Für den Monat Februar 2024 geht das „Paper of the Month“ der Medizinischen Fakultät der Universität Münster an Jacqueline Kockwelp (Centrum für Reproduktionsmedizin und Andrologie), Jannis Bartsch, Christoph Schliemann und Linus Angenendt (Medizinische Klinik A) für die Publikation: Deep learning predicts therapy-relevant genetics in acute myeloid leukemia from Pappenheim-stained bone marrow smears. Blood Advances. 8(1).2024: 70-79. [Volltext].
Die richtige Therapiewahl für Patienten mit Akuter Myeloischer Leukämie hängt entscheidend von den zugrundeliegenden genetischen Veränderungen ab. Zwar ist für wenige relevante Genveränderungen bekannt, dass sich diese auch morphologisch äußern können, dennoch ist ein visuelles Erkennen dieser Veränderungen der Zellen oftmals nicht möglich, sodass die Wahl der Erstlinientherapien auf zeitaufwändigen und teuren genetischen Analysen basiert.
Es wurden zwei auf Machine-learning basiererende Pipelines entwickelt mit dem sehr hochaufgelösten Whole-Slide-Scan von Knochenmarkausstrichen vollautomatisiert verarbeitet und analysiert werden können. Mit der ersten Pipeline können einzelne Zellen identifiziert, extrahiert und klassifiziert werden. Die zweite Pipeline besteht aus mehreren Neuronalen Netzen, für deren Entwicklung die Daten von über 400 AML-Patienten verwendet wurden. Die zuvor extrahierten einzelnen Zellen können dann genutzt werden, um verschiedene therapierelevante genetische Mutationen wie im FLT3-Gen, welche nach heutigem Kenntnisstand nicht zu charakteristischen zytomorphologischen Veränderungen führen, vorherzusagen. Die Pipelines wurden anhand eines separaten Datensatzes von weiteren 70 Patienten validiert.
Das neue Verfahren, bei dem die Ergebnisse in kürzester Zeit vorliegen, ist eine Ergänzung zur genetischen Routinediagnostik, um Hämatologen und Onkologen bei der Wahl einer geeigneten Therapieform frühzeitig zu unterstützen, und stellt eine Grundlage für die Entwicklung zukünftiger Ansätze dar, die ebenfalls auf künstlicher Intelligenz basieren.
Eine Liste aller bisherigen Gewinner der Paper of the Month-Auszeichnung finden Sie hier.
Foto: MFM/Christian Albiker
Taucht ein in die Welt der Ultraschalldiagnostik mit der ersten realistischen Ultraschallsimulation. Diese App macht es möglich, Ultraschalluntersuchungen zu üben, ohne ein echtes Gerät zu benötigen. Die Campus-Lizenz läuft bis Ende 2024.
via medici ist eine Lernplattform des Thieme-Verlags für vorklinische und klinische Semester, die über die Texte und Abbildungen der Duale Reihe, der Kurzlehrbücher und Endspurtskripte auch Videomaterial enthält. via medici ist unter 
Für den Monat Januar 2024 geht das „Paper of the Month“ der Medizinischen Fakultät der Universität Münster an Prof. Stefanie Weigel und Prof. Walter Heindel aus der 
Für den Monat Dezember 2023 geht das „Paper of the Month“ der Medizinischen Fakultät der Universität Münster an Prof. Dr. Wolfgang Linke und Dr. Christine Loescher aus der 
Die QVM-Kommission des Fachbereichs hat die Zustimmung erteilt, darob sind über eine Campuslizenz sowohl Amboss als auch via medici bis Ende 2024 verfügbar.
Für den Monat November 2023 geht das „Paper of the Month“ der Medizinischen Fakultät der Universität Münster an Dr. Miriam Gagliardi und Prof. Dr. Michael Ziller aus der 
Für den Monat Oktober 2023 geht das „Paper of the Month“ der Medizinischen Fakultät der Universität Münster an Dr. Anja Schmitt und Prof. Dr. Stephan Hailfinger aus der 
Für den Monat September 2023 geht das „Paper of the Month“ der Medizinischen Fakultät der WWU Münster an Maximilian Rüttermann und Prof. Christos Gatsogiannis aus dem 
Für den Monat August 2023 geht das „Paper of the Month“ der Medizinischen Fakultät der WWU Münster an Dr. Daniel Kluger und Prof. Joachim Groß aus dem 