All
All

What are you looking for?

All
Results
Organizations

Quick search

  • Projects supported by TA ČR
  • Excellent projects
  • Projects with the highest public support
  • Current projects

Smart search

  • That is how I find a specific +word
  • That is how I leave the -word out of the results
  • “That is how I can find the whole phrase”

High precision quantification of rodent and human pancreatic islets for transplantation

Project goals

Clinical outcome of pancreatic islet transplantation depends on the number of functional beta-cells in the graft. The current methods for islet graft assessment in vitro often fail at predicting the outcome. The standard currently used for islet volume estimation assumes spherical islet shape, grossly overestimating the volumes of individual islets, and leading to exaggerated expectation of beta cell number in the graft. Moreover, the necrotic core which develops in islets before transplantation, dependent on their size and shape, suggests that even if the volumes were estimated correctly, not all the original cells would contribute to the graft function. The graft assessment before transplantation must be rapid and simple, making 2D microscopy imaging the most appropriate approach. We previously developed a deep learning-based web service IsletNet, which allows the participating centers to fully automatically assess 2D images of dithizone-stained isolated pancreatic islets before transplantation to human recipients. Aim of this project is to develop and implement new mathematical functionalities estimating from 2D projections (1) the real islet volume, (2) the total islet cell number, and (3) the number of potentially viable cells in islet, dependent on the time in cell culture. We hypothesize that these functionalities can be derived from advanced 2D and 3D microscopic observations in a large number of individual natural islets and pseudo-islets in vitro. We will test the proposed methods in vitro and using xenotransplantation models. We anticipate that the improved IsletNet web service will increase predictability of the outcome of clinical and experimental transplantation. Additionally, IsletNet will become a unique tool allowing direct comparison between traditionally isolated pancreatic islets and modern artificially optimized pseudo-islets in vitro and in clinical studies.

Keywords

kontrola kvalityquality controlsprávná výrobní praxegood manufacturing practiceobrazová analýza3D stereologieoptická projekční tomografieměření objemupseudo-ostrůvky3D stereologyoptical projection tomographyvolume measurementpseudo-isletsminimally invasive procedurepostupy s omezenou invazivitoutransplantace Langerhansových ostrůvkůmoderní léčbaadvanced therapyLight sheet mikroskopiestrojové učenízvířecí modelyislet transplantationimage analysislight sheet fluorescence microscopymachine learninganimal models

Public support

  • Provider

    Ministry of Health

  • Programme

  • Call for proposals

    SMZ0202200001

  • Main participants

    Institut klinické a experimentální medicíny

  • Contest type

    VS - Public tender

  • Contract ID

    NU22-01-00141

Alternative language

  • Project name in Czech

    Velmi přesná kvantifikace Langerhansových ostrůvků hlodavců a člověka pro účely transplantace

  • Annotation in Czech

    Úspěšnost klinické transplantace Langerhansových ostrůvků závisí na počtu funkčních beta-buněk ve štěpu. Současné metody pro hodnocení štěpu in vitro nepredikují výsledek transplantace spolehlivě. Současný standard pro odhad objemu ostrůvků významně nadhodnocuje objemy jednotlivých ostrůvků a počet předpokládaných beta-buněk. Navíc buňky ve středu ostrůvku nekrotizují v závislosti na jeho velikosti a tvaru. I kdyby byly objemy odhadnuty správně, ne všechny přítomné buňky přispějí k funkci štěpu. Hodnocení štěpu zároveň musí být rychlé a jednoduché, což splňuje 2D mikroskopické zobrazování. V nedávné době jsme vyvinuli unikátní webovou službu IsletNet (založenou na metodě deep-learning). Umožňuje nám i mezinárodním spolupracujícím centrům před transplantací pacientům plně automaticky vyhodnotit 2D snímky izolovaných ostrůvků obarvených dithizonem. Cílem tohoto projektu je vyvinout a implementovat nové matematické funkce pro odhad skutečného objemu individuálních ostrůvků, jejich celkového počtu a počtu potenciálně životaschopných buněk, a to na základě jejich 2D projekcí. Podle předběžných dat předpokládáme, že tyto funkce lze odvodit z velkého počtu pozorování jednotlivých ostrůvků pomocí pokročilé 2D a 3D mikroskopie. Navrhované metody ověříme in vitro a pomocí xenotransplantačních modelů. Očekáváme, že webová služba IsletNet doplněná o nové funkce povede ke spolehlivější predikci výsledků klinických a experimentálních transplantací. IsletNet se navíc stane jedinečným nástrojem pro přímé srovnání tradičně izolovaných pankreatických ostrůvků s perspektivními pseudo-ostrůvky optimalizovaných objemů a tvarů, a to jak in vitro tak v rámci klinických studií.

Scientific branches

  • R&D category

    AP - Applied research

  • OECD FORD - main branch

    30213 - Transplantation

  • OECD FORD - secondary branch

  • OECD FORD - another secondary branch

  • FJ - Surgery including transplantology

Solution timeline

  • Realization period - beginning

    May 1, 2022

  • Realization period - end

    Dec 31, 2025

  • Project status

    K - Ending multi-year project

  • Latest support payment

    Apr 12, 2024

Data delivery to CEP

  • Confidentiality

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

  • Data delivery code

    CEP25-MZ0-NU-R

  • Data delivery date

    Mar 12, 2025

Finance

  • Total approved costs

    11,544 thou. CZK

  • Public financial support

    11,544 thou. CZK

  • Other public sources

    0 thou. CZK

  • Non public and foreign sources

    0 thou. CZK

Basic information

Recognised costs

11 544 CZK thou.

Public support

11 544 CZK thou.

100%


Provider

Ministry of Health

OECD FORD

Transplantation

Solution period

01. 05. 2022 - 31. 12. 2025