Lunit und Labcorp starten strategische Partnerschaft für KI-gestützte digitale Pathologie
Der südkoreanische KI-Spezialist Lunit und der US-Laborriese Labcorp haben eine umfassende Kooperation angekündigt, um digitale Pathologie und künstliche Intelligenz in der Onkologie entscheidend voranzutreiben. Ziel ist es, Forschung und klinische Versorgung durch die Kombination von Labcorps umfangreicher pathologischer Expertise mit Lunits hochentwickelten KI-Algorithmen zu beschleunigen.
Kern des Projekts ist die Verknüpfung hochauflösender Whole-Slide-Bilder mit KI-basierter räumlicher Tumorumgebungs-Analyse (spatial profiling. Dadurch sollen neue Biomarker identifiziert und personalisierte Immunonkologie-Strategien entwickelt werden.
Erste Ergebnisse der Zusammenarbeit wurden bereits auf zwei großen Fachkongressen vorgestellt:
- Beim SITC-Kongress zeigte eine Auswertung von über 370 digitalen Pathologie-Präparaten mit Lunit SCOPE IO®, dass KI-gestützte räumliche Analysen immun-aktive Subtypen von nicht-kleinzelligem Lungenkarzinom (NSCLC) mit MET-Exon-14-Skipping-Mutation erkennen kann – Subtypen, die besonders gut auf Immuntherapien ansprechen. Die KI-Phänotypen wurden durch Genexpressionsanalysen bestätigt.
- Beim AMP-Kongress wurde gezeigt, dass verschiedene MET-Alterationen in NSCLC mit unterschiedlichen Tumor-Immun-Mikromilieus einhergehen: MET-amplifizierte Tumore wiesen überwiegend „immune-desert“-Phänotypen auf, während Tumore mit MET-Exon-14-Skipping häufig entzündlich-infiltrativ („inflamed“) waren.
Die Partner wollen die Kooperation nun auf weitere Tumorentitäten und weitere genomische Korrelate ausweiten, um komplexe Pathologie-Daten systematisch in klinisch nutzbare Erkenntnisse zu übersetzen und die Präzisionsonkologie einen Schritt voranzubringen.
Quellen:
- HIT Consultant Media / Jasmine Pennic: Lunit and Labcorp Collaborate to Transform AI-Powered Digital Pathology Research, 17. November 2025
- Gemeinsame Pressemitteilung Lunit und Labcorp, 17. November 2025
- Präsentationen SITC 2025 und AMP 2025 (Abstracts)
