Für Prostatakrebs werden systematisch die wesentlichen Merkmale des jeweils aktiven Telomer-Erhaltungsmechanismus (TMM) identifiziert. Aus diesen Daten wird eine TMM-Klassifizierung für ein optimiertes Analyseschema zur personalisierten Krebsdiagnose und Auswahl individueller Behandlungsmethoden bei Prostatakarzinomen entwickelt. In einem systemmedizinischem Ansatz werden zunächst Daten zur Proteinexpression, Genkopiezahl, Methylierungsstatus sowie Transkriptom- und Gesamtgenomsequenzierungsdaten von Prostatakarzinome integriert, um die wesentlichen Merkmale der unterschiedlichen aktiven Telomer-Erhaltungsmechanismen zu identifizieren. Auf der Basis dieser Daten wird ein molekularer Klassifikator entwickelt und weiter optimiert, mit dem sich der aktive TMM in Patientenproben verlässlich und effizient identifizieren lässt. An einem Kollektiv von Prostatakarzinomen mit bekanntem klinischen Verlauf wird die Zuverlässigkeit dieses Klassifikators zur Diagnose, Patientenstratifizierung und Vorhersage der Therapieantwort validiert.