Förderkennzeichen: | 01ZX2201A |
Fördersumme: | 1.567.779 EUR |
Förderzeitraum: | 2022 - 2024 |
Projektleitung: | Prof. Dr. Roman Thomas |
Adresse: |
Universität zu Köln, Medizinische Fakultät, Abt. für Translational Genomics Weyertal 115 b 50931 Köln |
Ein einzigartiges Merkmal von Krebszellen ist, dass ihr Genom durch zahlreiche Veränderungen gekennzeichnet ist, die sich klonal im gesamten Tumor ausbreiten. Die Häufung solcher Genomveränderungen wird stark durch externe Umweltfaktoren (wie Krankheitserreger, Strahlung, Toxine) und Verhaltensfaktoren (z. B. Fettleibigkeit, Rauchen) vorangetrieben. Darüber hinaus können vorbestehende pathologische Zustände zusammen mit verhaltensbedingten Risikofaktoren wesentlich zur Krebsentstehung führen. In der Lunge fördert eine kontinuierliche Tabakrauch-Exposition (neben DNA-Mutationen aufgrund der krebserzeugenden Aktivität von Tabakrauch-assoziierten Chemikalien) eine chronische Entzündung der Bronchien, was zu einer chronisch obstruktiven Lungenerkrankung (COPD) führt. Diese fördert die onkogene Transformation weiter. Daher sind chronische Entzündungen und Krebs eng miteinander verbunden. Während also der tumortragende Wirt versucht, einen sich entwickelnden Tumor durch Entzündungsprozesse zu kontrollieren, entkommen Krebszellen durch Etablierung von inhibitorischen Reaktionen, die das Immunsystem in Schach halten. Ziel ist es, systematische Tiefenanalysen der Beziehung zwischen entzündlichen Prozessen und bösartigen Transformationen bei menschlichem und murinem Krebs durchzuführen. Dieser systemmedizinische Ansatz soll Beiträge für die Entwicklung neuartiger und synergistischer Wirkstoffkombinationen ermöglichen, die letztendlich wirksamere Behandlungen für Patienten bieten. Hierzu werden am Universitätsklinikum Köln Einzelzell-Analysen angewendet, funktionelle Analysen mit in vitro- oder in vivo-Modellen sowie die Charakterisierung und Nutzbarmachung verschiedener therapeutischer Zielproteine für die Behandlung von Lungenkrebs durchgeführt. Mit Hilfe der systemischen Datenintegration und Modellierung soll das Wechselspiel zwischen Tumorevolution und Tumormirkoenvironment entschlüsselt werden.