Večina bolnikov z rakom jajčnikov bo doživela ponovitev bolezni, ki je na koncu povezana s slabo prognozo. Cilj projekta je razviti inovativen napovedni algoritem za določitev, (A) kateri bolniki bodo imeli koristi od uporabe razpoložljivih zdravljenj z zaviralci PARP in (B) katera nova zdravila bi se lahko uporabljala v skupini, odporni na zdravljenje. Testiranje bo vključevalo razvoj modela rakavega tkiva z analizo prostorske porazdelitve izražanja RNK, morfoloških značilnosti in medceličnih interakcij. Podatki bodo pridobljeni s prostorsko transkriptomiko enoceličnega rakavega tkiva. Informacije o transkripcijskem profilu na vsaki lokaciji bomo primerjali z njegovimi morfološkimi značilnostmi v 3D modelu tumorskega tkiva. Prostorske transkriptomske podatke in morfološke značilnosti tkiva bomo analizirali z uporabo naprednih matematičnih aparatur in tehnik umetne inteligence, da bi razvili model, ki napoveduje, kateri bolniki se bodo odzvali na standardno zdravljenje raka jajčnikov. V skupini, odporni na zdravljenje, bo algoritem pokazal, katere molekularne poti so motene in katera zdravila bi se lahko uporabila alternativno.