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New Directions for Structure Segmentation, Phenotyping, and Language Interfacing in Histopathology

Projektbeschreibung

Die „Blackbox“ der KI-Pathologie entschlüsseln

Die Pathologie ist das maßgebliche Stadium von Krebsdiagnosen. Allerdings herrscht weltweit ein Mangel an Pathologinnen und Pathologen, während die Komplexität der Gewebedaten zunimmt. Während KI-Grundlagenmodelle eine leistungsstarke Möglichkeit zur Verarbeitung von Gigapixel-Bildern bieten, fungieren sie oftmals als „Blackbox“. Eine KI, die eine Einstufung als „Krebs“' oder „kein Krebs“ vornimmt, ohne ihre Schlussfolgerungen zu erläutern, ist von begrenztem Nutzen. Das ERC-finanzierte DeepSPIM-Projekt zielt darauf ab, große Sprachmodelle (LLMs) mit automatischer Gewebesegmentierung zu integrieren, um eine Schnittstelle für die pathologische Überprüfung von Objektträgern zu schaffen. Anstatt ein passives Ergebnis zu akzeptieren, können Ärztinnen und Ärzte die KI darum bitten, bestimmte Biomarker zu quantifizieren oder zu erklären, welche zellulären Merkmale zu einem bestimmten Risikowert geführt haben, so dass genauere Diagnosen unterstützt werden.

Ziel

Progress in deep learning brings new tools and methods that start reshaping pathology practice and advancing research in oncology. As a postdoctoral researcher in the Mahmood Lab (Harvard Medical School, 2022–), I played a pivotal role in the development and evaluation of “foundation models” for pathology – general-purpose models that can be used for various downstream tasks. Despite advances, foundation models still face several key limitations that restrict their widespread adoption. First, these models are designed to provide “non-human interpretable” data representation, providing little actionable insights to practitioners. Moreover, they lack robust language interfacing capabilities, especially in providing quantitative information. Finally, they are predominantly focused on hematoxylin & eosin (H&E) staining, leaving other histopathology modalities largely untouched. In this context, I hypothesize that foundation models for pathology will remain limited in impact unless they incorporate key additional features: (a) off-the-shelf structure segmentation and phenotyping for downstream analysis, (b) interactive language interfacing capable of answering quantitative queries, and (c) expanded support for other modalities, e.g. immunohistochemistry. To bring these ideas to life, I introduce DeepSPIM. In DeepSPIM, I will semi-automate data labeling to train segmentation models that will be combined with large language modeling to build a language interface. I will evaluate the translational capabilities of the models in assisting pathologists with routine clinical tasks, and, exploring interpretable morphological correlates of treatment response in oncology. The goals of DeepSPIM are closely aligned with the technical skills I developed throughout my PhD and postdoc. Leveraging my mentoring experience, professional network, and support of the University of Lausanne and the ERC Program, I aim to establish an independent research group in computational pathology.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2025-STG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

UNIVERSITE DE LAUSANNE
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 1 675 683,00
Adresse
QUARTIER UNIL CENTRE - BATIMENT UNICENTRE
1015 LAUSANNE
Schweiz

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Region
Schweiz/Suisse/Svizzera Région lémanique Vaud
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 675 683,00

Begünstigte (1)

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