Für pädiatrische Gliome und 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 Glioblastomen und Prostatakrebs entwickelt. In einem systemmedizinischen Ansatz werden  Daten zum Genom, Epigenom, Transkriptom und bildbasierende zytologische Analysen pädiatrischer Glioblastome und Prostatakrebs integriert, um die wesentlichen Merkmale der unterschiedlich aktiven TMM zu identifizieren. Es werden Protokolle für Experimente erstellt, um beispielsweise die Telomerase Aktivität, TERRA Levels und die Telomerlänge zu ermitteln. Weiterhin werden Arbeiten zur Optimierung der automatischen Mikroskopie-Bildaufnahme und zur Steigerung der Probendichte durchgeführt. Entwickelt werden außerdem Bildanalyseverfahren zur automatischen Extraktion zytologischer TMM-Merkmale aus Mehrkanal-Mikroskopiebildern sowie deren effektiven Nutzung für die Modellierung von TMM-Netzwerken in Tumoren zur Stratifikation von Tumorentitäten.