Das Universitätsspital Zürich, die Universität Zürich und das Diagnostikunternehmen Roche erweitern ihre Zusammenarbeit in der Krebsforschung. Im voll digitalisierten Morphomolecular Pathology Laboratory entwickeln sie Algorithmen, welche die Wirksamkeit von Immuntherapien weiter verbessern können.
Die Behandlung von Patientinnen und Patienten mit Krebserkrankungen hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Ein grosser Schritt war die Entwicklung von Immuntherapien, die bei einigen Krebsarten auch in einem fortgeschrittenen Stadium mit grossem Erfolg eingesetzt werden. Eine bedeutende Zahl der Patientinnen und Patienten spricht auf die Immuntherapie jedoch nicht an. Die Wirksamkeit der Immuntherapie auch für diese Patientinnen und Patienten verfügbar zu machen, gehört zu den zentralen Themen der Forschung im Bereich der Immuntherapien. Als Schlüssel dazu gilt das Verständnis des Zusammenspiels und der gegenseitigen Beeinflussung von Tumor und Tumorumgebung auf Zellebene, die sich bei jedem Patienten individuell verhalten. Das Universitätsspital Zürich, die Universität Zürich und das Diagnostikunternehmen Roche forschen dafür seit langer Zeit zusammen.
Menge der CD8 T Zellen könnte entscheiden, ob die Therapie wirkt
Nun erweitern die drei Forschungsstätten ihre Kooperation im Morphomolecular Pathology Laboratory. Das voll digitalisierte Labor führt einen innovativen Forschungsansatz weiter, der auf der bisherigen Zusammenarbeit im TumorProfiler-Projekt aufbaut.
Im TumorProfiler-Projekt wurden maligne Melanome mit verschiedenen molekularbiologischen Methoden untersucht. Dabei fokussierten die Forscherinnen und Forscher auf das Verstehen der DNA, der RNA und der Proteine der einzelnen Tumorzellen und deren Umgebung. In dieser Tumormikroumgebung spielen Immunzellen, darunter auch CD8 T Zellen, eine wichtige Rolle für das Ansprechen auf eine Behandlung. Dabei wird zwischen Tumoren unterschieden, die keine, wenig oder viele dieser CD8 T Zellen in ihrer Umgebung haben. Die möglichst genaue Typisierung und Klassifikation der Tumoren (Tumoridentiät) durch die Bestimmung dieser Immunzellen könnte deshalb einen wichtigen Faktor für die Wahl der am besten passenden Therapie darstellen.
Neue Algorithmen werden auf die Immunzellen trainiert
Das Morphomolecular Pathology Laboratory hat sich zum Ziel gesetzt, die Reaktion des Immunsystems gegen den Tumor besser zu quantifizieren. Dafür nutzt es Daten des TumorProfiler-Projekts, um Algorithmen zu entwickeln und zu trainieren, welche die Immunzellen effizienter und genauer messen. «Unsere Hoffnung ist, dass wir mithilfe dieser Algorithmen in Zukunft schneller wissen, wie ein Patient auf die Immuntherapie anspricht und wir so für jeden Patienten und jede Patientin die individuell wirksamste Behandlung bestimmen können», sagt Prof. Dr. Viktor Kölzer, Wissenschaftlicher Abteilungsleiter Digitale Pathologie und Oberarzt am Institut für Pathologie und Molekularpathologie am Universitätsspital Zürich und Professor für digitale Pathologie an der Universität Zürich.
Im Morphomolecular Pathology Laboratory arbeiten das Universitätsspital Zürich, die Universität Zürich und Roche mit Federated Learning, einem innovativen Ansatz, der das Training von Algorithmen an verschiedenen Standorten ermöglicht, ohne die Datensicherheit zu beeinträchtigen.
Die Zusammenarbeit markiert einen bedeutenden Schritt in der personalisierten Krebsbehandlung. «Die Kombination von Expertise und Ressourcen der drei Partner hat sich bewährt, um Entwicklungen in der digitalen Pathologie voranzutreiben», so Kölzer. «Wir sind deshalb zuversichtlich, dass uns mit dem Morphomolecular Pathology Laboratory entscheidende Verbesserungen der Krebsbehandlung gelingen können.» Nicht nur in der digitalen Pathologie, sondern auch in der klinischen Onkologie setzen die Partner auf Kollaboration und gemeinsame Ziele. In Kürze wird eine weitere Kollaboration zur personalisierten Onkologie zwischen dem Universitätsspital Zürich und Roche veröffentlicht.
KI-basierte Segmentierung von Melanommetastasen in einem Tumor. (Quelle: USZ)
