Britischer Pionier für künstliche Intelligenz der nächsten Generation hilft, die Früherkennung mithilfe von Kausalität zu verbessern
LONDON–(BUSINESS WIRE)–causaLens, das Londoner Deep-Tech-Unternehmen, das die Zukunft der KI gestaltet, setzt seine Causal AI-Technologie in einem wichtigen Schritt zur Einführung nicht-invasiver Methoden für das Screening und Verständnis von Krebs ein. Neue Forschungsergebnisse zeigen, dass Causal AI eine zuverlässige Früherkennung von Krebserkrankungen auf der Grundlage einfach durchzuführender und kostengünstiger Bluttests ermöglicht.
Mithilfe eines strikt datengesteuerten Ansatzes entdeckte causaLens, das in diesem Jahr eine Investition von Dorilton Capital und Molten Ventures erhielt, mögliche kausale Zusammenhänge zwischen der Expression von Genen sowie Proteinen und der Manifestation bzw. dem Stadium von Darmkrebs.
Mit 147.950 Fällen pro Jahr ist Darmkrebs die vierthäufigste Krebsart und mit 53.000 Todesfällen pro Jahr eine der tödlichsten Krebsarten.
Gegenwärtig ist die einzige Methode zur Früherkennung von Darmkrebs die Koloskopie, mit der Vorläuferläsionen erkannt und entfernt werden können. Dieses Verfahren ist jedoch teuer, invasiv und schränkt die Behandlungsmöglichkeiten für eine Krebsart ein, die bei den unter 50-Jährigen jährlich um 2 % zunimmt. Außerdem sind immer kürzere Untersuchungsintervalle erforderlich, um Erkrankungen bei Patienten mit höherem Risiko zu verhindern.
Aus diesen Gründen besteht ein dringender klinischer Bedarf an Verfahren, mit denen Darmkrebs im Frühstadium mit nicht-invasiven Methoden zuverlässig erkannt werden kann. Das potenzielle Ergebnis der Forschung von causaLens – die in Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern der Mayo Clinic, dem führenden medizinischen Forschungszentrum in den USA, erfolgt – wäre eine erhebliche Verbesserung der langfristigen Aussichten von Patienten mit Darmkrebs.
causaLens ist Wegbereiter von Causal AI – der einzigen KI-Technologie, die in der Lage ist, Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu erkennen und daraus Schlüsse zu ziehen. Causal AI kann falsche Korrelationen aufdecken, bei denen zwei oder mehr Variablen zwar assoziiert, aber nicht kausal miteinander verbunden sind, entweder durch Zufall oder durch das Vorhandensein eines dritten, unsichtbaren Faktors.
Das Unternehmen hat bereits in vielen Sektoren erfolgreich transformative Ergebnisse erzielt, von verbesserten Renditen von Investitionsportfolios über seltenere Unterbrechungen in der Lieferkette bis hin zur Bewältigung von Krisen im Gesundheitswesen.
Nicholas Chia, Assistenzprofessor für Biophysik an der Mayo Clinic, kommentierte die Arbeit des Unternehmens in der Krebsforschung wie folgt:
„Causal AI ist ein grundlegender wissenschaftlicher Durchbruch, und die Vision von causaLens für Causal AI geht weit über die Entscheidungsfindung in Unternehmen hinaus. causaLens hat das Potenzial, eine Vielzahl von Sektoren und Branchen zu verändern, und hat den Wert seiner Causal AI-Technologie bereits in biologischen Anwendungen wie der Entdeckung von Krebs-Biomarkern bewiesen.“
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