PAKI3D

KI-gestützte Analyse des Tumorstromas bei Pankreaskarzinomen: Integration eines 3D-in-vivo Tumormodells zur personalisierten Onkologie

Fördergeber
Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) im Rahmen der Förderrichtlinie HAW-ForschungsAkzente
Forschungsschwerpunkt
Healthcare and Quality of Life
Laufzeit

01.01.2027 - 31.12.2030

Ziele

Ziel ist die Entwicklung und Validierung einer zweistufigen Deep-Learning-Pipeline zur automatisierten, hochauflösenden Analyse des Tumorstromas und der Immunzellinfiltration beim duktalen Adenokarzinom des Pankreas (PDAC). Tumorgewebe, gesundes Gewebe, Tumorstroma und Immunzellen sollen differenziert segmentiert und quantitative Biomarker wie Tumorstroma-Verhältnis (TSR) und Immune Cell Density (IC) bestimmt werden. Die KI-Analyse wird mit einem patientennahen 3D-in-vivo-Tumormodell verknüpft, um therapieinduzierte Veränderungen zu erfassen und langfristig eine objektive, standardisierte und klinisch interpretierbare Grundlage für personalisierte Therapieentscheidungen zu schaffen.

Beschreibung

PAKI3D verbindet translationale Tumorforschung mit digitaler Pathologie und künstlicher Intelligenz. Humanes PDAC-Gewebe wird im Chorioallantoismembran-(CAM)-Modell kultiviert und mit potenziellen Chemotherapien behandelt. Die daraus gewonnenen histologischen Whole-Slide-Images bilden die Datengrundlage für eine zweistufige Deep-Learning-Pipeline: Zunächst werden Tumor- und Nicht-Tumorareale segmentiert, anschließend Tumorepithel und Stromakomponenten differenziert sowie Immunzellen auf Zellebene erfasst. Erklärbare KI-Methoden und Visual Analytics sollen die Ergebnisse transparent und klinisch interpretierbar machen. Das Projekt unterstützt zugleich die 3R-Prinzipien durch den Einsatz des CAM-Modells als Alternative zu klassischen Tiermodellen.

Steckbrief als PDF

Partner
  • Prof. Dr. Dmitrii Dobriborsci (THD)
  • Prof. Dr. Silke Härteis (UR)
  • Prof. Dr. Thiha Aung (THD)