Auf dem Weg zur Präzisionsmedizin: "Deep learning“ von Arzneiwirksamkeitsmustern basierend auf Patientenblutkrebsproben

• Antragsteller: Dr. Tim Heinemann
• Fachliche Zuordnung: Epidemiologie und Medizinische Biometrie/Statistik ; Bioinformatik und Theoretische Biologie
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 389640585

Die an Gewebeproben von Krebspatienten gemessene Reaktion auf eine Arzneimittelgabe kann genutzt werden, um die Erfolgschancen verschiedener Therapien vorauszusagen und die physiologischen Wirkmechanismen zu erforschen. Die Vorhersagequalität hängt von der Präzision der Krebszellenidentifizierung ab, die wiederum auf der Erkennung von krankheits- und patientenspezifischen Markern beruht. Zusätzlich sollten optimale ex vivo Messungen der Medikamentenwirksamkeit sensitiv sein, auf die Größe von einzelnen Zellen auflösen und das Testen von Medikamenten an möglichst kleinen Probenmengen ermöglichen. In dem hier vorgeschlagenen Projekt werde ich modernste "tiefe" Neuronale Netzwerkarchitekturen verwenden, um eine mikroskopiebasierte Diagnose anhand von ex vivo Patientengeweben automatisch zu erstellen und die Medikamentenwirksamkeit bzw. den Krankheitsverlauf vorherzusagen. Das maschinelle Lernen wird mit – bisher unveröffentlichten - Blutkrebsproben, die auf ihre Sensitivität gegenüber 140 klinisch zugelassenen Medikamenten hin überprüft wurden, trainiert und validiert werden. Mittels Sensitivitätsanalyse der besten neuronalen Netzwerke ziele ich darauf ab, vorhersagende morphologische und kategorische Features zu bestimmen, die wiederum genutzt werden, um den Krankheitszustand, die ex vivo Medikamentenwirksamkeit sowie den klinischen Heilungsverlauf aufgrund der getesteten Behandlungen zu charakterisieren. Insgesamt verspricht die Kombination aus "tiefem" maschinellem Lernen und mikroskopiebasiertem Medikamentenscreening eine attraktive Plattform für die schnelle und personalisierte Erkennung von klinisch effektiven Behandlungen zu werden – auch weit über hämatologische Malignome hinaus.

• DFG-Verfahren: Forschungsstipendien
• Internationaler Bezug: Schweiz
• Gastgeber: Professor Dr. Berend Snijder