SIB, Lunaphore und die Genfer Universitätskliniken (HUG) arbeiten gemeinsam an der Entwicklung einer präzisen Krebsmedizin. Im Rahmen eines Innosuisse-Projekts wollen sie eine integrative Lösung für die phänotypische Analyse von Tumoren entwickeln, die auf automatisierter Multiplex-Färbung, Bildanalyse und maschinellem Lernen basiert.
„Luftbildkarten“ von Tumorproben: leistungsstarke Prognosewerkzeuge
„Die Quantifizierung und Lokalisierung der verschiedenen Zelltypen und morphologischen Merkmale eines Tumors – ähnlich wie bei Luftbildern von Landschaften – ist ein wichtiger Schritt für die Prognose und Behandlung bestimmter Krebsarten“, erklärt Thomas McKee, Leiter der Abteilung für Molekulare Pathologie am HUG. Die Charakterisierung dieser Landschaft kann Ärzten tatsächlich dabei helfen, die Prognose zu verstehen und Behandlungsentscheidungen bei Krebspatienten zu treffen. „Immunfärbung [siehe Kasten] ist die Methode, die heute zur Erstellung solcher Karten verwendet wird. In den meisten Fällen sind wir jedoch derzeit auf eine einzige Färbung beschränkt.“
Was ist Immunfärbung?
Dieses antikörperbasierte Verfahren wird zum Nachweis eines bestimmten Proteins in einer Probe verwendet. Im Rahmen dieses Projekts, dessen Ziel die Charakterisierung der Tumormikroumgebung ist, werden nacheinander Fluoreszenzmarker auf Tumorschnitte aufgebracht, um die in Tumoren vorhandenen Zelltypen (Krebszellen, Zellen des Immunsystems usw.) und deren Beziehungen untereinander zu identifizieren.
Integration bestehender Technologien in eine neuartige klinische Lösung
„Bei Lunaphore haben wir eine Technologie entwickelt, die eine schnelle und einfache Immunfärbung von Proben ermöglicht, mit der mehr als 40 Marker gleichzeitig sichtbar gemacht werden können: Dies wird als Multiplexing bezeichnet“, erklärt Diego Dupouy, Mitbegründer und CTO von Lunaphore.
Die im Rahmen des im Juli 2020 gestarteten Innosuisse-Projekts vorgeschlagene Lösung, an dem Lunaphore, SIB und die Abteilung für Molekulare Pathologie der HUG beteiligt sind, kombiniert den Prototyp von Lunaphore, einen in ein Mikroskop integrierten automatisierten Färbungsapparat, der über eine benutzerfreundliche Software zur Datenerfassung bedient wird, mit Bildanalyse- und KI-Tools zur halbautomatischen Auswertung der Bilder.
«Wir freuen uns, unser Know-how in den Bereichen maschinelles Lernen, Bildanalyse, digitale Pathologie und Softwareentwicklung in das Projekt einzubringen», sagt Aitana Lebrand, Senior-Projektmanagerin in der Gruppe Clinical Bioinformatics der SIB und Hauptforschungspartnerin des Projekts, die mit Andrew Janowczyk (CHUV & SIB) zusammenarbeiten wird. „Die Lösung wird einen großen Fortschritt für die Analyse und Generierung von Biomarkern für den routinemäßigen diagnostischen Einsatz in der klinischen Pathologie bedeuten“, fasst sie zusammen.
