Forscher der Yale University haben ein neues KI-Tool entwickelt, das Wissenschaftlern hilft, die Zusammenarbeit von Zellen in krankem Gewebe besser zu verstehen. Traditionell basieren Diagnosen und medizinische Forschung auf der mikroskopischen Analyse von Gewebeproben. Doch moderne Technologien wie Genomik und Proteomik liefern heute eine überwältigende Menge an Daten – von der Genaktivität bis zur Proteinverteilung in einzelnen Zellen. Diese Informationen sind oft zu komplex, um sie mit bloßem Auge zu integrieren oder zu interpretieren. Das neue KI-System, das in der Fachzeitschrift Nature Biomedical Engineering veröffentlicht wurde, verbindet bildgebende Daten aus Mikroskopen mit molekularen Profilen aus Gen- und Proteindaten. Es nutzt maschinelles Lernen, um Muster zu erkennen, die menschliche Beobachter übersehen könnten. So kann das Tool nicht nur zeigen, wo sich bestimmte Zelltypen befinden, sondern auch, wie sie miteinander interagieren – etwa in Tumoren, Entzündungen oder bei neurodegenerativen Erkrankungen. Ein entscheidender Vorteil liegt darin, dass das Modell auch mit unvollständigen oder ungenauen Daten arbeiten kann, was in der realen Forschungspraxis häufig der Fall ist. Ein Beispiel: Bei der Untersuchung von Brustkrebsgewebe konnte das KI-Tool nicht nur Tumorzellen identifizieren, sondern auch deren Umgebung analysieren – wie immunologische Zellen reagieren, ob bestimmte Signalketten aktiviert sind und wie sich die Zellkommunikation verändert. Diese Erkenntnisse könnten neue Ansatzpunkte für gezielte Therapien liefern. Außerdem ermöglicht das System eine präzisere Klassifizierung von Krankheitsstadien, was die personalisierte Medizin voranbringen könnte. Das Tool ist nicht nur für die Grundlagenforschung relevant, sondern auch für klinische Anwendungen. Es könnte in Zukunft bei der Diagnose von Krankheiten, der Beurteilung von Therapieerfolgen oder der Entwicklung von Medikamenten eingesetzt werden. Die Forscher betonen, dass das System transparent und nachvollziehbar gestaltet wurde, um das Vertrauen von Ärzten und Wissenschaftlern zu gewinnen. Industrielle Experten sehen in der Kombination von bildgebenden Verfahren und KI eine Schlüsseltechnologie für die nächste Generation der medizinischen Diagnostik. Unternehmen wie Roche, Illumina und 23andMe investieren bereits stark in solche Plattformen. Die Yale-Forschung zeigt, dass KI nicht nur Daten beschleunigt, sondern auch tiefere biologische Einsichten ermöglicht – ein entscheidender Schritt hin zu einer präziseren, zellbasierten Medizin.