Verbund

CancerTelSys: Identifizierung von Netzwerken für die Telomer-Erhaltung in Tumoren zur Diagnose, Prognose, Patientenstratifizierung und Vorhersage der Therapieantwort

Das Ziel des Verbundes ist es, Mechanismen der Krebsentstehung auf molekularer Ebene zu identifizieren. Dabei konzentriert sich das Vorhaben auf die Untersuchung der Enden von Chromosomen (Telomere). Von Telomeren ist bekannt, dass sie eine wichtige Rolle bei der Entartung von Körperzellen spielen können. Die sehr unterschiedlichen Mechanismen, mit denen Tumorzellen ihre Telomere und damit ihr unbegrenztes Proliferationspotenzial erhalten, eröffnen neue Ansätze zur Patientenstratifizierung, zur Vorhersage der Therapieantwort sowie für therapeutische Interventionen.

Teilprojekte

Identifizierung von Netzwerken für die Telomererhaltung in Tumoren zur Diagnose, Prognose, Patientenstratifizierung und Vorhersage der Therapieantwort

Förderkennzeichen: 01ZX1602A
Gesamte Fördersumme: 694.013 EUR
Förderzeitraum: 2017 - 2019
Projektleitung: PD Dr. Karsten Rippe
Adresse: Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ), Forschungsschwerpunkt Funktionelle und Strukturelle Genomforschung, Arbeitsgruppe Genomorganisation und - funktion (B066)
Im Neuenheimer Feld 280
69120 Heidelberg

Identifizierung von Netzwerken für die Telomererhaltung in Tumoren zur Diagnose, Prognose, Patientenstratifizierung und Vorhersage der Therapieantwort

Tumorzellen erhalten ihre Telomere und damit ihr unbegrenztes Proliferationspotential mit sehr unterschiedlichen Mechanismen. Durch die systemmedizinische Untersuchung des jeweils aktiven Telomererhaltungsmechanismus (TMM) ergeben sich neue Ansätze zur Patientenstratifizierung, zur Vorhersage der Therapieantwort sowie für therapeutische Intervention. Das DKFZ Teilprojekt analysiert die molekularen Details der Telomererhaltungsmechanismen (englisch telomere maintenance mechanism, TMM) und wie diese zur spezifischen Behandlung von Krebspatienten ausgenutzt werden können. Dafür haben wir mehrere zelluläre Modellsysteme und Methoden entwickelt, und in der ersten CancerTelSys-Förderperiode deren Anwendung mit primären Tumorproben bewertet. Dieser Ansatz wird nun für die systematische Analyse weiterer Tumorproben von kindlichen Glioblastomen und Prostatakrebs ezüglich informativer Eigenschaften ihres TMMs erweitert. Zu diesem Zweck werden Hochdurchsatzsequenzierungsdaten mit Mikroskopie-basierten Analysen in einen Systemmedizin-Ansatz zusammengeführt. Die Ergebnisse fließen in das im Konsortium entwickelte, Modell-basierte Klassifikationsschema ein, mit dem der aktive TMM in Patientenproben verlässlich und effizient identifiziert werden kann. Mithilfe weiterer klinischer Daten wird dann die TMM-Analyse als diagnostischer und prognostischer Marker, zur Patientenstratifizierung und zur Vorhersage der Therapieantwort angewendet.

Identifzierung von Netzwerken für die Telomererhaltung in Tumoren zur Diagnose, Prognose, Patientenstratifizierung und Vorhersage der Therapieantwort

Förderkennzeichen: 01ZX1602B
Gesamte Fördersumme: 173.394 EUR
Förderzeitraum: 2017 - 2019
Projektleitung: Prof. Dr. Rainer König
Adresse: Universitätsklinikum Jena, Center for Sepsis Control and Care
Erlanger Allee 101
07747 Jena

Identifzierung von Netzwerken für die Telomererhaltung in Tumoren zur Diagnose, Prognose, Patientenstratifizierung und Vorhersage der Therapieantwort

Prostata- und Glioblastomtumoren sind schwerwiegende Volkskrankheiten, zu denen es bislang keine gute Therapie gibt. Genetische Veränderungen sind die treibenden Faktoren und können durch Sequenzierung erkannt werden. Im vorliegenden Projekt werden Sequenzierdaten von Prostata- und Glioblastomtumoren (GBM) sowie Zelllinien aus den anderen Subprojekten ausgewertet und mathematische Modelle dazu in einem iterativen Zyklus von Experimenten und Modellierung entwickelt. Drei Ziele werden dabei verfolgt: 1) Es wird eine Analyse-Pipeline entwickelt, mit der die Stratifizierung von Tumorentitäten in Untergruppen gemäß ihrer Telomerlängenerhaltung (TMM) unterstützt wird. Dies geschieht durch das Aufsetzen eines umfassenden Maschinenlern-Systems, das genetische, epigenetische, transkriptionelle und Bild-Daten aus den Analysen von GBM und Prostatakrebs beinhaltet. 2) Die zugrundeliegenden Mechanismen zur Identifizierung von Hauptmerkmalen und deregulierten Schritten der TMM in diesen Tumoren und ihren Untergruppen werden untersucht. Die Vorhersagen aus den Modellen werden in passenden zellulären Modellsystemen getestet. 3) Computer-simulierte Knockouts mit unseren Netzwerkmodellen der Genregulation werden für die verschiedenen TMM-Untergruppen durchgeführt.

Identifizierung und Validierung prognostischer TMM-Eigenschaften beim Prostatakarzinom

Förderkennzeichen: 01ZX1602C
Gesamte Fördersumme: 195.541 EUR
Förderzeitraum: 2017 - 2019
Projektleitung: Prof. Dr. Guido Sauter
Adresse: Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Institut für Pathologie
Martinistr. 52
20251 Hamburg

Identifizierung und Validierung prognostischer TMM-Eigenschaften beim Prostatakarzinom

Die Enden der Chromosomen (Telomere) dienen als "molekulare Lunte" für die Tei-lungsfähigkeit einer Zelle. Mit jeder Zellteilung werden die Telomere verkürzt, bis schließlich keine weitere Zellteilung mehr möglich ist. Tumorzellen entwickeln Me-chanismen zur Verlängerung der Telomere und können sich so unbegrenzt teilen. Das Verständnis dieser Mechanismen kann zur Entwicklung neuer Therapien führen durch welche die Telomerverlängerung unterbunden wird und die Tumorzellen schließlich sterben. Im CancerTelSys-Konsortium sind zahlreiche Proteine identifiziert worden die mit dem Prozess der Telomerverlängerung im Zusammenhang stehen. Es ist zu erwarten, dass einige dieser Proteine klinisch gesehen relevanter sind als andere. Das Teilprojekt des UKE steht unter der Hypothese, dass Veränderungen besonders relevanter Proteine auch mit besonders schweren Krankheitsverläufen einhergehen. Diese Hypothese soll an einem besonders häufigen Tumor, nämlich dem Prostatakarzinom, geprüft werden. Konkret wird die Expression der Telomer-Proteine an mehr als 17.000 Tumorproben gemessen und mit Parametern der Tumoraggressivität (Tumorstadium, Malignitätsgrad, Metastasierung, Rezidivneigung) vergleichen. Besonders relevante Telomer-Proteine sollten hierbei durch ihre Assoziation zur schlechten Patientenprognose auffallen. Sie bilden die Basis für 1) weitere funktionelle Analysen innerhalb des Konsortiums mit dem Ziel der Therapierbarkeit und 2) einen molekularen Klassifikator basierend auf der Expressionsmessung mehrerer Telomer-Proteine, um Patienten mit besonders schlechter Prognose zu identifizieren, die dann einer intensiven Therapie zugeführt werden können.

Identifizierung von Netzwerken für die Telomererhaltung in Tumoren zur Diagnose, Prognose, Patientenstratifizierung und Vorhersage der Therapieantwort.

Förderkennzeichen: 01ZX1602D
Gesamte Fördersumme: 1.006.697 EUR
Förderzeitraum: 2017 - 2019
Projektleitung: PD Dr. Karl Rohr
Adresse: Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, BioQuant Zentrum
Im Neuenheimer Feld 267
69120 Heidelberg

Identifizierung von Netzwerken für die Telomererhaltung in Tumoren zur Diagnose, Prognose, Patientenstratifizierung und Vorhersage der Therapieantwort.

Telomere sind die Enden von Chromosomen und es ist bekannt, dass sie eine wichtige Rolle bei Krankheiten spielen können. Die sehr unterschiedlichen Mechanismen, mit denen Tumorzellen ihre Telomere und damit ihr unbegrenztes Proliferationspotential erhalten, eröffnen neue Ansätze zur Patientenstratifizierung, zur Vorhersage der Therapieantwort sowie für therapeutische Interventionen. Deshalb werden wir für pädiatrische Gliome und Prostatakrebs systematisch die wesentlichen Merkmale des jeweils aktiven Telomererhaltungsmechnimus (TMM) identifizieren. Aus diesen Daten werden eine TMM-Klassifizierung für ein optimiertes Analyseschema zur personlisierten Krebsdiagnose und Auswahl individueller Behandlungsmethoden bei Glioblastomen und Prostatakrebs entwickeln. Das CancerTelSys-Teilprojekt "Bildanalyse zytologischer TMM-Merkmale (SP2)" befasst sich mit der Entwicklung von Bildanalyseverfahren für mehrkanalige Mikroskopiebilder zur Bestimmung von Merkmalen, die für Telomer-Erhaltungsmechanismen relevant sind. Im Teilprojekt "Validierung und funktionelle TMM-Analyse" werden systematisch zelluläre Komponenten untersucht, welche in Tumorgewebe dazu führen, dass die Telomere an den Enden der Chromosomen erhalten oder wieder verlängert werden, was es diesen Zellen ermöglicht, sich praktisch unbegrenzt zu vermehren. Teilprojekt Technologieentwicklung zur TMM-Klassifizierung: Für die mikroskopische Untersuchung von Tumorgewebe benötigt man sowohl großflächige Aufnahmen des gesamten Gewebes als auch detaillierte 3D Informationen in ausgewählten Teilbereichen des Gewebes mit hoher Auflösung und mehreren Farben. Hierzu werden mehrere Mikroskopieverfahren miteinander kombiniert. Die bildbasierte Analyse wird weiterhin um zellbiologische Methoden erweitert, welche in der Lage sind, Biomarker zu erkennen und zu quantifizieren.

Identifizierung von Netzwerken für die Telomererhaltung in Tumoren zur Diagnose, Prognose, Patientenstratifizierung und Vorhersage der Therapieantwort

Förderkennzeichen: 01ZX1602F
Gesamte Fördersumme: 238.416 EUR
Förderzeitraum: 2017 - 2019
Projektleitung: Prof. Dr. Brian Luke
Adresse: Johannes Gutenberg-Universität Mainz, FB 10 Biologie - Institut für Genetik
J. - J. - Becherweg 32
55128 Mainz

Identifizierung von Netzwerken für die Telomererhaltung in Tumoren zur Diagnose, Prognose, Patientenstratifizierung und Vorhersage der Therapieantwort

Telomere bilden die Enden der Chromosomen und bestehen aus TG-reichen repetitiven DNA-Abschnitten. Die Telomere verkürzen sich mit jeder Zellteilung. Erreichen die Telomere eine kritische Länge, kommt es zu einem Zellteilungstopp, der sogenannten Seneszenz, oder zum programmierten Zelltod, der Apoptose. Das Forschungskonsortium CancerTelSys untersucht aktive Mechanismen der Telomerlängenerhaltung (engl. telomere maintenance mechanism, TMMs) in Tumoren, um zu verstehen, wie Krebszellen Seneszenz und Apoptose entgehen und unbegrenztes proliferatives Potenzial erhalten. In dieser zweiten Förderphase wird in einem iterativen Zyklus aus experimentellen Untersuchungen und Modellierungsarbeit ein integratives Netzwerk von TMMs entwickelt, das zur Erstellung eines TMM-Analyseschemas zur verlässlichen und effizienten Identifizierung der aktiven TMMs in Tumorproben verwendet werden kann. Hierdurch werden die in der ersten Förderperiode entwickelten zellulären Modellsysteme und Methoden nun für die systematische Analyse des TMMs weiterer Tumorproben von kindlichen Glioblastomen und Prostatatumoren erweitert.

Abgeschlossen

Anteil DKFZ (Teilprojekte SP 1, 3, 4, 5 und C)

Förderkennzeichen: 01ZX1302A
Gesamte Fördersumme: 957.659 EUR
Förderzeitraum: 2014 - 2017
Projektleitung: Dr. Karsten Rippe
Adresse: Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ), Epigenomik und Krebsrisikofaktoren (C010)
Im Neuenheimer Feld 280
69120 Heidelberg

Anteil DKFZ (Teilprojekte SP 1, 3, 4, 5 und C)

Für pädiatrische Glioblastome und für Prostatakrebs werden systematisch die wesentlichen Merkmale des jeweils aktiven Telomer-Erhaltungsmechanismus (TMM) identifiziert. Aus diesen Daten werden eine TMM-Klassifizierung für ein optimiertes Analyseschema zur personalisierten Krebsdiagnose und Auswahl individueller Behandlungsmethoden bei Glioblastomen und Prostatakrebs entwickelt. In einen systemmedizinischem Ansatz werden Daten zum Genom, Epigenom, Transkriptom und bildbasierende zytologische Analysen pädiatrischer Glioblastome und Prostatakrebs integriert, um die wesentlichen Merkmale der unterschiedlichen aktiven Telomer-Erhaltungsmechanismen zu identifizieren. Aus der Modellierung der aktiven TMM-Netzwerke wird eine Methode entwickelt, mit der sich der aktive TMM in Patientenproben verlässlich und effizient identifizieren lässt. Mithilfe weiterer klinischer Daten wird dann die TMM-Analyse als diagnostischen Marker, zur Patientenstratifizierung und zur Vorhersage der Therapieantwort angewendet.

Abgeschlossen

Anteil Universitätsklinikum Jena (Teilprojekte SP 1 und SP 3)

Förderkennzeichen: 01ZX1302B
Gesamte Fördersumme: 249.006 EUR
Förderzeitraum: 2014 - 2017
Projektleitung: Prof. Dr. Rainer König
Adresse: Universitätsklinikum Jena, Center for Sepsis Control and Care
Erlanger Allee 101
07747 Jena

Anteil Universitätsklinikum Jena (Teilprojekte SP 1 und SP 3)

Es werden folgende Ziele verfolgt: 1) Es wird eine Auswertungspipeline entwickelt, mit der Tumorentitäten in Untergruppen im Hinblick ihrer Telomer-Erhaltungsmechanismen (TMM) stratifiziert werden. Das wird verwirklicht, in dem ein Maschinenlernsystem erstellt wird, welches genetische, epigenetische, Transkriptom- und Bild-Daten von Glioblastomen und Prostatakrebs integriert. 2) Es werden die zugrunde liegenden Mechanismen entschlüsselt, um die zentralen Merkmale und fehl-regulierten Signale, die zu TMM führen in den jeweiligen Tumoruntergruppen zu finden. 3) Es werden mit Gen-regulatorischen Netzwerk-Modellen Knockout-Simulationen zu den unterschiedlichen TMM-Untergruppen durchgeführt und so Störungen des Systems simuliert, die letztendlich zu der besten Inhibierung der TMM führen. Es wird eine bioinformatische Pipeline zur Analyse von Deep-Sequencing Daten aufgebaut und aus Vorstudien Kandidaten-TMM-Merkmale/Gene ausgewählt. Damit wird iterativ eine multivariate Datenanalyse von (epi)genetischen,Transkriptom- und zytologischen Daten zur Tumorstratifikation und Auswahl der Zelllinien durchgeführt, die die Auswahl verbessert. Es werden deregulierte (epi-) genomische TMM-Merkmale und RNA identifiziert. Dies dient zum Bestimmen von TMM-Signalwegen, auf denen mit genregulatorischen Netzwerken Modellierungen durchgeführt werden.

Abgeschlossen

Anteil UKE (Teilprojekte SP 1 und SP 3)

Förderkennzeichen: 01ZX1302C
Gesamte Fördersumme: 278.958 EUR
Förderzeitraum: 2014 - 2017
Projektleitung: Prof. Dr. Guido Sauter
Adresse: Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Institut für Neuropathologie
Martinistr. 52
20251 Hamburg

Anteil UKE (Teilprojekte SP 1 und SP 3)

Für Prostatakrebs werden systematisch die wesentlichen Merkmale des jeweils aktiven Telomer-Erhaltungsmechanismus (TMM) identifiziert. Aus diesen Daten wird eine TMM-Klassifizierung für ein optimiertes Analyseschema zur personalisierten Krebsdiagnose und Auswahl individueller Behandlungsmethoden bei Prostatakarzinomen entwickelt. In einem systemmedizinischem Ansatz werden zunächst Daten zur Proteinexpression, Genkopiezahl, Methylierungsstatus sowie Transkriptom- und Gesamtgenomsequenzierungsdaten von Prostatakarzinome integriert, um die wesentlichen Merkmale der unterschiedlichen aktiven Telomer-Erhaltungsmechanismen zu identifizieren. Auf der Basis dieser Daten wird ein molekularer Klassifikator entwickelt und weiter optimiert, mit dem sich der aktive TMM in Patientenproben verlässlich und effizient identifizieren lässt. An einem Kollektiv von Prostatakarzinomen mit bekanntem klinischen Verlauf wird die Zuverlässigkeit dieses Klassifikators zur Diagnose, Patientenstratifizierung und Vorhersage der Therapieantwort validiert.

Abgeschlossen

Anteil Universität Heidelberg (Teilprojekte SP 2, SP 3, SP 4 und SP 5)

Förderkennzeichen: 01ZX1302D
Gesamte Fördersumme: 614.030 EUR
Förderzeitraum: 2014 - 2017
Projektleitung: Dr. Karsten Rippe
Adresse: Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, BioQuant Zentrum
Im Neuenheimer Feld 267
69120 Heidelberg

Anteil Universität Heidelberg (Teilprojekte SP 2, SP 3, SP 4 und SP 5)

Für pädiatrische Gliome und Prostatakrebs werden systematisch die wesentlichen Merkmale des jeweils aktiven Telomer-Erhaltungsmechanismus (TMM) identifiziert. Aus diesen Daten wird eine TMM-Klassifizierung für ein optimiertes Analyseschema zur personalisierten Krebsdiagnose und Auswahl individueller Behandlungsmethoden bei Glioblastomen und Prostatakrebs entwickelt. In einem systemmedizinischen Ansatz werden  Daten zum Genom, Epigenom, Transkriptom und bildbasierende zytologische Analysen pädiatrischer Glioblastome und Prostatakrebs integriert, um die wesentlichen Merkmale der unterschiedlich aktiven TMM zu identifizieren. Es werden Protokolle für Experimente erstellt, um beispielsweise die Telomerase Aktivität, TERRA Levels und die Telomerlänge zu ermitteln. Weiterhin werden Arbeiten zur Optimierung der automatischen Mikroskopie-Bildaufnahme und zur Steigerung der Probendichte durchgeführt. Entwickelt werden außerdem Bildanalyseverfahren zur automatischen Extraktion zytologischer TMM-Merkmale aus Mehrkanal-Mikroskopiebildern sowie deren effektiven Nutzung für die Modellierung von TMM-Netzwerken in Tumoren zur Stratifikation von Tumorentitäten.

Abgeschlossen

Anteil Institut für Molekulare Biologie Mainz, Teilprojekte SP1, SP3, SP4, SP5 und SP6: Modellierung von Telomer-Erhaltungs-Mechanismus- (TMM) Netzwerken in Tumoren

Förderkennzeichen: 01ZX1302E
Gesamte Fördersumme: 173.887 EUR
Förderzeitraum: 2015 - 2017
Projektleitung: Dr. Brian Luke
Adresse: Institut für Molekulare Biologie gGmbH
Ackermannweg 4
55128 Mainz

Anteil Institut für Molekulare Biologie Mainz, Teilprojekte SP1, SP3, SP4, SP5 und SP6: Modellierung von Telomer-Erhaltungs-Mechanismus- (TMM) Netzwerken in Tumoren

In diesem Vorhaben sollen nicht-kodierende TERRA-RNAs, die die TMM-Aktivität beeinflussen, bewertet werden. Daraus entwickelt sich ein TMM-Klassifizierungsschema, das die Expression von TERRA vorhersagt und mittels TERRA qRT-PCR validiert. Die Quantifizierungs-Methode wird optimiert, um damit eine zuverlässige Detektion der TERRA-Expression an mehreren Telomeren und letztlich in einem einstufigen Verfahren zu ermöglichen, das für die klinische Anwendung angepasst werden kann. Die Ergebnisse werden für eine funktionelle Analyse von TERRA in Bezug auf TMMs verwendet. TRAP-Methoden und/oder direkte Telomerase Aktivitäts-Messmethoden (Telo-Spot) werden angewandt, um eine mögliche Telomerase-Aktivität in Tumorproben zu untersuchen. C-circle Assays und PCR-basierte Techniken zur quantitativen Detektion von telomerischen Sequenzvarianten werden zur genaueren Abgrenzung der TMM-Untergruppen eingesetzt. Die Funktion von TMM-Kandidatengenen, die basierend auf dem Modell vorhergesagt wurden, wird in Hefe-Deletionsstämmen untersucht.