Für pädiatrische Glioblastome und für Prostatakrebs werden systematisch die wesentlichen Merkmale des jeweils aktiven Telomer-Erhaltungsmechanismus (TMM) identifiziert. Aus diesen Daten werden eine TMM-Klassifizierung für ein optimiertes Analyseschema zur personalisierten Krebsdiagnose und Auswahl individueller Behandlungsmethoden bei Glioblastomen und Prostatakrebs entwickelt. In einen systemmedizinischem Ansatz werden Daten zum Genom, Epigenom, Transkriptom und bildbasierende zytologische Analysen pädiatrischer Glioblastome und Prostatakrebs integriert, um die wesentlichen Merkmale der unterschiedlichen aktiven Telomer-Erhaltungsmechanismen zu identifizieren. Aus der Modellierung der aktiven TMM-Netzwerke wird eine Methode entwickelt, mit der sich der aktive TMM in Patientenproben verlässlich und effizient identifizieren lässt. Mithilfe weiterer klinischer Daten wird dann die TMM-Analyse als diagnostischen Marker, zur Patientenstratifizierung und zur Vorhersage der Therapieantwort angewendet.