10x Genomics, Inc. und das A*STAR Genome Institute of Singapore (A*STAR GIS) haben eine Forschungskooperation für das Projekt ,,Target Inference from Spatialomics & Histology Using Multimodal AI & Phenotypes" (TISHUMAP) angekündigt. Diese Initiative nutzt die Xenium-Plattform von 10x Genomics sowie fortschrittliche Künstliche Intelligenz (KI), um Tausende von Gewebeproben zu analysieren. Ziel ist es, die Entdeckung neuer Wirkstoffziele zu beschleunigen und die Präzisionsmedizin bei Krebs- und Entzündungserkrankungen voranzutreiben. Im Rahmen der TISHUMAP-Studie werden A*STAR GIS und 10x Genomics bis zu 2.500 formalinfixierte, paraffineingebettete (FFPE) klinische Gewebeproben untersuchen, darunter solche von Magen-, Leber- und Darmkrebs.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, bei denen Gewebe aufgebrochen werden müssen, ermöglicht die Xenium-Plattform von 10x Genomics es Forschern, die Genaktivität direkt in einzelnen Zellen innerhalb intakter Gewebe zu visualisieren. Dieser Ansatz liefert eine umfassende und präzise molekulare Landkarte, die deutlich zeigt, wie Zellen positioniert sind, miteinander interagieren und im natürlichen biologischen Kontext funktionieren. In Kombination mit fortschrittlicher KI erlaubt diese leistungsstarke Fähigkeit den Forschern, kritische Muster in großen Datensätzen schnell zu erkennen und so die Identifizierung neuer Biomarker und Wirkstoffziele signifikant voranzutreiben.

Das Ziel ist es, den Weg für die Entwicklung neuer Diagnostika und künftig auch für personalisierte Behandlungspläne für Patienten zu ebnen. Die Zusammenarbeit umfasst sowohl die Datengenerierung als auch die Analyse, einschließlich maßgeschneiderter Genpanels für spezifische Forschungsfragen und intelligenter Software-Pipelines zur effizienten Verwaltung großer Datenmengen. A*STAR GIS und 10x Genomics werden gemeinsam daran arbeiten, Laborabläufe zu optimieren und fortschrittliche Werkzeuge zu entwickeln, die es Wissenschaftlern erleichtern, Proben vorzubereiten, Bilder zu erfassen und räumliche Biologiedaten zu analysieren.

Zudem werden sie gemeinsam maßgeschneiderte Genpanels und intelligente Software-Pipelines entwickeln, die speziell dafür ausgelegt sind, die enormen Datenmengen dieser hochmodernen Forschung effizient zu verarbeiten.