Akute lymphatische Leukämie (ALL) ist die häufigste Krebsform bei Kindern und Jugendlichen. Trotz steter Verbesserung der therapeutischen Ansätze ist ein Rückfall aufgrund unzureichender Vernichtung leukämischer Blasten nach wie vor die häufigste Ursache für Therapieversagen. Die Quantifizierung von minimaler Resterkrankung (MRD) zu bestimmten Zeitpunkten der Behandlung mittels Durchflusszytometrie (FCM) ist ein wichtiges und weit verbreitetes Diagnoseverfahren für die Therapiesteuerung um Rückfälle zu vermeiden. Allerdings ist FCM noch zeitaufwendig und erfordert fundiertes Fachwissen und manuelle Auswertung. Es ist das erklärte Ziel des Projekts AutoFLOW, ein automatisiertes Analysesystem als eine objektive und verlässliche Entscheidungshilfe für eine breitere Nutzerschaft in den Diagnosezentren der Welt zu schaffen.
Während medizinische, laborlastige Forschungsprojekte häufig im Stillen stattfinden, fokussiert dieses bi-nationale, EU-finanzierte Marie-Curie (IAPP) Projekt auf das Gegenteil - regen Austausch von Wissenschaftlern verschiedener Disziplinen: Die ALL-Expertise der Labortechniker und Ärzte wird aktiv mit dem Know-How von Computerexperten kombiniert. International renommierte Forschungseinrichtungen wie Charité Universitätsmedizin (Deutschland) und der Technischen Universität Wien / Computer Vision Lab bearbeiten zusammen mit Firmenpartnern (KMU) die schwierige Aufgabenstellung aus allen möglichen Blickwinkeln: Auf der einen Seite der Diagnose-Pipeline steht ein einzigartiger ALL-Datensatz und ein Expertenteam mit langjähriger Erfahrung von Labdia Labordiagnostik (Österreich), auf der anderen Seite zwei IKT-Unternehmen, Infokom (Deutschland) und CogVis (Österreich), für die Entwicklung einer benutzerfreundlichen Datenanalysesoftware.
In AutoFLOW bedeutet der Wissenstransfer einen tatsächlichen nationalen und internationalen Austausch von Arbeitsplätzen von 13 hochqualifizierten Fellows zwischen den Partnern untereinander, sowie von KMU zu Forschungseinrichtungen und umgekehrt, um jeweils vor Ort ein praktisches Verständnis der komplexen Materie und der jeweils anderen Rollen zu gewinnen, um schließlich eine hochwertige FCM-basierte MRD-Auswertung schaffen zu können.