Mit neuen Algorithmen Tumore besser verstehen und bekämpfen
Das Universitätsspital Zürich, die Universität Zürich und das Diagnostikunternehmen Roche bauen ihre Zusammenarbeit in der Krebsforschung aus. Im voll digitalisierten Labor für morphomolekulare Pathologie entwickeln sie Algorithmen, die die Wirksamkeit von Immuntherapien weiter verbessern können.
AI-basierte Segmentierung von Melanommetastasen in einem Tumor
USZ
Die Behandlung von Krebspatienten hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Ein großer Schritt nach vorn war die Entwicklung von Immuntherapien, die bei einigen Krebsarten auch im fortgeschrittenen Stadium mit großem Erfolg eingesetzt werden. Eine beträchtliche Anzahl von Patienten spricht jedoch nicht auf die Immuntherapie an. Die Wirksamkeit der Immuntherapie für diese Patienten nutzbar zu machen, ist eines der zentralen Themen der Krebsforschung. Der Schlüssel dazu ist das Verständnis der Interaktion und gegenseitigen Beeinflussung von Tumor und Tumorumgebung auf zellulärer Ebene, die sich bei jedem Patienten individuell verhalten. Das Universitätsspital Zürich, die Universität Zürich und das Diagnostikunternehmen Roche arbeiten auf diesem Forschungsgebiet seit langem zusammen.
Die Menge der CD8-T-Zellen könnte über den Erfolg der Therapie entscheiden
Die drei Partnerinstitutionen bauen nun ihre Zusammenarbeit im Labor für Morphomolekulare Pathologie aus. Das vollständig digitalisierte Labor setzt einen innovativen Forschungsansatz fort, der auf der bisherigen Zusammenarbeit im TumorProfiler-Projekt aufbaut.
Im Rahmen des TumorProfiler-Projekts wurden maligne Melanome mit verschiedenen molekularbiologischen Methoden untersucht. Die Forscher konzentrierten sich darauf, die DNA, RNA und Proteine der einzelnen Tumorzellen und ihrer Umgebung zu verstehen. In dieser Tumormikroumgebung spielen Immunzellen, einschließlich CD8-T-Zellen, eine wichtige Rolle für das Ansprechen auf die Behandlung. Es wird unterschieden zwischen Tumoren, die keine, wenige oder viele dieser CD8-T-Zellen in ihrer Umgebung haben. Eine möglichst genaue Typisierung und Klassifizierung von Tumoren (Tumoridentität) durch Bestimmung der Menge und des Ortes dieser Immunzellen könnte daher ein wichtiger Faktor für die Wahl der wirksamsten Therapie sein.
Neue Algorithmen trainieren auf Immunzellen
Das Labor für morphomolekulare Pathologie will die quantitative Bewertung der Reaktion des Immunsystems auf den Tumor verbessern. Zu diesem Zweck nutzen die Kooperationspartner die im Rahmen des TumorProfiler-Projekts gewonnenen Daten, um Algorithmen zu entwickeln und zu trainieren, die die Immunzellen effizient und genau bestimmen. "Unsere Hoffnung ist, dass wir mit Hilfe dieser Algorithmen in Zukunft schneller und besser wissen, wie ein Patient auf eine Immuntherapie anspricht und so die effektivste Behandlung für jeden einzelnen Patienten bestimmen können", sagt Prof. Dr. Viktor Kölzer, wissenschaftlicher Leiter der Abteilung für Digitale Pathologie und Oberarzt am Institut für Pathologie und Molekularpathologie des Universitätsspitals Zürich und Professor für Digitale Pathologie an der Universität Zürich.
Im Labor für Morphomolekulare Pathologie arbeiten das Universitätsspital Zürich, die Universität Zürich und Roche mit Federated Learning, einem innovativen Ansatz, der es ermöglicht, Algorithmen an verteilten Standorten zu trainieren, ohne die Datensicherheit zu gefährden.
Die Zusammenarbeit stellt einen bedeutenden Fortschritt in der personalisierten Krebsbehandlung dar. "Es hat sich gezeigt, dass die Kombination der Kompetenzen und Ressourcen der drei Partner die Entwicklungen in der digitalen Pathologie vorantreibt", sagt Kölzer. "Wir sind daher zuversichtlich, dass wir mit dem Labor für Morphomolekulare Pathologie deutliche Verbesserungen in der Krebsbehandlung erreichen können." Nicht nur in der digitalen Pathologie, sondern auch in der klinischen Onkologie setzen die Partner auf Zusammenarbeit und gemeinsame Ziele. Eine weitere Kooperation zur personalisierten Onkologie zwischen dem Universitätsspital Zürich und Roche wird in Kürze veröffentlicht.
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