TP 2

Entwicklung und klinische Validierung neuer prognostischer Gewebemarker auf Basis von örtlichen und funktionalen Immunzellmustern

Ziel des Konsortiums ist es, entzündliche Reaktionen auf Tumorzellen bei erblichem Brustkrebs sowie auf Spenderorgane nach Nierentransplantation in Hinblick auf ihre prognostische Aussagekraft zu untersuchen und die gewonnenen Erkenntnisse klinisch zu validieren.
Im Rahmen des Teilprojekts von TP2 werden dazu Module zur robusten Bild- und Datenanlyse entwickelt und angewendet, die – aufbauend auf den Arbeiten aus der ersten Förderphase – den örtlichen Kontext von Immunzellverteilungen charakterisieren und dies nutzen, um Biomarker mit prognostischer oder prädiktiver Aussagekraft zur erzeugen. Darauf basierende vereinheitlichende Datenbanken werden erstellt und den Projektpartnern für ihre weiterführenden Arbeiten zur Verfügung gestellt.

Abbildung 1: Mit Hilfe der Definiens VeriTrova™ Softwareplattform können unterschiedlich gefärbte Folgeschnitte der selben Probe automatisch ausgerichtet werden, um sie gemeinsam zu betrachten und auszuwerten. Dies ermöglicht das Auswerten der räumlichen Anordnungen von verschiedenen Zellpopulationen. Gezeigt wird hier in der Hauptansicht der Gewebeschnitt einer Nierenbiopsie mit CD3/CD20 Doppelfärbung zur Untersuchung der Verteilungvon T- und B-Zellen. In den kleineren Fenstern werden korrespondierende Regionen von anderen Färbungen dargestellt. Mit Hilfe der Platform können auch relevante Strukturen annotiert werden, die als Trainingsmaterial für Verfahren des Maschinellen Lernens dienen bzw. quantitiativ angereichert mit Data-Mining-Prozeduren verarbeitet werden. In diesem Beispiel sind Nierenkörperchen (rot) markiert, deren Zustand Einfluss auf die Reinigungsleistung und damit Funktionstüchtigkeit der Niere hat.

In einem iterativen Prozess und in enger Zusammenarbeit mit den anderen Projektpartnern (insbesondere von TP4) wird interdisziplinär ein verbesserter, klinisch anwendbarer Workflow für dynamisch Interpretation von Immunzellmustern als prognostische und potentiell prädiktive Marker etabliert.

Abbildung 2: Verarbeitungsablauf zur Erzeugung von Merkmalslandkarten (heat maps). Die Ergebnisse einer detaillierten Bildanalyse (hier: Identifikation von Zellkernen) werden in Definiens Result Containern (DRCs) abgelegt. Diese basieren auf dem HDF5-Standard und dienen als Datenspeicher für bildanalytische Ergebnisdaten und werden auch den Projektpartnern für eigene Auswertungen zugänglich gemacht.

Bestehende Prototyp-Workflows zur Erfassung komplexer Beziehungen von Immunzellen im räumlichen Kontext von Brustkrebs und Transplantatabstoßung werden an die Erfordernisse klinischer Studien angepasst. Wie schon in der ersten Förderperiode besteht dabei für WP2 ein Schwerpunkt bei der Bereitstellung und Anwendung robuster Methoden der Bildanalyse, mit deren Hilfe vereinheitlichende Datenbanken erstellt werden, die die Grundlage für weitere Arbeiten bilden. Methoden des Data Mining werden weiterentwickelt, um klinisch relevante „Phenes“ zu entdecken und zu validieren. „Phenes“ sind dabei mathematische Beschreibungen von Orts- und Funktionsmustern aus Biopsien, die charakteristische Merkmale mit klinisch relevantem Wert für Prognose oder Prädiktion darstellen.

Keywords: Image, analysis, Tissue Diagnostics, Image Mining