Das Einzelprojekt ChemoToxAI beschäftigt sich mit Chemotherapien und ihrer Auswirkung auf die Blutbildung. Chemotherapien gegen Krebs wirken nicht nur effektiv gegen sich schnell teilende Tumorzellen, sondern auch gegen die sich ständig teilenden Stammzellen des Knochenmarks, die die Vorläuferzellen für unsere Blutzellen liefern. Die starke Beeinträchtigung der Blutbildung ist einer der häufigsten Gründe dafür, Chemotherapien zu unterbrechen, bis sich die Blutbildung wieder erholt hat und damit einhergehende Nebenwirkungen ausreichend abgeklungen sind. Die Auswirkung einer Chemotherapie auf die Blutbildung ist jedoch individuell sehr verschieden. Um jedes unnötige Risiko auszuschließen wird derzeit die Stärke einer Standardtherapie von der Verträglichkeit einer relativ kleinen Gruppe von sehr empfindlichen Patientinnen und Patienten festlegt, was die eigentlich mögliche Therapieeffizienz für die gesamte Patientenpopulation limitiert.

Hier setzt ChemoToxAI an: Im Rahmen des Projekts sollen bereits vorhandene physiologische Prognose-Modelle zur Verträglichkeit, die bereits sehr gute Vorhersagen bei „Standard“-Patientinnen und -Patienten liefern, mit speziellen sogenannten „Artificial Neural Networks“ kombiniert werden. Diese computergestützten Netzwerke ermöglichen ein selbständiges und systematisches Lernen der Modelle über Feedback-Mechanismen. Die Prognose-Modelle sollen zunächst mit vorhandenen Daten von Patientinnen und Patienten mit aggressiven non-Hodgkin B-Zell-Lyphomen trainiert und validiert werden. Im letzten Projektjahr sind dann auch Tests mit weiteren Krebserkrankungen vorgesehen. Mit den verbesserten Modellen ließe sich künftig bereits vor einer Chemotherapie das persönliche Risiko von Patientinnen und Patienten deutlich präziser vorhersagen, so dass auf Basis dieser Prognose individuell die optimale Therapie mit den größten Heilungschancen festgelegt werden könnte.