Vorhersage des Ansprechens auf Venetoclax/Azazytidin durch die Bestimmung der zytologischen Variabilität in AML-Blasten mittels generativer KI-Bildanalyse in Kombination mit Einzelzell-Transkriptomik (B01)

• Fachliche Zuordnung: Hämatologie, Onkologie ; Medizininformatik und medizinische Bioinformatik
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 533056198

Projekt B01 wird die Variabilität von AML-Blasten als Determinante für das Ansprechen auf die Behandlung mit Venetoclax (VEN) und Azazytidin (AZA) analysieren. Neuartige Multiomics Einzelzell- Sequenzierungstechniken und generative KI-basierte Bildanalyse werden auf gepaarte Primärproben (Diagnose/Rückfall) angewandt, um die zelluläre Morphologie mit Daten zu molekularen Mechanismen zu integrieren. Diese Analysen sollen dazu beitragen, Behandlungsergebnisse vorherzusagen und neue Biomarker für das Therapie-Ansprechen zu identifizieren.

• DFG-Verfahren: Sonderforschungsbereiche
• Teilprojekt zu: SFB 1709: Zelluläre Plastizität bei Myeloischen Erkrankungen: Von Mechanismen zu zielgerichteten Therapien
• Antragstellende Institution: Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg
• Teilprojektleiterinnen / Teilprojektleiter: Maike Janssen; Professor Dr. Jakob Nikolas Kather