Oxidativer Stress ist ein Begriff, der eine Überladung von Zellen und Geweben mit sogenannten freien Radikalen, reaktiven Sauerstoff- und Stickstoffspezies beschreibt. Interessanterweise wird oxidativer Stress häufig mit dem Ergebnis und der Wirksamkeit von Krebstherapien in Verbindung gebracht. Tumorzellen haben ihre Zellatmung und ihren Stoffwechsel dereguliert, was zu dauerhaft erhöhtem oxidativem Stress führt, der mit einer erhöhten Resistenz gegen Chemotherapie, zielgerichtete Therapien und Immuntherapien in Verbindung gebracht wird. Gleichzeitig ist bekannt, dass die Induktion von oxidativem Stress in Tumorzellen eine Wirkungsweise einiger Krebsmedikamente ist. Um Expressionsmuster zu identifizieren, die mit oxidativer Stressempfindlichkeit und -resistenz bei Krebs zusammenhängen, wirde eine bioinformatische Analyse eines vorhandenen Datensatzes aus in vitro-Experimenten durchgeführt und zur Bestätigung mit vorhandenen onkologischen Expressionsdatenbanken aus Patientenmaterial verglichen. Dies geschieht auf der Grundlage intern generierter transkriptomischer und proteomischer Datensätze von über 30 Tumorzelllinien unterschiedlicher Herkunft, die mit Wasserstoffperoxid behandelt wurden, um oxidativen Stress auszulösen und die zytotoxische Wirkung zu bewerten. Durch die Korrelation mit der Genexpression und Proteinexpression werden die resultierenden Signaturen vielversprechende Kandidaten mit potenziellem prädiktiven Wert aufdecken, die in öffentlich verfügbaren Gen-Tumorproben-Datensätzen kreuzvalidiert werden können, um mit oxidativem Stress verbundene Muster aufzudecken. Durch die Einbeziehung von öffentlich verfügbaren Datensätzen von Therapieversagern wird dieses Projekt dazu beitragen, die Rolle von oxidativem Stress bei der Therapieresistenz besser zu verstehen und kann die Entwicklung von Krebsmedikamenten unterstützen, die entweder darauf abzielen, oxidativen Stress in Tumorzellen zu vermeiden oder zu erhöhen.