Sladoje, Natasa – Towards personalized immunotherapy: Interpretable AI-based multimodal analysis of cellular interplay in the 3D cancer microenvironment

Bakgrund

För patienter med framskriden cancer kan immunterapi vara livsavgörande, men tyvärr upplever endast ett fåtal en bestående effekt. Trots ansträngningar att förstå skillnaderna i behandlingssvar och förbättra patienturvalet, är de verktyg som används i kliniken allt för trubbiga. Forskning har visat att miljön i och omkring tumören, den så kallade tumörmikromiljön, är viktig för hur immunförsvaret kan bekämpa en tumör. Hur bra terapin fungerar beror dels på vilka celltyper som är delaktiga men också på hur dessa samspelar med varandra i 3D. Genom ökad förståelse av samspelet i tumörmikromiljön så kan vi lära oss att effektivare utrota cancern.

Beskrivning

Dagens lungcancerdiagnostik bygger främst på manuell analys av individuella vävnadssnitt – från ett fåtal 2D-bilder avgörs en patientens behandling, trots att vi vet att hela den tredimensionella mikromiljön bör analyseras för att ge en korrekt bild av sjukdomen. Detta vill vi ändra på. I ett interdisciplinärt samarbete kommer vi med avancerad multimodal bildbehandling att återskapa 3D-miljön digitalt utifrån sekvenser av matchade vävnadssnitt. Vi kommer sedan att använda artificiell intelligens (AI) för att identifiera de olika mönster och samspel som förekommer i tumörmikromiljön och beskriva hur dessa påverkar cancerbehandlingen.

Mål

Metoderna som vi utvecklar kommer att göra det möjligt att kartlägga de processer som kännetecknar olika biologiska och immunologiska fenomen vid tumörutveckling.Det kommer att ge ökad kunskap om komplexa beteenden såsom uppkomst av behandlingsresistens och möjliggöra förbättrad och patientspecifik cancerbehandling. För att göra resultaten kliniskt användbara men också för att nå ökad sjukdomsförståelse är det viktigt att läkare kan tolka AI-systemets beskrivning av cancermiljön. I ett samarbete mellan teknisk och medicinsk expertis kommer vi genom avancerad visualisering att placera den extraherade informationen i sitt medicinska sammanhang.