Das Vorhaben umfasst Teilprojekt 2 des Verbundes MicMode-I2T. Das Ziel des Verbundes ist eine modulare und flexible Bildanalyseplattform, die relevante bildbasierte Information aus diagnostischen Biopsien und Gewebeschnitten von normalem menschlichen Gewebe extrahiert und für mathematische Modelle verfügbar macht. Bildbasierte Daten werden aus digitalen mikroskopischen "Whole Slide Images" (WSI) extrahiert, um Rahmenbedingungen für mathematische Modelle für die Simulation von Interaktionen zwischen Immun- und Targetzellen zu definieren. Bildbasierte Informationen sollen außerdem zu einer schrittweisen Verfeinerung und zur Parametrisierung von Modellen beitragen. Die geplanten Arbeiten werden auf einen erfolgreich etablierten modularen Bildanalyse-Workflow für Brustgewebe aufbauen, und diesen um Anwendungen in Nierengewebe erweitern, mit Fokus auf Virus (BKV)-infizierte transplantierte Nieren in Kollaboration mit dem eKid-Konsortium. Für Anwendungen in Magenkarzinomen wird die SYSIMIT-Arbeitsgruppe mit dem SYS-Stomach Konsortium bei der Entwicklung von Multiplex-Immunhistochemie zum Nachweis von Immunzellen im Gewebekontext zusammenarbeiten, und gemeinsam Ansätze zu Bildanalyse entwickeln. Ein zunehmend spürbarer Engpass bei der Entwicklung von Bildanalysealgorithmen mit maschinellem Lernen ist die Verfügbarkeit von annotierten Bildern, die zum Training des Systems und für die nachfolgende Validierung und Qualitätskontrolle automatisierter Analysen unverzichtbar sind. Die SYSIMIT -Gruppe wird hierzu eine kürzlich gestartete Initiative für "crowd sourcing” weiterentwickeln und Studierende über freiwillige Teilnahme und über bezahlte Mitarbeit ("Studentische Hilfskräfte") in das Projekt einbinden. Ein Workshop, der die Projektpartner und interessierte Studierende und junge Wissenschaftler zusammenbringen wird, soll das Netzwerk und Synergien zwischen den e:Med Modulen stärken, und Offenheit für Applikationen über die bestehenden Projekte hinaus signalisieren.