ERA-NET Transcan-Neu III - SPELCASTER - Standardisiertes Profiling von epigenetischen Loci zur dezentralen Klassifizierung von Tumoren der Nasennebenhöhlen und Identifizierung von Markern für das Therapieansprechen - Ludwig-Maximilians-Universität München

Im Rahmen des beantragten Projektes soll ein Machine Learning Klassifikator entwickelt werden, der basierend auf DNA Methylierungsdaten eine Klassifizierung von Tumoren der Nasennebenhöhlen und Speicheldrüsen ermöglicht. Da Tumoren der Nasennebenhöhle und der Speicheldrüsen verhältnismäßig selten sind und einige Entitäten ungewöhnliche Raritäten darstellen, werden die für das Algorithmustraining benötigten Proben über ein europaweites Konsortium gesammelt, wobei auch klinische Studienkollektive eingeschlossen werden. Der Klassifikator wird in der Folge multizentrisch validiert und die Datenerhebung und -interpretation zwischen den einzelnen Projektpartnern harmonisiert werden. Der an der LMU München ansässige Teil des Konsortiums unter Leitung von Professor Philipp Jurmeister wird Daten für das Referenzkollektiv beitragen und zusammen mit der Arbeitsgruppe von Professor David Capper (Charité Berlin) die Hauptverantwortung für die Entwicklung des Machine Learning Klassifikators übernehmen. Zudem wird durch den Antragsteller der mögliche Einfluss von Tumorheterogenität auf das Klassifikationsergebnis durch die Analyse von mehreren Tumorregionen sowie gepaarten Biopsien und Operationspräparten geprüft.