Ein neuartiges KI-System, das künstliche Krebsgenome simuliert, könnte die Entwicklung präzisionsmedizinischer Ansätze erheblich beschleunigen – ohne dabei die Vertraulichkeit patientenbezogener Daten zu gefährden. Bisher hängt die Forschung an Tumoren stark von der Analyse realer Genomdaten von Patienten ab, was ethische Bedenken und rechtliche Hürden mit sich bringt, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz und Einwilligung. Das neue KI-Modell umgeht dieses Problem, indem es realistische, aber synthetische Genomdaten erzeugt, die die genetischen Muster von Krebszellen nachahmen, ohne echte Patientendaten zu nutzen. Die KI analysiert bereits vorhandene, anonymisierte Genomdaten von Tumoren und lernt deren komplexen Strukturen, Mutationen und Variabilitäten nach. Anschließend generiert sie neue, künstliche Genomsequenzen, die statistisch und biologisch plausibel sind und ähnliche Merkmale wie echte Krebsgenome aufweisen. Diese simulierten Daten können dann für die Entwicklung und Validierung von Diagnosealgorithmen, Therapieempfehlungssystemen und molekularen Modellen verwendet werden – ohne dass reale Patienteninformationen preisgegeben werden müssen. Ein entscheidender Vorteil liegt in der Skalierbarkeit: Forscher können nun mit riesigen Datensätzen arbeiten, die weit über die verfügbaren realen Daten hinausgehen, was die Trainingsqualität von KI-Modellen in der Onkologie erheblich verbessert. Zudem ermöglicht die Methode die Simulation seltener Tumortypen oder seltener Mutationen, die in realen Datensätzen oft fehlen oder zu klein sind, um zuverlässige Erkenntnisse zu liefern. Dadurch können Forscher gezielter auf individuelle Tumorprofile eingehen und personalisierte Therapien schneller entwickeln. Die Technologie wurde bereits in mehreren Studien erfolgreich getestet, wo sie sich als ebenso genau wie reale Daten bei der Identifizierung von mutierten Genen und therapeutischen Zielen erwies. Insbesondere in der Entwicklung von Immuntherapien und gezielten Medikamenten zeigt sich das Potenzial, die Erfolgsraten zu erhöhen, indem präzisere Vorhersagen über die Reaktion von Tumoren auf bestimmte Behandlungen möglich werden. Industrieexperten sehen in der Methode einen Wendepunkt für die präzisionsbasierte Onkologie. „Mit künstlichen Genomen können wir die Innovationsgeschwindigkeit in der Krebsforschung beschleunigen, ohne ethische Grenzen zu überschreiten“, sagt Dr. Lena Müller, Bioinformatikerin am Deutschen Krebsforschungszentrum. „Dies ist nicht nur eine technische Fortschritts, sondern auch ein Schritt hin zu einer nachhaltigeren und verantwortungsvolleren Forschung.“ Das KI-System ist Teil eines breiteren Trends, bei dem künstliche Daten in der Medizin zunehmend als Ersatz für sensible Informationen dienen. Unternehmen wie Insilico Medicine, NVIDIA und Deep Genomics arbeiten bereits an ähnlichen Ansätzen, die auf generativer KI basieren. Die Technologie könnte in Zukunft nicht nur in der Onkologie, sondern auch bei neurodegenerativen Erkrankungen, seltener Krankheiten und Pharmakogenomik Anwendung finden. Durch die Kombination von KI und synthetischen Daten wird die Medizin zunehmend personalisierter – und gleichzeitig vertraulicher.