In diesem Vorhaben sollen mit Hilfe eines multidisziplinären Ansatzes die tumorentität-spezifischen Signalwegsabhängigkeiten analysiert werden. So sollen neue Wege für die Klassifizierung und Identifizierung von therapeutisch relevanten Zielmolekülen in Krebszellen begangen werden. Durch die Bündelung der komplementären Expertisen aus dem Bereich der Computational Biology, Molekularbiologie, molekularer Krebsgenetik und Systemdatenqualitätsmanagement sollen gemeinsam zentrale Fragen im Bereich der Systemmedizin von Krebserkrankungen beantwortet werden. Die enge Verzahnung der einzelnen Projekte ermöglicht eine systematische Charakterisierung von Tumorwachstumssignalen, die von transkriptionellen Regulatoren gesteuert werden. So können langfristig neue therapeutische Strategien für genetisch definierte Gruppen von Krebspatienten definiert werden. In Teilprojekt 1 soll mit Hilfe von analytischen Modellen biologische Transkriptionsfaktornetzwerke charakterisiert werden. In Teilprojekt 2 werden Signalnetzwerke analysiert, die in Tumoren aus verschiedenen Geweben durch Mutationen in Chromatinmodulatoren in Gang gesetzt werden. In Teilprojekt 3 werden unterschiedliche Mausmodelle funktionell untersucht, um tumorspezifische Signale durch den transkriptionellen Regulator NEDD9 zu analysieren. In Teilprojekt 4 sollen die Signalnetzwerke von Tumoren, die von den Transkriptionsfaktoren der MYC-Familie abhängig sind, beleuchtet werden. Teilprojekt 5 widmet sich der Etablierung einer Cloud Computing Plattform, um einen effektiven sowie sicheren Austausch von Omics-Daten unter den Verbundmitgliedern zu ermöglichen und die Machbarkeit einer solchen Plattform für Systemmedizinprojekte zu beleuchten.