Förderkennzeichen: | 01KD2206B |
Fördersumme: | 4.592.268 EUR |
Förderzeitraum: | 2022 - 2025 |
Projektleitung: | Prof. Dr. Andreas Trumpp |
Adresse: |
Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ) Im Neuenheimer Feld 280 69120 Heidelberg |
Therapieresistenz und Metastasierung gehören zu den bedeutendsten Problemen in der modernen Krebsmedizin. Beide Phänomene werden durch die intra-tumorale Heterogenität (ITH) maßgeblich gesteuert und getrieben. Im SATURN3 Projekt werden zahlreiche neue Technologien angewendet und kombiniert um die ITH bei Brust-, Dickdarm- und Bauchspeicheldrüsenkrebs zu entschlüsseln. Im besonderen werden die Daten verwendet um Mechanismen der Therapieresistenz und der Metastasierung im Verlauf der Krebserkrankung in Patientinnen und Patienten zu identifizieren. Die neuen Erkenntnisse ermöglichen die Entwicklung neuer innovativer diagnostischer und therapeutischer Ansätze zur Krebsbekämpfung und dienen als Grundlage für neue klinische Studien. Die in den Teilprojekten gesammelten Tumor-Proben werden durch Anwendung und Kombination genomweiter DNA- und RNA-Sequenziermethoden (Omics-Technologien) auf mehreren Ebenen molekulargenetisch detailliert charakterisiert. Um die intratumorale Heterogenität und die klonale Dynamik z. B. unter Therapiestress in Patienten abzubilden, werden in longitudinalen Untersuchungen die molekularen Profile der Krebszellen und deren Mikromilieu mit Auflösung auf Einzelzellniveau erstellt. Mittels bioinformatischen Methoden werden dann die molekularen Mechanismen identifiziert, die zur Therapieresistenz und Metastasierung führen. Neben der Analyse von lebendem Biopsiematerial und deren Expansion als Organoide werden begleitend auch genomische Analysen von Flüssigbiopsien (Blut) durchgeführt, die es erlauben die klonale Evolution nicht-invasiv zu verfolgen. Alle genomweiten Sequenzierungen einschließlich der Einzelzellanalysen werden zentral an der DKFZ High-Throughput Sequencing Core Facility durchgeführt. Das Nutzen dieser zentralisierten Omics-Infrastruktur minimiert Batch-Effekte, gewährleistet höchste technische Reproduzierbarkeit und sorgt für eine nahtlose bioinformatische Analyse und Big-Data Datenverwaltung, einschließlich deren Weitergabe an die Partner.