Das Verständnis der Epigenetik von Hirntumoren ist von entscheidender Bedeutung, da es ermöglicht, Tumore mit beispielloser Präzision zu unterscheiden, eine präzise Diagnose zu stellen und personalisierte therapeutische Ansätze zu entwickeln. Folglich wurde die Methylierung als diagnostisches Kriterium in die WHO-Klassifiizierung von Gehirntumoren 2021 aufgenommen. Ein wichtiges Werkzeug bei der Verwendung der DNA-Methylierung zur Klassifizierung – insbesondere für Hirntumore – ist der Heidelberger Classifier. Dieser Computeralgorithmus ordnet jede Tumorprobe anhand ihres Methylierungsmusters der richtigen Diagnose zu. Derzeit basiert dieser Algorithmus jedoch auf einem Datentyp, der auf mühsame, langwierige und kostspielige Weise erzeugt werden muss. Dies schränkt seine nationale aber auch weltweite Implementierung ein, was letztendlich die Patientenversorgung behindert. Mit DC2M-TAEC werden wir eine schnelle und zugänglichere Plattform nutzen, um gleichzeitig Methylierungs- und Sequenzierergebnisse zu erzeugen: die long-read oder sogenannte Nanopore-Sequenzierung. Innerhalb dieses Konsortiums arbeiten Experten aus Heidelberg, Oslo, Istanbul und Toronto zusammen, um diese Technologie in die Früherkennung, die Operationsplanung, intraoperative Operationsführung und auch Behandlungsüberwachung zu implementieren. Wir werden diese Methode auch paradigmatisch in einem großen Zentrum etablieren, in dem molekulares Profiling aufgrund der oben genannten Hürden bisher nicht regelmäßig verfügbar ist. Die Heidelberger Gruppe wird sich auf die Bioinformatik hinter der auf Methylierung basierenden Klassifizierung konzentrieren und ihren Algorithmus anpassen, um verschiedene Datentypen als Eingabe zu akzeptieren – einschließlich Nanopore-Daten. Dieses Klassifizierungswerkzeug wird dann optimiert und getestet, um Einzelzell-DNA-Nanopore-Daten zu analysieren und epigenetische Veränderungen im Tumor und seiner Mikroumgebung im Laufe der Zeit zu untersuchen.