3D-ADAM - Data Mining für die digitale KI-gestützte Identifikation und Prognose (strahlen)-therapeutischer Effekte
Projekt
Überblick
Beschreibung
Mit Hilfe dieser datengetriebenen Analyse kann zum ersten Mal quantifiziert werden, inwiefern sich von Experimenten mit 3D in-vitro Tumorsphäroiden auf den Behandlungserfolg bei makroskopischen in-vivo Tumoren schließen lässt. Zudem wird es möglich, dynamische strukturelle Änderungen in großen Kohorten individuell über die Zeit dokumentierter 3-D Kulturen auszuwerten und standardisiert morphologische Kriterien in die Beurteilung des Therapieerfolges einfließen zu lassen, um so frühe Indikatoren zur Vorhersage eines potenziell „kurativen“ Effektes zu erhalten - reflektiert durch die Tumorkontrolle. Der analytische Endpunkt der Sphäroidkontrolle in vitro erscheint robust und findet größtes Interesse in der Fachcommunity, wird jedoch aufgrund des experimentellen Aufwandes und der akquirierten Datenmengen bisher nur an ausgesuchten Institutionen genutzt. Das Konzept des Projektes und die anvisierte digitale Analyseplattform unter Implementierung von Informationen aus mathematischen Modellen am Standort Dresden basiert auf einem intensiven Austausch von Fach- und Datenkompetenzen. Hierüber kann zukunftsorientiert die Planung sowie standardisierte Durchführung und Dokumentation entsprechender Therapieexperimente essenziell verb || Ziel des Projektes ist es, vorhandene, nahezu unüberschaubare biomedizinische Daten zu Integrität, Wachstum und Recovery von multizellulären 3D-Tumorsphäroiden nach Bestrahlung aus über 10 Jahren Forschung zusammenzuführen und vollständig digitalisiert auszuwerten, um sie anschließend mit mathematisch-statistischen und digitalen Forschungsmethoden wie dem automatisierten maschinellen und statistischen Lernen sowie geeigneten Verfahren der künstlichen Intelligenz zu analysieren.
