Frühere Projekte

In der modernen Tumordiagnostik haben quantitative Marker aus der computergestützten Bildanalyse sowie molekulare, multiskalare Analysen ("Omics") bereits hohen diagnostischen Wert demonstriert, z.B. zur Bestimmung von Rezidiv-Wahrscheinlichkeiten. Der Trend geht derzeit zu gering-invasiven Verfahren, "liquid biopsies", die Blut oder Knochenmark zur Extraktion von Tumorzellen oder zellfreier DNA verwenden. Eine Kombination von Genom-weiten DNA-Analyse- mit mRNA-Expressionsdaten und robusten Bild-Merkmalen könnte, im Vergleich zu unimodalen Analysen, die Genauigkeit von Rezidiv-Vorhersagen wesentlich verbessern und das Auffinden bisher unbekannter Korrelationen zwischen Datensätzen/Patienten ermöglichen. Trotz intensiver Forschung auf diesem Gebiet fehlt es derzeit an geeigneten Methoden und Plattformen für die Zusammenführung von Bild- und Omics-Daten als Voraussetzung für die Entwicklung zertifizierter, klinischer Analyse-Workflows. Insbesondere bei seltenen Erkrankungen kommt das Problem von inkompletten Datensätzen und einer geringen Probenanzahl hinzu.

Die Innovation von VISIOMICS liegt

• in der Kombination und Entwicklung von Methoden, die die Aufbereitung, integrative Analyse und Visualisierung multimodaler Datenquellen bei seltenen Krebserkrankungen am Beispiel des metastasierenden Neuroblastoms ermöglicht,
• in liquid biopsies, welche bei unimodaler Analyse bereits eine präzisere Vorhersage der Rezidiv-Wahrscheinlichkeit zulassen als der Primärtumor und
• in der Entwicklung von Modulen, die zeitnah als klinische Workflows zertifizierbar sind.

Um dieses Ziel zu erreichen, werden Datensätze aus klinischen, Bild- (Multi epitopeligand cartography sowie iFISH) und Omics-Daten (HD-SNP-Array, RNA-Sequenzierung) aus liquid biopsies (disseminierte Tumorzellen) schrittweise unter Einbeziehung von Expertenwissen und Verwendung bioinformatischer und maschineller Lernverfahren sowie Visual Analytics-Methoden integriert. Die Schnittstelle zwischen Labor, bioinformatischer Methodenentwicklung und Tools zur Datenintegration, Visualisierung und Benutzerinteraktion bildet eine bereits etablierte Plattform, welche zentrale Datenbank und Schnittstellen für zertifizierbare, klinische Analyse Workflows bietet.

Projektrolle von VRVis

Die Daten, welche im Rahmen des VISIOMICS-Projektes Basis der Forschung bilden, sind extrem heterogen und komplex. Zusammenhänge zwischen diese Daten zu erkennen ist der erste Schritt um Modelle zu bilden, die eine Verfeinerung der Tumordiagnostik ermöglichen. Das VRVis ist im VISIOMICS-Projekt Partner für die Entwicklung webbasierter User Interfaces und interaktiven Werkzeugen zur Datenvisualisierung und -exploration, um mit Ihrer Hilfe Hypothesenbildung und Erkenntnisgewinn auf Basis der vorhandenen Patientenstudien zu beschleunigen. Die quantitativen Visual Analytics-Lösungen werden im Dialog mit den VISIOMICS-Partnern entwickelt und eng mit den geplanten automatischen Analysetools gekoppelt, um die komplexen analytischen Workflows bestmöglich zu unterstützen.