Zellsegmentierungsfreie Identifizierung von mRNA-Lokalisationsmustern in Tumoren; Akronym: SAGE (spatial analysis of gene expression)

Abstract

Die transkriptionelle Heterogenität von Krebszell-Ökosystemen stellt eine therapeutische Herausforderung dar, da sie das Wachstum, die Immunflucht, die Metastasierung und die Reaktion auf Medikamente beeinflusst. Identische Zelltypen können gewebespezifische Expressionsmuster aufweisen. Die Aufklärung der Verbindung zwischen räumlicher Organisation und Expressionsprogrammen von Zellen ist besonders wichtig für das Verständnis der zellulären Heterogenität und der Mikroumgebung in soliden Tumoren. Ziel des Projektes war es deshalb, eine effiziente, anwenderfreundliche und übergreifende Analyseumgebung für in-situ-Transkriptomik (IST)-Daten zu erstellen, welche eine zellsegmentierungsfreie Identifizierung von mRNA-Lokalisationsmustern in Tumoren ermöglicht. Typischerweise beinhaltet die Analyse von IST-Daten einen Schritt, bei dem alle mRNA-Moleküle je einer der in der Gewebeprobe befindlichen Zellen zugewiesen werden. Dies ist jedoch problematisch, da gute Zellsegmentationen oft schwer zu erstellen sind. Deshalb besteht unmittelbar Bedarf an einer Methode, die ohne einen solchen Segmentationsschritt auskommt. Im Verlauf des Projektes wurde eine Reihe neuer Software-Instrumente geschaffen, die die oben beschriebene Fragestellung adressiert und deren erfolgreiche Anwendung unter Beweis stellt. Die in diesem Projekt generierten SoftwareTools wurden auf gesunde, krankheits- und krebsbezogene Gewebedatensätze von Konsortien, Industriepartnern und lokalen Kollaborationspartnern angewendet. Dabei wurden bestehende und neu entstehende Speicherstrukturen und Datenstandards unterstützt, die Berechnungsanforderungen verringert sowie eine webbasierte App für unser Tool entwickelt. Weitere IST-Analyseplattformen wurden in unseren Algorithmus integriert. Veröffentlicht wurden der Quellcode, eine Cloud fähige Webanwendung und Publikationen, die unsere Werkzeuge und Ergebnisse beschreiben. Neben der Durchführung und Organisation von zwei Hackathons wurde ein zweitägiger Schulungskurs zur Nutzung unserer Software abgehalten. Alle diese Produkte werden aufgrund ihrer Veröffentlichung entsprechend den FAIR-Prinzipien bereits von der wissenschaftlichen Gemeinschaft genutzt. Das Projekt hat eine Vielzahl von verwertbaren Ergebnissen in verschiedenster Form geliefert und ist insofern außerordentlich erfolgreich bezüglich der Menge und Qualität der erzeugten Ergebnisse. Es gibt insgesamt 10 wissenschaftliche Publikationen, die aufgrund der SAGE-Förderung ermöglicht wurden, zumeist in Fachzeitschriften mit hohem Impakt-Faktor wie Nature Methods (Impakt-Faktor: 36.1) https://doi.org/10.1038/s41592-025-02617-2. Zusätzlich gibt es eine Vielzahl von Veröffentlichungen verschiedener Web-Tools und entsprechender Repositorien, deren Auflistung im Sachbericht im Detail vorliegen. Die erzeugten Webtools sind entsprechend den FAIR - Vorgaben öffentlich verfügbar und werden bereits von einer Vielzahl Forschender angewendet. Die Arbeit an web-basierten Tools wie den oben genannten wird insbesondere vorangetrieben durch die Zusammenarbeit während Hackathons, weil hier Experten der wissenschaftlichen Gemeinschaft auf internationaler Ebene im konzentrierten Austausch für einen begrenzten Zeitraum zusammenarbeiten. Im Projektzeitraum fanden 3 Hackathons statt, von denen 2 von Naveed Ishaque organisiert und durchgeführt wurden. Zusätzlich veranstaltete Naveed Ishaque einen Kursus zur Datenanalyse von räumlichen Omics Daten. Diese Hackathons und Kurse stellen eine großartige Möglichkeit dar, weitere Kontakte zu knüpfen und neue Kooperationen anzuregen, ähnlich wie die Präsentation von Ergebnissen auf Fachkonferenzen. Anwendung der erzeugten Ergebnisse erfolgt bereits im Open-Source-Vertrieb nach FAIR-Prinzipien, die Integration in große Forschungskonsortien und die Bereitstellung von Schulungen und Beratung wird bereits genutzt durch z. B. das Angebot hochwertiger cloudbasierter Analysedienste oder die Integration des Rahmens in diagnostische und pharmazeutische Pipelines besteht ein Potential der Kommerzialisierung Naveed Ishaque hat die erzielten Ergebnisse in verschiedenen Stadien national und international auf einer Reihe von Fachtagungen und Konferenzen oder auch auf Veranlassung interessierter Arbeitsgruppen vorgestellt, so dass es insgesamt mehr als 20 Präsentationen gab, zu denen Ergebnisse dieses Projektes innerhalb der Forschungsgemeinschaft geteilt wurden. Zudem ist er seit 2023 Mitglied des zentralen Ausschusses der Global Alliance for Spatial Technologies (GESTALT), die den Zugang zu Spitzeninformationen über räumliche Omics-Technologien demokratisieren will. Abschliessend lässt sich sagen, dass eine effiziente, anwenderfreundliche und übergreifende State-of-the-Art Analyseumgebung für in-situ-Transkriptomik (IST)-Daten erstellt wurde, die eine zellsegmentierungsfreie Identifizierung von mRNA-Lokalisationsmustern in Tumoren erlaubt und welche bereits erfolgreich von weiten Teilen der wissenschaftlichen Gemeinschaft angewendet wird.