung innovativer Therapien für unsere Patient:innen“, unterstreicht Michaela Fritz, Vizerektorin für Forschung und Innovation der Medizinischen Universität Wien, die Bedeutung von CD-Labors.