Die Verwendung von Graph Neural Networks (GNNs) in der Durchflusszytometrie könnte die zukünftige Forschung in der Onkologie auf vielfältige Weise beeinflussen. Durch die Anwendung von GNNs auf Flowzytometrie-Daten können komplexe Beziehungen zwischen verschiedenen Zelltypen und deren Eigenschaften besser erfasst und analysiert werden. Dies könnte zu einer genaueren Klassifizierung von Krebszellen führen und die Identifizierung von spezifischen Biomarkern für verschiedene Krebsarten erleichtern. Darüber hinaus könnten GNNs dazu beitragen, personalisierte Behandlungsansätze zu entwickeln, indem sie die Heterogenität von Tumoren besser verstehen und präzisere Vorhersagen über den Krankheitsverlauf treffen. Insgesamt könnte die Verwendung von GNNs in der Durchflusszytometrie dazu beitragen, die Krebsforschung voranzutreiben und neue Erkenntnisse über die Entstehung und Entwicklung von Tumoren zu gewinnen.