KI-Modelle zeigen das Verhalten von Tumorzellen in künstlichen Blutgefässen und unterscheiden metastasierende von stabilen Zellen.
(a) © ARTORG Center (Universität Bern) – 3D-Aufnahme mit Tumorzellen (grün) in künstlichen Gefässen (rot). Nicht-metastatische Zellen bleiben stabil. Adaptiert nach: Schmid KF et al. Assessing the metastatic potential of circulating tumor cells using an organ-on-chip model. Front Bioeng Biotechnol. 2024 Oct 8;12:1457884. doi: 10.3389/fbioe.2024.1457884. PMID: 39439549, unter CC BY 4.0. (b) © ARTORG Center (Universität Bern) – Metastasierende Zellen zeigen Ausbreitung (gelbe gestrichelte Linien). (c) © CSEM – KI-generierte Farbmasken verfolgen Zellbewegungen und -interaktionen.
CSEM: Innovation durch Biokonvergenz
CSEM bringt seine Kompetenzen in KI, Biotechnologie und Ingenieurwesen ein – eine Kombination, die als Biokonvergenz bezeichnet wird. Die eigens entwickelten Algorithmen analysieren zwei zentrale Datenströme:
- Dynamische Bilddaten aus den Organ-on-a-Chip-Experimenten des ARTORG Center (Universität Bern in Zusammenarbeit mit dem Institut für Gewebemedizin und Pathologie der Universität Bern).
- Genomische Daten aus dem Clinical Genomics Lab des Inselspitals, Universitätsspital Bern – genetische Informationen, die das Metastasierungsverhalten beeinflussen können.
Dank fundierter Expertise in maschinellem Lernen und computergestützter Biologie wandelt CSEM diese komplexen Daten in klinisch verwertbare Erkenntnisse um. Es entwickelt fortschrittliche Algorithmen, welche die Bewegung einzelner Tumorzellen identifizieren und nachverfolgen – einschliesssslich subtiler Anzeichen einer Metastasierung wie Migrationsmuster oder Zellinteraktionen.
Diese Instrumente sind Teil der Plattform "Werkzeuge für Biowissenschaften" von CSEM, welche die komplexen biologischen Vorgänge auf Einzelzellniveau kartiert. Mit realen Patientendaten der CLAMP-Partner wird CSEM seine Modelle weiterentwickeln, um die Entdeckung von Biomarkern (biologischen Indikatoren zur Therapieunterstützung) zu fördern und den Fortschritt in der personalisierten Krebsmedizin zu beschleunigen.
