Verbund

SYSIMIT

Brustkrebs ist die häufigste Krebsart bei Frauen in den westlichen Staaten. Jedes Jahr werden in Deutschland über 2.000 Nieren transplantiert. Diese beiden auf den ersten Blick so unterschiedlichen medizinischen Disziplinen haben eine Gemeinsamkeit: Das Immunsystem reagiert in beiden Fällen auf Antigene des betroffenen Gewebes. In beiden Bereichen, Onkologie und Transplantationsmedizin, gewinnen Therapien, die das Immunsystem modulieren, an Bedeutung. In der Betrachtung des Krankheitsbildes eines einzelnen Patienten in seiner Gesamtheit und einer daraus resultierenden individuellen Therapie liegt die Zukunft der medizinischen Versorgung, nicht nur in der Onkologie und der Transplantationsmedizin.
Ziel der Fördermaßnahme „Forschungskonsortien zur Systemmedizin“ ist eine Verbesserung der Therapie von Patientinnen und Patienten durch eine Integration verschiedener Datenebenen. Dies können z. B. klinische Daten, Ergebnisse bildgebender Verfahren oder genetische Analysen sein. Bei Brustkrebs und Nierentransplantationen basieren wichtige therapeutische Entscheidungen häufig auf der mikroskopischen Beurteilung von Biopsien durch individuell geschulte Pathologen und Pathologinnen. Die Auswertung großer Datenmengen eines Patienten und das Erkennen bestimmter, individueller Krankheitsmuster, z. B. das Verhalten der Immunzellen, sind für Ärzte und Ärztinnen nur computergestützt möglich.
Das Forschungskonsortium SYSIMIT hat sich das Ziel gesetzt, neuartige Auswertealgorithmen für digitale Bilder und mathematische Modelle für die Pathologie zu entwickeln. Das Verhalten von Immunzellen, zum Beispiel die Interaktion der Immun-Effektorzellen mit den Zielstrukturen soll räumlich und über die Zeit verfolgt werden können. Hierfür müssen Informationen durch automatisierte Bildanalyse ausgelesen werden, die bisher in den mikroskopischen Bildern verborgen waren. Durch die Zusammenführung der umfangreichen histologischen Auswertung mit Profilen von Antikörpern gegen das Spenderorgan bzw. gegen den Tumor sollen neue Marker oder Muster der Erkrankungen identifiziert werden. Das Konsortium erhofft sich wertvolle neue Erkenntnisse für individuelle, immunmodulatorische Therapien bei Brustkrebs, speziell erblichem und der sogenannten „triple-negativen“ Variante von Brustkrebs, und Nierentransplantationen, besonders die Transplantation von Spendern zu Empfängern mit verschiedenen Blutgruppen.Langfristig ist geplant, die Ergebnisse auch für andere Bereiche der Onkologie und der Transplantationsmedizin zu nutzen.

Teilprojekte

Abgeschlossen

Translation von prognostischen räumlichen Mustern entzündlicher Reaktionen auf Tumor- und Organspenderzellen in klinisch anwendbare Markerkombinationen (TP4)

Förderkennzeichen: 01ZX1608A
Gesamte Fördersumme: 423 EUR
Förderzeitraum: 2016 - 2018
Projektleitung: Prof. Dr. Friedrich Feuerhake
Adresse: Medizinische Hochschule Hannover, Institut für Pathologie
Carl-Neuberg-Str. 1
30625 Hannover

Translation von prognostischen räumlichen Mustern entzündlicher Reaktionen auf Tumor- und Organspenderzellen in klinisch anwendbare Markerkombinationen (TP4)

Ziel ist es, das volle Ausmaß prognostischer Aussagekraft entzündlicher Reaktionen auf Tumorzellen bei erblichem Brustkrebs sowie auf Spenderorgane nach Nierentransplantation für die translationale Forschung nutzbar zu machen. Kontext ist das übergeordnete konsortiumweite Ziel, durch neue innovative systemmedizinbasierte Biomarkerstrategien einen Beitrag zu einem effizienten zielgerichteten Einsatz neuer immunmodulatorischer Therapien in der Onkoimmunologie und Nierentransplantation zu leisten. Teilprojekt 4 integriert in einem komplexe räumliche Informationen aus der automatisierten Evaluierung von Biopsiepräparaten menschlichen Ursprungs mit klinischen, serologischen und genomischen Daten. Bestehende klinische Forschungsstrukturen in der translationalen Onkologie und Transplantationsmedizin werden so mit neuen Methoden dynamischer mathematischer Modellierung und mit interdisziplinärer innovativer Bildanalyse und wissensbasierter komplexer Mustererkennung verbunden.

Abgeschlossen

Mathematische Modellierung von Immunantworten im Zusammenhang mit Nierentransplantationen und Brustkrebs

Förderkennzeichen: 01ZX1608B
Gesamte Fördersumme: 431 EUR
Förderzeitraum: 2016 - 2018
Projektleitung: Prof. Dr. Michael Meyer-Hermann
Adresse: Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung GmbH
Inhoffenstr. 7
38124 Braunschweig

Mathematische Modellierung von Immunantworten im Zusammenhang mit Nierentransplantationen und Brustkrebs

Der Fokus wird auf zwei konkrete Bereiche der Medizin gerichtet: Nierentransplantationen und Brustkrebs. In diesen Bereichen besteht gegenwärtig ein hoher Bedarf an neuen diagnostischen Markern für wichtige Therapieentscheidungen. Die Chancen auf einen Transfer der Forschungsergebnisse in klinisch nutzbare Anwendungen sind in diesen Bereichen daher besonders hoch. In Teilprojekt 1 und 3 sollen mathematische Modelle erstellt werden, die die Wechselwirkung des Immunsystems mit einem transplantierten Organ oder mit Brustkrebs beschreiben. Diese Modelle sollen die Entwicklung von neuen Strategien bei der Diagnose und Therapie unterstützen.

Abgeschlossen

Systemimmunologie und Image Mining in der translationalen Biomarkerforschung für die Transplantations- und Krebsmedizin: Entwicklung und klinische Validierung neuer prognostischer Gewebemarker auf Basis von örtlichen und funktionalen Immunzellmustern

Förderkennzeichen: 01ZX1608C
Gesamte Fördersumme: 257 EUR
Förderzeitraum: 2016 - 2018
Projektleitung: Dr. Ralf Schönmeyer
Adresse: Definiens AG
Bernhard-Wicki-Str. 5
80636 München

Systemimmunologie und Image Mining in der translationalen Biomarkerforschung für die Transplantations- und Krebsmedizin: Entwicklung und klinische Validierung neuer prognostischer Gewebemarker auf Basis von örtlichen und funktionalen Immunzellmustern

Ziel des Konsortiums ist es, entzündliche Reaktionen auf Tumorzellen bei erblichem Brustkrebs sowie auf Spenderorgane nach Nierentransplantation in Hinblick auf ihre prognostische Aussagekraft zu untersuchen und die gewonnenen Erkenntnisse klinisch zu validieren. Im Rahmen von TP2 werden dazu Module zur robusten Bild- und Datenanlyse entwickelt und angewendet, die – aufbauend auf den Arbeiten aus der ersten Förderphase – den örtlichen Kontext von Immunzellverteilungen charakterisieren und dies nutzen, um Biomarker mit prognostischer oder prädiktiver Aussagekraft zur erzeugen. Darauf basierende vereinheitlichende Datenbanken werden erstellt und den Projektpartnern für ihre weiterführenden Arbeiten zur Verfügung gestellt.