Dit onderzoek heeft als doel om WSI-gebaseerde deep learning-modellen te ontwikkelen voor het benaderen van spatiale expressieprofilering. Het associeren van deze digitale expressieprofielen met klinisch relevante outcome in de context van prostaatkanker en hoofd-halskanker zal toelaten om ruimtelijke interacties tussen tumorcellen en de TME te identificeren met prognostische en predictieve waarde, zonder het feitelijk gebruik van sequentiedata.