Förderkennzeichen: | 01ZX1402A |
Fördersumme: | 229.404 EUR |
Förderzeitraum: | 2015 - 2018 |
Projektleitung: | Dr. Christiane Opitz |
Adresse: |
Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ), Abt. Hirntumor-Metabolismus (G161) Im Neuenheimer Feld 280 69120 Heidelberg |
Ziel des Verbundes ist es Stoffwechsel- und Signalnetzwerke in Isocitratdehydrogenase-mutierten und Wildtyp Gliomen zu untersuchen. Gliome sind Tumore, die im Zentralnervensystem auftreten. Die systemorientiere Modellierung der Soffwechsel- und Signalnetzwerke in diesen Tumoren soll ihren Einfluss auf die Erkrankung und mögliche Therapien aufklären. Die Arbeitsgruppe am DKFZ übernimmt die Koordination des Verbunds und ist wissenschaftlich für die Aufgabenbereiche des Teilprojekts 2 zuständig: zum einen die experimentellen Analysen des Tryptophan- und NAD-Stoffwechsels, zum anderen die Integration der experimentellen und theoretischen Ergebnisse des Verbundes mit klinischen Daten. Im Einzelnen werden Expressionsanalysen der am Tryptophan- und NAD-Stoffwechsel beteiligten Enzyme sowie korrespondierende zielgerichtete metabolische Messungen in Isocitratdehydrogenase-mutierten und Wildtyp Gliomzellen und Geweben durchgeführt. Die Ergebnisse dieser Messungen werden verwendet, um das kinetische Modell des Tryptophan- und NAD-Stoffwechsels aus Teilprojekt 1, zu überprüfen und zu verfeinern. Darüber hinaus werden die erhaltenen Ergebnisse verwendet, um Marker für die Aktivität der spezifischen Stoffwechselwege in Isocitratdehydrogenase-mutierten oder Wildtyp-Gliomen zu extrahieren. Das Ziel ist, schließlich Marker zu definieren, die eine Voraussage des Therapieansprechens, beispielsweise bei Hemmung des Tryptophan- oder NAD-Stoffwechsels bei Gliom-Patienten, erlauben, sowie Marker für die Wirksamkeit dieser Behandlungen zu identifizieren. Das zweite Arbeitspacket in Teilprojekt 2 ist, unsere experimentellen und Modellergebnisse mit den klinischen Daten zu integrieren. Die TCGA Datenbank, die umfassende Datensätze von über 300 niedriggradigen Gliomen und 500 Glioblastomen enthält, wird mit Hilfe der im Verbund entwickelten Modelle und Signaturen analysiert. Die Ergebnisse dieser Analysen werden dann mit den verfügbaren klinischen Daten kombiniert.