Gilaus konteksto audinių analizė integruotam navikų ir transplantuotų inkstų patologijos modeliavimui

es fondų investicijų veiksmų programaPersonalizuota medicina vis labiau remiasi audinių patologijos tyrimais nustatant prognostinius ir  predikcinius biožymenis. Daugybiniai biožymenų nustatymo metodai, leidžiantys nustatyti biologinius signalus ir jų šaltinius giliame audinio mikroaplinkos kontekste tampa kritine grandimi diegiant naujos kartos imunitetą moduliuojančias terapijas onkologijoje ir organų transplantacijoje. Patikimas ir prieinamas daugybinių biožymenų nustatymas audinio kontekste nėra sukurtas.

Pastarųjų metų pažanga molekulinių tyrimų, aukštos skiriamosios gebos patologijos vaizdo skaitmenizavimo, vaizdo analitikos ir dirbtinio intelekto srityje konverguoja į naujas galimybes biologinių audinių tyrimams. Nežiūrint pasiektų rezultatų, šios lūžio technologijos turi būti suderintos ir paverstos sprendimais, kuriuos galima taikyti klinikoje.

Vykdant projektą „Gilaus konteksto audinių analizė integruotam navikų ir transplantuotų inkstų patologijos modeliavimui“ numatyta sukurti naujus audinių analizės metodus integruotam naviko ir transplantuoto inksto patologijos modeliavimui. Naujų audinių vaizdinimo technologijų (daugiaspalvės poliarizacijos ir ultravioletinės šviesos pjūvio sužadinimo mikroskopija) unikalios savybės bus suderintos atrandant skiriamuosius audinių komponentų skaitmeninius parašus. Biožymenų matavimai tokiame giliame audinio kontekste leis sukurti patikimus integruotus audinių patologijos rodiklius. Daugiamatė analizė kartu su mašininio mokymo ir dirbtinio intelekto technologijomis bus panaudota požymių ekstrakcijai ir audinių tyrimais pagrįstam ligos proceso modeliavimui.

Projektą įgyvendins tarptautinė tyrėjų komanda su išskirtinėmis naujų vaizdinimo ir analizės technologijų galimybėmis ir patirtimi. Tyrimai pirmiausia bus nukreipti į transplantuotų inkstų ir vėžio patologijos tyrimus, sukuriant aukšto dimensionalumo ir prieinamus audinių testavimo metodus, tačiau žinių ir technologijų pažanga bus naudinga daugeliui precizinės medicinos sričių, reikalaujančių brangių gydymo technologijų.

Projekto pradžia: 2018-01-08
Projekto pabaiga: 2021-10-07
Projekto trukmė: 45 mėnesiai

Tyrimo tikslas – sukurti naujus audinių analizės metodus integruotam naviko ir transplantuoto inksto patologijos modeliavimui.

Projekto uždaviniai:

  1. Ištirti audinių apdorojimo/duomenų gavybos metodus, siekiant atrasti unikalius audinių komponentų skaitmeninius parašus ir integruotus patologijos rodiklius.
  2. Sukurti ir validuoti gilaus konteksto audinių tyrimo metodus, pasirinktoms analitinėms ir klinikinėms užduotims, siekiant patikimo ir prieinamo daugiamačio audinių patologijos modeliavimo.

Projekto komanda:
Arvydas Laurinavičius (projekto vadovas) – Valstybinio patologijos centro, VULSK filialo direktorius, Vilniaus universiteto profesorius, Patologijos, teismo medicinos ir farmakologijos katedros vedėjas turi didelę patirtį patologijos informatikos, semantikos standartų, skaitmeninės vaizdo analizės ir daugiamačio/erdvinio ligų modeliavimo, laboratorijos procesų ir informacinių sistemų modeliavime, įgyvendinant tyrimus navikų ir inkstų patologijos srityse. Pastaraisiais metais jo ir bendraautorių pasiūlyta išsamiosios IHC koncepcija, pagrįsta erdvine ir multiparametrine vaizdų analize sulaukė susidomėjimo.
Aida Laurinavičienė – medicinos biologė, turinti 20 metų vadovavimo ir procesų valdymo patologijos technologijų laboratorijoje VPC patirtį bei patirtį histologijos technologijų srityje. Ji organizuoja plataus spektro histologinių, imunofluorescencinių, imunohistocheminių, molekulinių ir skaitmeninės patologijos technologijų diegimą ir kokybės valdymą. Jos mokslinių tyrimų sritis susijusi su skaitmenine vėžio biožymenų analize.
Richard Levenson – gydytojas patologas, patologijos informatikos, multispektrinių ir kito tipo vaizdinimo, biooptikos, audinių patologijos tyrimų personalizuotai medicinai strateginės plėtros ekspertas. Kaip vienas iš MUSE technologijos išradėjų, jis pritaikys MUSE vaizdinimo platformą specialiai šiam projektui, integruojant PPM funkcijas.
Benoit Plancoulaine – elektronikos, elektrotechnikos, automatikos ir informatikos inžinierius, besispecializuojantis matematikos, taikomos signalų apdorojimui ir optikai, srityse. Jis turi 35 metų tiriamojo darbo patirtį medicininių vaizdų ir kiekybinės histologinių vaizdų analizės srityse, didžiausią dėmesį skiriant signalų apdorojimui ir spektrinei analizei.
Allan Rasmusson turi tvirtus pagrindus kompiuterių mokslo srityje, ypač vaizdo analizės ir kompiuterinės grafikos srityse. Šias žinias taikė medicininių vaizdų ir stereologijos srityse (doktorantūra). Dirbdamas tarpdisciplininiuose mokslo projektuose įvaldė daugelį vaizdinimo būdų (tomografija, mikroskopija - šviesaus lauko, fluorescencinė, konfokalinė, diferencinės interferencijos kontrasto). Pastaruoju metu jis daugiausia dėmesio skyrė skaitmeninės patologijos vaizdo analitikai, kokybės užtikrinimui bei masių spektrometrijos ir histologijos vaizdo duomenų integracijai.
Michael Shribak – biomedicinės optikos ekspertas, kuriantis optinės, mechaninės ir programinės įrangos derinius, ieškant pažangių mikroskopijos technologijų gyvų ląstelių architektūros dinamikai tyrinėti. Jis ir jo komanda išrado naujo tipo poliarizuotos šviesos ir diferencijuotos interferencijos mikroskopus, leidžiančius generuoti gyvų ląstelių vaizdus su itin smulkiomis detalėmis. Jo pagrindinė užduotis bus sukurti ir plėtoti integruotą MUSE/PPM vaizdinimo platformą specialiai šiam projektui.
Kuang-Yu Jen – gydytojas patologas, dirba inkstų patologijos srityje ir vadovauja Kalifornijos Davis universiteto Medicinos centro inkstų patologijos skyriui. Šiame centre vykdoma viena stambiausių JAV inkstų transplantacijos programų, sukaupta didelė gerai anotuota pacientų su transplantuotais inkstais duomenų bazė.

 

Mokslinis tyrimas finansuojamas Europos socialinio fondo lėšomis pagal priemonės Nr. 09.3.3-LMT-K-712 veiklą „Mokslininkų kvalifikacijos tobulinimas vykdant aukšto lygio MTEP projektus“.

Log In or Register

Siekdami užtikrinti jums teikiamų paslaugų kokybę, Universiteto tinklalapiuose naudojame slapukus. Tęsdami naršymą jūs sutinkate su Vilniaus universiteto slapukų politika. Daugiau informacijos