In Indien setzt ein Start-up auf die Spürnasen von Hunden und Künstliche Intelligenz, um neue Methoden für die Krebsfrüherkennung zu entwickeln.
In einem Forschungszentrum vor den Toren Bengalurus lernen derzeit fünfzehn ausgebildete Hunde, krebsspezifische Gerüche in Atemproben von Menschen zu erkennen.
Die Tiere tragen speziell angepasste Helme und Geschirre mit Sensoren, die beim Schnüffeln ihre Atmung, Hirnaktivität und Bewegungen aufzeichnen.
Eine KI wertet diese Daten aus und sucht nach Mustern in den Reaktionen der Hunde.
Unternehmen meldet 90 % Trefferquote
Nach Angaben des Start-ups Dognosis ergab eine kürzlich durchgeführte Studie mit mehr als 1.500 Teilnehmenden in sechs Krankenhäusern eine Genauigkeit von über 90 % bei sieben Krebsarten.
Die Angaben stammen allerdings allein vom Unternehmen. Sie reichen noch nicht aus, um die Methode als verlässlichen Krebstest einzustufen.
Unabhängige Krebsexpertinnen und -experten halten die Ergebnisse für vielversprechend, fordern aber deutlich größere Studien.
„Die Studie ist als frühes Signal vielversprechend“, sagte der Onkologe Santhosh Kumar Devadas.
„Aber sie müssen sie mit einer deutlich größeren Gruppe wiederholen, bevor wir zu endgültigen Schlüssen kommen können.“
Nicht-invasiver Ansatz
Das Potenzial ist in Indien groß: Viele Krebsfälle werden dort erst entdeckt, wenn die Krankheit schon weit fortgeschritten ist.
Das Verfahren ist einfach. Patientinnen und Patienten atmen rund zehn Minuten lang in eine Baumwollmaske. Die Probe wird anschließend versiegelt und ins Labor gebracht – ohne direkten Kontakt zu den Hunden.
Dognosis hofft, die Methode könne eines Tages als erster Screening-Schritt dienen und Menschen identifizieren, die anschließend klassische medizinische Tests benötigen.
Das Unternehmen kündigt weitere Studien an und arbeitet auf eine mögliche Zulassung für den Markt hin.
Vorerst betonen die Forschenden jedoch, dass deutlich größere und unabhängige Untersuchungen nötig sind, um zu klären, ob Hunde und KI Krebs im Alltag zuverlässig erkennen können.