LymphoidStructureMiner: KI-basierte Analyse der immunologischen Kontextstruktur lymphoider Strukturen in der translationalen Forschung

Programm

Life Sciences 2023 - Understanding Biology with AI/ML

Projektleitung

Medical University of Vienna (MUW, AT); Assoc.-Prof. Priv. Doz. Dr. Dipl.-Ing. Diana Mechtcheriakova

Projektbeteiligte an der DPU

• Assoc.-Prof. Priv.-Doz. Amirreza Mahbod, PhD (Kontaktperson an der DPU)
• Nima Torbati, PhD
• Univ.-Prof. Priv.-Doz. Dr. Ramona Woitek
• Asst.-Prof. Dr. scient. med. Sepideh Hatamikia

Projektbeschreibung

Das menschliche Immunsystem schützt den Körper vor Krankheitserregern. Es ist vielschichtig aufgebaut und besteht aus einer Vielzahl von Organen, Strukturen und Zelltypen. Dazu zählen unter anderem lymphoide Strukturen (LS), die hoch organisierte zelluläre Einheiten der Immunabwehr darstellen. LS spielen zudem eine wichtige Rolle im Kampf des Körpers gegen Krebs.

Eine zentrale Technologie für die patientenorientierte Analyse von LS ist die Gewebe-Bildzytometrie, die eine automatisierte, computergestützte Analyse von Gewebeproben ermöglicht. Aufgrund der komplexen architektonischen Eigenschaften lymphoider Strukturen bestehen jedoch weiterhin zahlreiche ungelöste Herausforderungen.

Ziel des Projekts ist die Entwicklung neuartiger künstlicher Intelligenz (KI)-basierter Algorithmen zur Detektion von LS in digitalen mikroskopischen Bildern sowie zur präzisen und robusten Analyse ihrer zellulären Zusammensetzung. Der KI-gestützte „LymphoidStructureMiner“ soll dabei ein wertvolles Werkzeug für die Grundlagen- und translationalen Forschung darstellen, insbesondere für Biomarkeranalysen und die Patientenstratifizierung in der Immunonkologie und darüber hinaus.