{"id":9011,"date":"2026-09-01T08:00:00","date_gmt":"2026-09-01T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.isrec.ch\/?post_type=recherche&p=9011"},"modified":"2026-09-04T15:44:01","modified_gmt":"2026-09-04T13:44:01","slug":"lymphome-prof-laurence-de-leval-chuv-und-prof-raphael-gottardo-chuv","status":"publish","type":"recherche","link":"https:\/\/www.isrec.ch\/de\/forschung\/lymphome-prof-laurence-de-leval-chuv-und-prof-raphael-gottardo-chuv\/","title":{"rendered":"Lymphome<\/strong> – Prof. Laurence de Leval (CHUV) und Prof. Raphael Gottardo (CHUV)"},"content":{"rendered":"\n

Wenn digitale Pathologie auf r\u00e4umliche Proteomik trifft: Auf dem Weg zu einer neuartigen Pr\u00e4zisionsdiagnostik f\u00fcr T-Zell-Lymphome<\/strong><\/h2>\n\n\n
Dieser \u00abzweckgebundene Fonds\u00bb, unterst\u00fctzt durch eine grossz\u00fcgige Spende der Loterie Romande, wurde im September 2026 f\u00fcr 3 Jahre an Prof. Laurence de Leval (CHUV) und Prof. Raphael Gottardo (CHUV) vergeben.<\/h5>\n\n\n
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T-Zell-Lymphome sind seltene, b\u00f6sartige und aggressive Tumoren, die nur schwer behandelbar sind. Aufgrund der Vielfalt der histologischen Typen, der zellul\u00e4ren Urspr\u00fcnge und der Genetik ist ihre Klassifizierung komplex. Das Ziel dieses Projektes ist eine Verbesserung der Diagnose dieser Tumoren, wobei der Schwerpunkt auf anaplastischen, follikul\u00e4ren und \u201enicht n\u00e4her bezeichneten\u201c Einheiten liegt. Dazu werden wir individuelle diagnostische Marker in Multiplex-Panels nutzen, um mithilfe der zyklischen Immunfluoreszenz (COMET\u2122-Bildgebung) zellul\u00e4re Ph\u00e4notypen und r\u00e4umliche Interaktionen in routinem\u00e4ssig aufbereiteten Biopsien zu kartieren. Dieses Vorgehen wird die Standard-Immunhistochemie ersetzen. Es werden neue ph\u00e4notypische Signaturen angewendet, die mit den Tumoren und der Mikroumgebung in Zusammenhang stehen und mittels r\u00e4umlicher Einzelzelltranskriptomik entdeckt wurden.<\/p>\n\n\n\n

Das Projekt soll durch den Einsatz von Multiplex-Bildgebung und r\u00e4umlicher Biologie zu pr\u00e4ziseren Diagnosen f\u00fchren und somit relevante, wirksame klinische Anwendungen und eine verbesserte Patientenversorgung erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n\n\n

Ansatz<\/strong><\/p>\n\n\n\n

In diesem Projekt werden digitale Pathologie und Deep-Learning-Modelle eingesetzt, um durch Verkn\u00fcpfung von molekularen und histologischen Informationen in Bildern von H&E-gef\u00e4rbtem Gewebe morphologische Merkmale zu identifizieren. Geplant ist die Erstellung eines Atlas von T-Zell-Lymphomen, die genetisch charakterisiert und von Diagnoseexperten validiert wurden. Zudem soll Kontrollgewebe des lymphatischen Systems analysiert werden. Mit diesem Ansatz k\u00f6nnen Referenzwerte festgelegt, spezifische Modelle f\u00fcr die verschiedenen Lymphom-Subtypen identifiziert und verwertbare prognostische und therapeutische Signaturen bestimmt werden.<\/p>\n\n\n

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