KI im Kampf gegen Krebs

(25.02.2026) An der Digitaluni IT:U in Linz wird erforscht, wie Künstliche Intelligenz und Medizin zusammenwirken können, um Krebstherapien gezielter und wirksamer zu machen. Durch die intelligente Auswertung großer Gesundheits- und Molekulardaten sollen personalisierte Behandlungen schneller und präziser in die klinische Praxis gelangen.

Wie lassen sich riesige Datenmengen in konkrete medizinische Therapien übersetzen? Mit dieser Frage beschäftigen sich Professorinnen und Professoren an der Digitaluni IT:U, Österreichs erster Universität mit Fokus auf digitale Transformation. Im Rahmen einer Antrittsvorlesung zeigten die zwei GründungsprofessorInnen der IT:U, Spiros Denaxas und Kristin Reiche, wie sich datenwissenschaftliche Methoden und molekulare Medizin gezielt verbinden lassen, um medizinische Behandlungen präziser und wirksamer zu machen.

Datengetriebene Medizin

Der Experte für Computational Medicine (Datengetriebene Medizin), Spiros Denaxas, setzt auf Methoden des maschinellen Lernens, um umfangreiche Gesundheitsdaten systematisch auszuwerten. Ziel ist es, Muster zu erkennen: Wann entstehen Erkrankungen? Welche Bevölkerungsgruppen sind besonders betroffen? Und weshalb sprechen manche Patientinnen und Patienten auf Therapien an, während andere kaum profitieren? Mithilfe KI-gestützter Analysen sollen Krankheitsverläufe besser prognostizierbar und Behandlungen individueller planbar werden.

Digitale Molekulare Medizin

Einen ergänzenden Zugang verfolgt Kristin Reiche, Professorin für Digital Molecular Medicine (Digitale Molekulare Medizin). Sie untersucht Krankheitsmechanismen auf Zellebene und nutzt moderne molekulare Diagnostik, um biologische Prozesse detailliert sichtbar zu machen. Dadurch sollen neue Therapieansätze nicht nur entwickelt, sondern auch gezielter in die klinische Anwendung gebracht und Entscheidungen vereinfacht werden.

personalisierte Medizin zunehmend an Bedeutung

Mit steigender Lebenserwartung wächst auch die Zahl chronischer und psychischer Erkrankungen. Ein besseres Verständnis dafür, welche Krankheiten gemeinsam auftreten und wie sie sich im Laufe des Lebens entwickeln, könnte Ärztinnen und Ärzten helfen, Behandlungen frühzeitiger und genauer auszurichten. Da Therapien nicht bei allen Menschen gleich wirken, gewinnt die personalisierte Medizin zunehmend an Bedeutung. Spiros Denaxas erklärt: „Wir verbinden klinische Medizin, Data Science und Informatik, um die Komplexität der menschlichen Gesundheit zu entschlüsseln. Auf Basis umfangreicher biomedizinischer Daten können wir Krankheitsverläufe präziser vorhersagen und Therapien individuell auf jede einzelne Person zuschneiden.“ Die Verknüpfung klinischer Erfahrung mit datenwissenschaftlichen Methoden eröffnet hier somit neue Perspektiven.

Von molekularen Analysen zur Therapieentscheidung

„Die Digitalisierung der Molekularen Medizin ist ein ehrgeiziges Großprojekt, aber ein erreichbares. Damit es gelingt, braucht es einen Wandel in der medizinischen Bioinformatik. Und diesen schaffen wir nur durch interdisziplinäre Zusammenarbeit“, sagt Kristin Reiche. Besonders deutlich wird das Potenzial bei innovativen Behandlungsformen wie personalisierten Zelltherapien gegen Krebs. Hier analysieren Forschende komplexe molekulare Daten und Einzelzellmessungen, um zu überprüfen, ob und wie gut eine Therapie anschlägt. Der Anspruch besteht darin, Forschungsergebnisse so aufzubereiten, dass sie im klinischen Alltag nutzbar sind. Dafür werden Strategien entwickelt, um umfangreiche Labor- und Computerdaten in verständliche und vor allem handlungsleitende Entscheidungsgrundlagen zu überführen.

(apa/mk)