A Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal (NKFIH) által támogatott, két évet felölelő kutatási projekt konzorciumi formában valósul meg az Innovitech Kft. vezetésével, valamint a GE Healthcare Magyarország Kft. és a győri Széchenyi István Egyetem közreműködésével. A kutatás-fejlesztésben klinikai partnerként a Győr-Moson-Sopron Vármegyei Petz Aladár Egyetemi Oktató Kórház mint regionális hematológiai központ, valamint Európa egyik kiemelkedő onkoradiológiai tudáscentruma, a Debreceni Egyetem vesz részt.
A daganatos megbetegedések hatékony kezelésének kulcsa a korai diagnosztika és a személyre szabott terápia. A most induló közös kutatás-fejlesztés célja az onkológia területén működő informatikai döntéstámogató megoldás fejlesztése. A bioinformatikai, genomikai és képalkotó diagnosztikai adatokra épülő mesterséges intelligencia (MI) alapú fejlesztés a korai diagnosztikát és a precíziós orvoslást célozza. Az együttműködés eredményeként azonosítják a betegséget kiváltó szabályozó elemeket, amelyek segítségével korábban felismerhető lesz a daganat és új terápiás eljárás meghatározása válik elérhetővé.
A könnyen félrediagnosztizálható daganatos megbetegedések hátterében sok esetben genetikai, epigenetikai torzulások állnak. A betegség túlélési esélyét elsődlegesen a korai felismerés, a személyre szabott terápia, valamint a diagnózistól a kezelés megkezdéséig eltelt idő határozza meg.
"Az InnovITech Kft. számos innovatív informatikai irányú kutatás-fejlesztésben vesz részt, és kiemelten fontosnak tartja az olyan mesterséges intelligencián (MI) alapuló projekteket, amelyek a hatékonyabb ellátás biztosítása érdekében klinikai döntéstámogató rendszer fejlesztésére irányulnak." - mondta Dr. Marien Szabolcs, a projektet vezető InnovITech Kft. ügyvezető igazgatója.
"Az újonnan induló projekt, amely elősegíti a daganatos elváltozások korai felismerését, illetve személyre szabott terápia kialakítását jelentős innovációs lehetőséget hordoz, hiszen olyan MI által vezérelt algoritmusok kifejlesztését célozza a funkcionális genomikai összefüggések elemzésére, amelyek lehetővé teszik korábban ismeretlen genetikai markerek azonosítását. A fejlesztés során a funkcionális genomikai elemzéseket, illetve a genom térbeli szimulációját biztosító bioninformatikai, gépitanulási eljárásokat az InnovITech kutatói, illetve szoftverfejlesztő mérnökei dolgozzák ki."
A Konzorciumi partnerek együttműködését a jelenleg korlátozottan rendelkezésre álló onkodiagnosztikát és a személyre szabott terápia meghatározását támogató biotechnológiai és informatikai megoldások hiányosságai hívták életre. A projekt során a daganatos betegségeket kiváltó genetikai tényezőket és azok funkcionális jelentőségét különböző epigenetikai módszerekkel és információtechnológiai megközelítésekkel szeretnék kutatni.
"A következő évtizedben a személyre szabott terápia forradalmasíthatja a betegek ellátását szerte a világon, amelyhez intelligens, összekapcsolt egészségügyi rendszerekre van szükség. A GE HealthCare olyan innovatív technológiák, mint a fejlett orvosi képalkotás, a mesterséges intelligencia (MI) és a molekuláris diagnosztika összekapcsolása révén a célzottabb és eredményesebb személyre szabott betegellátás megvalósítását tűzte ki céljául, amely az elérhető legjobb kezelési eredményt biztosítja a páciensek számára. Az új kutatás-fejlesztés során a hazai GE HealthCare magasan képzett, tapasztalt szoftvermérnökei elsősorban az MI alapú tumor detektálás automatizálására fókuszálnak" - osztotta meg Ferenczi Lehel, a GE HealthCare ügyvezető - adat és analitikai igazgatója.
"Az egészségügyi kutatások adatfeldolgozási terheinek enyhítésére ma már számos mesterséges intelligencia alapú megoldás is lehetséges. Az új projekt megvalósulásához örömmel csatlakoztak egyetemünk felkészült szakértői, hogy - a genomok térbeli megjelenítésébe és a genomikai kutatások MI-feladataiba való bekapcsolódás mellett - kifejlesszenek egy részben MI-alapú természetes nyelvfeldolgozó megoldást. A szoftver a kutatásba bevonandó betegek változatos, sokszor szabadszavas adatlapjaiból - ambulánslapokból, klinikai, genomikai és orvosi képalkotó vizsgálatok leleteiből - csak a kutatókat érdeklő adatokat keresi ki automatikusan és írja be egy kutatási adatbázisba" - tette hozzá Dr. Horváth Zoltán professzor, a Széchenyi István Egyetem Gépészmérnöki, Informatikai és Villamosmérnöki Karának dékánja.
A projekt innovációs lehetőségeit tovább szélesíti a genom térbeli szimulációjára megfogalmazott közös cél. Az új megoldás révén a különböző sejtállapotokból nyert genomok térbeli, szerkezeti torzulásai, az azonosított funkcionális genomikai mutációs eltérései, valamint az onkoradiológiai és klinikai adatok közötti összefüggések elemezhetővé válnak. Ez az új technológia a kialakult betegség hátterében húzódó okok és mechanizmusok azonosításával jobb megértést biztosít az orvosok számára, amely lehetőséget kínál egy megalapozottabb, célzott terápia megválasztására, valamint a betegség várható kimenetelének pontosabb prognózisára.
Projekt megnevezése: "Onkológiai korai diagnosztikát és terápiaválasztást támogató funkcionális genomikai és képalkotó diagnosztikai keretrendszer fejlesztése";
- Projekt megnevezése: "Onkológiai korai diagnosztikát és terápiaválasztást támogató funkcionális genomikai és képalkotó diagnosztikai keretrendszer fejlesztése";
- Projekt azonosító: 2023-1.1.1-PIACI_FÓKUSZ-2024-00027;
- Támogatás összege: 791 377 269 Ft.
