Z przyjemnością informujemy o rozpoczęciu realizacji projektu pt. „Algorytm do personalizacji leczenia raka jajnika na podstawie przestrzennego modelu transkryptomicznego tkanki guza o rozdzielczości jednokomórkowej”, którego kierownikiem jest dr Mikołaj Zaborowski. Projekt ten otrzymał wsparcie finansowe w działaniu FIRST TEAM Fundacji na Rzecz Nauki Polskiej.
Rak jajnika jest chorobą o bardzo złym rokowaniu. Nie jest jasne, w jaki sposób pacjentka odpowie na planowane leczenie. Celem projektu jest stworzenie testu przeznaczonego dla pacjentek chorych na raka jajnika, wskazującego które z nich odniosą korzyść z zastosowania dostępnych terapii inhibitorami PARP i jakie nowe leki mogłyby zostać użyte w grupie opornej na leczenie.

Test opracowany przez zespół badawczy projektu będzie składał się z dwóch głównych komponentów. Pierwszym z nich jest zaawansowany, multimodalny model raka jajnika, który posłuży do funkcjonalnego opisania każdego przypadku choroby na poziomie pojedynczych komórek w wymiarze molekularnym, uwzględniającym ekspresję RNA i obrazowym, opisującym morfologię tkanki. Dane molekularne zostaną wygenerowane w przestrzennym sekwencjonowaniu transkryptomu w rozdzielczości jednokomórkowej, a dane obrazowe będą pozyskane przy użyciu wysokorozdzielczego skanera tkanek. Za pomocą analizy bioinformatycznej zidentyfikowane zostaną odmienne populacje komórek występujących w guzie, a zaawansowany aparat matematyczny pozwoli modelować interakcje zachodzące pomiędzy nimi. Drugi komponent testu stanowić będzie algorytm predykcyjny, który dokona oceny lekooporności choroby oraz wskaże powiązane z nią szlaki molekularne, specyficzne populacje komórek lub rodzaje występujących między nimi interakcji. Algorytm predykcyjny zostanie stworzony poprzez zastosowanie metod sztucznej inteligencji przy użyciu danych z opracowanego modelu raka jajnika.

Wyniki projektu mają szansę znacząco przyczynić się do poprawy rokowania pacjentek oraz otworzyć nowe możliwości w obszarze terapii onkologicznych i personalizacji leczenia. Opracowany algorytm predykcyjny może pozwolić w przyszłości zminimalizować występowanie poważnych działań niepożądanych związanych ze stosowaniem standardowej terapii oraz w kwalifikacji pacjentek do badań klinicznych, poprzez wskazywanie alternatywnych celów terapeutycznych.

Całkowity koszt projektu wynosi 3 999 442,00 zł, z czego całość została przyznana ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego w ramach programu Fundusze Europejskie dla Nowoczesnej Gospodarki 2021-2027. Zakończenie realizacji działań w projekcie przewidziane jest na wrzesień 2028 r.