INTeRCePT3.0

Räumliche und molekulare Charakterisierung von Lymphomen

INTeRCePT 3.0 untersucht die molekulare Zusammensetzung und räumliche Organisation von Lymphomen mithilfe hochauflösender Einzelzell- und Multi-Omics-Technologien. Diese Ansätze ermöglichen eine detaillierte Analyse von Tumorgewebe auf Einzelzellebene und erfassen sowohl die Architektur des Tumormikromilieus als auch die Interaktionen zwischen Tumorzellen und dem Immunsystem. Die integrierten Analysen schaffen die Grundlage, um tumorbiologische Mechanismen und funktionelle Zusammenhänge präzise zu verstehen und diese Erkenntnisse in prädiktive Modelle zu überführen.

Longitudinale Analyse von Tumor- und Immunveränderungen

Mehr als 1’000 Tumor- und Blutproben werden longitudinal analysiert — erhoben vor der Behandlung und insbesondere in frühen Phasen der Therapie. Diese wiederholten Messungen ermöglichen eine systematische Verfolgung von Veränderungen der Tumor- und Immunprofile über die Zeit hinweg und erlauben die Identifikation früher Hinweise auf ein unzureichendes Therapieansprechen.

Zusätzlich werden Liquid Biopsies zur Analyse zirkulierender Tumor-DNA (ctDNA) eingesetzt, wodurch eine kontinuierliche und minimal-invasive Überwachung genetischer Veränderungen des Tumors möglich wird. Dieser Ansatz ermöglicht die frühe Erkennung entstehender Resistenzmechanismen und unterstützt eine rechtzeitige Anpassung der Therapiestrategien.

Analyse der Immunantwort während der Therapie

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der hochdimensionalen Immunprofilierung, die eine detaillierte Untersuchung der Zusammensetzung und Funktion des Immunsystems während der gesamten Behandlung ermöglicht. Veränderungen verschiedener Immunzellpopulationen und ihrer Aktivierungszustände werden longitudinal erfasst und mit klinischen Verläufen korreliert. Ziel ist es, Immunantworten auf unterschiedliche Therapien besser zu verstehen und immunologische Parameter in die Vorhersage des Behandlungserfolgs zu integrieren.

Entwicklung prädiktiver Modelle und dynamischer Risikovorhersagen

Zur Integration der verschiedenen molekularen, zellulären und klinischen Datentypen werden quantitative Modelle und Methoden des Machine Learning eingesetzt. Diese Ansätze ermöglichen eine systematische Analyse komplexer Zusammenhänge zwischen Tumorbiologie, Immunantwort und Therapieansprechen.

Auf Grundlage dieser Analysen entwickelt INTeRCePT 3.0 individualisierte Modelle zur dynamischen Risikovorhersage, die eine präzisere und adaptive Behandlungssteuerung unterstützen sollen. Die entwickelten Modelle werden anschliessend in einer prospektiven klinischen Studie validiert, um die Machbarkeit dynamischer Präzisionsonkologie-Ansätze bei Lymphomen zu demonstrieren.