In diesem Vorhaben (Teilprojekt (TP)2 und TP3) werden, neben koordinativen Aufgaben, weiterführende bioinformatische Analysen an den vorhandenen Datensätzen auf den Ebenen, Genom, Transkriptom, Methylom und Chromatin, durchgeführt. Dabei werden die Analysen sowohl Entitäten-spezifisch als auch Entitäten-übergreifend durch Integration der Hochdurchsatzdaten durchgeführt. In TP2, Arbeitspaket (AP)3 findet die Analyse des Epigenoms an den Prostatakarzinomdatensätzen statt. Die integrierte Datenanalyse von genomischen Aberrationen, Methylom- und Transkriptom-Daten erfolgt in AP4. In TP3, AP1 findet die Teilprojekt-Koordination statt. In TP3, AP2 werden Analysen durchgeführt, um neue Enhancer und deren Zielgene, die selektiv in verschiedenen pädiatrischen Hirntumoren aktiv sind, zu finden. Transkriptomanalysen und speziell lange nicht-kodierenede RNA, alternative Promotoren, alternativ gesplicte Transkripte werden in TP3, AP3 sowie Analysen der Chromatinlandschaft in pädiatrischen Hirntumoren werden in AP4 analysiert. In TP3, AP5 findet die Integration der Daten (Hirntumoren) in enger Zusammenarbeit mit der übergreifenden Integration der Hochdurchsatzdaten statt.

Das langfristige Ziel im Teilprojekt 2 - Mining Prostatakarzinom - ist es, mit der detaillierten bioinformatischen Auswertung der erhobenen Genom- und Epigenomdatensätze neuartige, klinisch anwendbare molekulare Test-Verfahren zu entwickeln, um zuverlässig zwischen aggressiven und milden Prostatakarzinom-Verläufen unterscheiden zu können. In Hamburg werden im TP 2 die Arbeitspakete AP1 und AP5 bearbeitet. Im AP1 erfolgt die Projektkoordination. Im AP5 werden distinkte molekulare Muster innerhalb des Datensatzes identifiziert und mit den molekularen Markern der TMA-Datenbank (komplettes molekulares Spektrum) verglichen. Ziel ist es, durch Auswertung der ICGC-Daten Tumoren mit identischen oder maximal ähnlichen Markerprofilen in den TMA-Datensätzen zu identifizieren. Es wird erwartet, durch diese Analysen die Vorteile der Sequenzierungs-Datensätze mit denen der TMA-Datensätze verknüpfen zu können, um die biologische und klinische Relevanz der bisher aufgedeckten molekularen Veränderungen bestimmen zu können.

Im Teilprojekt 1 (TP1) werden pathogenetische Mechanismen bei Lympphomerkrankungen identifiziert und charakterisiert. Auch sollen neue Marker für klinisch relevante Subgruppen dieser Lymphome identifiziert werden, und schließlich sollen neue Ansatzpunkte für die Therapie gefunden werden. Im Vorhaben der Uni Leipzig (Arbeitspakete AP5b und AP6b) werden speziell die Transkriptom- und Epigenomdaten weiter bioinformatisch analysiert. Der Standort Leipzig übernimmt die bioinformatischen Auswertungen für Transkriptom und Epigenom in TP1 in Zusammenarbeit mit Ulm. Dazu gehört die Evaluation differentiellen Splicings zwischen Lymphomen und Kontrollen. Es werden Methoden entwickelt, um epigenetische Daten (DNA-Methylierung/Histonmodifikationen) zu integrieren und Auswirkungen auf die Expression adjazenter/distanter Gene und Netzwerke zu untersuchen. Ferner werden die Daten bioinformatisch nach differentiell exprimierten nicht-kodierenden RNAs und deren Auswirkungen auf das Epigenom untersucht.

Das vorliegende Vorhaben (TP1, Arbeitspaket AP3) beschäftigt sich mit der Bereitstellung der Lymphomproben (inklusive qualitätsgesicherte Analyte) und mit der gezielten, Reevaluation von histopathologischen Fragen. Die wissenschaftliche Fragestellung ist, in wieweit morphologische Varianten mit Sequenzdaten korrelieren. Für eine translationale Auswertung der Sequenzdaten ist es notwendig, die verfügbaren klinischen Daten regelmäßig zu aktualisieren und gezielt zu ergänzen.

In diesem Vorhaben wird die bioinformatische Auswertung bzw. die Integration der Omics Daten über alle Teilprojekte hinweg ausgeführt (TP1-AP7, TP2-AP6 und TP3-AP7, sowie TP1-AP4 und TP3- AP6). Das Datenmanagement verwaltet die grundlegenden Daten aller Teilprojekte. Dieses Vorhaben beschäftigt sich mit der Analyse der Sequencing-Daten und anderen genomweiten Datensätzen aller drei Teilprojekte und der Integration dieser Daten. Ziel der Arbeiten ist die Extraktion von biologisch und klinisch relevanten Informationen aus den derzeit generierten Katalogen von insbesondere genomischen Varianten und differentiellen Expressionen.  Alle Daten der drei deutschen ICGC Konsortien wurden lokal im Datenzentrum in Heidelberg gesammelt und kontinuierlich um weitere anfallende Sequenzier- und Analysedaten erweitert. Dies betrifft die Speicherung von weiteren Gesamtgenom-, Paired-end-, Methylierungs- und RNA-Sequenzdaten der verschiedenen beteiligten Sequenzierzentren. Ziel des Datenmanagement ist es, bereits gespeicherte Daten zu verwalten und den beteiligten Forschern und Institutionen zur Verfügung zu stellen.

Das Vorhaben am EMBL bearbeitet das Arbeitspaket 2 (AP2) im TP2. In dem Vorhaben werden bioinformatische Analysen speziell im Hinblick auf die Analyse der Strukturvariations-Daten auf Grundlage der bereits generierten Daten durchgeführt. Diese Analyse struktureller Aberrationen (wie z. B. Deletionen oder Translokationen) ist für die Erforschung nicht-kodierender Regionen des Erbguts von zentraler Bedeutung, da sie einen entscheidenden Einfluss auf die Aktivierung von Onkogenen und Tumorentstehung haben können. Ziel ist es, frühere und wesentlich präzisere Prognosen bei Prostatakarzinomen aufzuzeigen. Im Vordergrund von AP2 des Teilprojektes 2 steht die tiefergreifende bioinformatische Analyse der vorhandenen Ganzgenomdatensätze mit der Weiterentwicklung der Analysetools und bioinformatischen Pipelines. Diese Daten sollen mittels modernster Methoden zur Strukturvariations-Analyse mit den Genomdaten von älteren Prostatakrebspatienten verglichen werden.

In TP1 wird die Identifizierung und funktionelle Charakterisierung speziell Lymphom-charakteristischer Mechanismen und Alterationen untersucht, um a) den Bezug zwischen den charakteristischen und einzigartigen Funktionen und Mechanismen von normalen B-Zellen und der Lymphomentstehung aufzuklären, b) funktionelle Einblicke in die Biologie und Mechanismen maligner Lymphome zu erlangen, c) die funktionellen und mechanistischen Unterschiede und Gemeinsamkeiten der drei in diesem Konsortium untersuchten Tumoren zu erschließen und d) eine gezielte, auf mechanistischen Informationen basierende Translation der Ergebnisse in die Klinik zu ermöglichen. Darüber hinaus wird die entitätsübergreifende Analyse genetischer und epigenetischer Daten aller drei Teilprojekte vorangetrieben. An diesem Vorhaben sind folgende Arbeitspakete beteiligt: AP1, AP3, AP4a, AP5a und AP6a.