Projekttitel: SaxoCell – 2.Phase
Projektdauer: 01.10.2024 – 30.09.2027
Forschungsbereich: Biowissenschaft und Medizin
ScaDS.AI Dresden/Leipzig wirkt an zwei Teilprojekten der zweiten Phase des BMBF-Clusters „cluster4future SaxoCell“ mit. Es handelt sich dabei um ein großes, sachsenweites Forschungscluster, das sich der Entwicklung und klinischen Anwendung zellbasierter Therapien widmet. Unsere Teams sind in den Teilprojekten „NK-Alliance“ und „MSC-Ready“ aktiv.
„NK-Alliance“ ist ein Projekt und ein interdisziplinäres Konsortium zur Entwicklung und Optimierung von Zelltherapien unter Einsatz von natürlichen Killerzellen (NK-Zellen). NK-Zell-basierte Therapien haben ein breites Anwendungsspektrum und verbessern die Behandlung von Krebspatienten sowie von Autoimmunerkrankungen erheblich. Das Projekt konzentriert sich insbesondere auf die Behandlung von Glioblastomen, Leukämie und durch B-Zellen verursachten Autoimmunerkrankungen.
Im Projekt MSC-Ready steht ein anderer Zelltyp im Mittelpunkt: mesenchymale Stromazellen (MSC). Diese Zellen sind Stammzellen, die aus Nabelschnurblut isoliert werden und als Vorläufer für eine Vielzahl von Zelltherapien dienen, darunter die Behandlung von Sepsis oder chronischen Lungenerkrankungen bei Säuglingen. Ziel des Projekts ist es, die Produktionseffizienz zu steigern. Damit soll die Verfügbarkeit von Zelltherapien erhöht und die Kosten des größtenteils nicht automatisierten Produktionsprozesses gesenkt werden.
In beiden Projekten entwickeln und wenden die Projektpartner Methoden der KI und der Datenwissenschaft an, um die Entwicklung neuer Zelltherapien zu ermöglichen und deren Herstellung zu optimieren. Im Einzelnen nutzen wir KI-Methoden zur Unterstützung des Proteindesigns von Bindungsdomänen (NK-Alliance, Meiler/Schoeder), zur umfassenden Charakterisierung von NK-Zellen und zur Vorhersage der Zytotoxizität (NK-Alliance, Köhl/Reiche/Rahm/Ewald) sowie zur Prozessoptimierung in der Zellherstellung (MSC-Ready, Rahm/Ewald/Neumuth). Schließlich tragen wir durch die Zusammenarbeit mit regionalen Industriepartnern wie der MDTB cells GmbH dazu bei, Zelltherapeutika „Made in Sachsen“ zu ermöglichen und zu fördern.
In der zweiten Phase von SaxoCell arbeiten wir weiter an der Entwicklung und Optimierung von Gen- und Zelltherapeutika. Diese werden auch „lebende Medikamente“ genannt und sind derzeit mit hohen Kosten verbunden und nur in begrenztem Umfang verfügbar. Zwar bieten Zelltherapeutika ein immenses Potenzial zur Behandlung vieler verschiedener Krankheiten, doch stehen sie in der klinischen Praxis vor Problemen wie Off-Target-Toxizität, fehlenden Markern für die Spenderauswahl oder einer überwiegend manuellen Herstellung. Diese Probleme führen zu hohen Kosten und einer sehr eingeschränkten Anwendung. Wir entwickeln daher KI-basierte Methoden in Verbindung mit Datenanalysen, um die zentralen Herausforderungen auf dem Weg zu einer breiten Anwendung zellbasierter Therapien zu bewältigen.
Die SaxoCell-Projekte zielen darauf ab, durch die Nutzung eines breiten Spektrums an Daten – von molekulargenetischen Daten auf Einzelzellebene bis hin zur mikroskopischen Live-Zell-Bildgebung während der Produktion – Weiterentwicklungen und Optimierungen zu erzielen. Im Hinblick auf Letzteres setzen wir die Arbeit der ersten Phase fort, in der wir eine KI-basierte Bildanalyse zur Überwachung der Zellkultivierung entwickeln. Ziel ist es, die Prozessoptimierung, Qualitätskontrolle und Automatisierung voranzutreiben. Konkret nutzen wir ein fein trainiertes Basismodell zur Bildsegmentierung, „Segment Anything“ von Meta. Dieses ermöglicht eine automatisierte und robuste Quantifizierung der Zelldichte (Konfluenz). Die Überwachung der Konfluenz ist bei der Stammzellkultivierung von entscheidender Bedeutung, da das Ausgangsmaterial (Nabelschnurblut) knapp ist. Außerdem beginnen Stammzellen bei hoher Konfluenz, sich zu differenzieren und ihre Potenz für zelltherapeutische Anwendungen verlieren.

Wir analysieren und wenden KI-Methoden auf viele verschiedene Datenmodalitäten an. Daher werden wir in jedem Teilprojekt unterschiedliche Techniken und Ansätze einsetzen. Zur Optimierung der Herstellung von Zelltherapeutika setzen wir die Forschung an Grundmodellen für die Live-Zell-Bildgebung in Kombination mit anderen Sensordaten eines realen Produktionsdemonstrators (MSC-Ready) fort. Im Rahmen der NK-Alliance entwickeln wir ein umfassendes Zellcharakterisierungsverfahren, indem wir Einzelzell-Genexpressionsdaten mit Spenderspezifität durch unüberwachte Lernmethoden wie Autoencoder sowie durch überwachtes Lernen integrieren, um Modelle zu trainieren und Marker für die Spenderauswahl zu identifizieren. Schließlich werden in der NK-Alliance von der Gruppe um Schoeder/Meiler modernste Methoden zur Strukturvorhersage eingesetzt, um Bindungsdomänen von NK-Zellen für effiziente Zelltherapeutika zu entwerfen.
Insgesamt hat sich SaxoCell zum Ziel gesetzt, eine kosteneffiziente Entwicklung und Produktion von Zelltherapeutika in der Region „Made in Sachsen“ zu fördern. Als Partner im Bereich KI und Datenanalyse unterstützen wir mit unserem Fachwissen dabei, Erkenntnisse zu gewinnen, die Qualität sicherzustellen und die Produktion zu optimieren. Darüber hinaus entwickeln wir auf der Grundlage realer Probleme und Daten neue Ansätze und Methoden, die auf andere Szenarien und die Forschung in anderen Bereichen übertragen werden können.
Professur für Immunonkologie
Institut für Wirkstoffentwicklung
Professur für Informationssysteme in der Medizintechnik
Department of Computer Science, Datenbanken-Gruppe, Professur für Datenbanken
Bioinformatik
Drug Discovery
Akademische Partner:
Partner aus der Industrie:
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