Fördermaßnahme

ERA PerMed

Veröffentlichung der Bekanntmachung: 2018
Förderzeitraum: 2019 - 2021
Gesamte Fördersumme: bis zu 5,3 Mio. Euro
Anzahl der Projekte: 25 Verbünde, davon 22 mit BMBF-Förderung; insgesamt 29 Zuwendungen

1. Ziele der Fördermaßnahme

ERA PerMed ist ein Konsortium aus 32 nationalen Förderorganisationen aus 23 Ländern sowie mehreren Regionen, die es sich zum Ziel gesetzt haben, die personalisierte Medizin in Europa voranzubringen und nationale Forschungsaktivitäten zu koordinieren. Personalisierte Medizin bezieht sich dabei auf ein medizinisches Modell, das die Charakterisierung des individuellen Phänotyps und Genotyps (z. B. molekulare Informationen, medizinische Bildgebung und Lebensstildaten) einsetzt, um spezifisch für jeden Menschen und zur richtigen Zeit maßgeschneiderte Behandlungsstrategien oder Präventionsansätze anzubieten. ERA PerMed arbeitet eng mit dem Internationalen Konsortium für Personalisierte Medizin, ICPerMed, zusammen. Im Rahmen von ERA PerMed soll die starke europäische wissenschaftliche Gemeinschaft weiterentwickelt werden, u. a. durch gemeinsame transnationale Förderbekanntmachungen.

Die folgenden Länder und Förderorganisationen haben sich im Rahmen von ERA PerMed zusammengeschlossen:

National Institute of Health Carlos III (ISCIII); Koordinator

SPAIN

Austrian Science Fund, (FWF)

AUSTRIA

Fund for Scientific Research, (FNRS)

BELGIUM

Canadian Institutes of Health Research, (CIHR)

CANADÁ

Fonds de recherche du Québec – Santé, (FRQS)

CANADA, QUEBEC

Ministry of Science and Education of the Republic of Croatia, (MSE)

CROATIA

Innovation Fund Denmark, (InnoFond)

DENMARK

Estonian Research Council, (ETAg)

ESTONIA

Estonian Ministry of Social Affairs, (MSA)

ESTONIA

Academy of Finland, (AKA)

FINLAND

Agence Nationale de la Recherche, (ANR)

FRANCE

Federal Ministry of Education and Research, (BMBF)  

German Aerospace Centre e.V. – Programme Management Agency, (DLR)

GERMANY

Federal Ministry of Health, (BMG)

GERMANY

Saxon State Ministry for Higher Education, Research and the Arts, (SMWK)

GERMANY (SACHSEN)

National Research, Development and Innovation Office, (NKFIH)

HUNGARY

Health Research Board, (HRB)

IRELAND

Chief Scientist Office, Ministry Of Health, (CSO-MOH)

ISRAEL

Italian Ministry of Health, (IT-MoH)

ITALY

Regional Foundation for Biomedical Research, (FRRB)

ITALY (LOMBARDY)

State Education Development Agency (VIAA)

LATVIA

National Research Fund, (FNR)

LUXEMBOURG

The Research Council of Norway, (RCN)

NORWAY

National Centre for Research and Development, (NCBR)

POLAND

Executive Agency for Higher Education, Research, Development and Innovation Funding, (UEFISCDI)

ROMANIA

Ministry of Education, Science and Sport, (MIZS)

SLOVENIA

Centro Tecnológico Industrial, (CDTI)

SPAIN

Health Department – Generalitat de Catalunya, (DS-CAT)

SPAIN (CATALONIA)

Government of Navarre, (GN)

SPAIN (NAVARRE)

Swedish Research Council, (SRC)

SWEDEN

The Netherlands Organisation for Health Research and Development, (ZonMw)

THE NETHERLANDS

The Scientific and Technological Research Council of Turkey, (TUBITAK)

TURKEY

Sie veröffentlichen mit wechselnder Beteiligung gemeinsame Bekanntmachungen („Joint Transnational Calls“, kurz: JTC) zur Förderung multinationaler, kooperativer Forschungsprojekte zur personalisierten Medizin. Von deutscher Seite sind neben BMBF auch das Bundesministerium für Gesundheit (BMG) sowie das Sächsische Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst (SMWK) beteiligt.

2. Stand der Fördermaßnahme

Die erste transnationale Bekanntmachung, auf die sich internationale Forschungskonsortien aus den beteiligten Ländern bewerben konnten, wurde 2018 veröffentlicht. Insgesamt werden 25 transnationale Konsortien gefördert, 22 davon mit BMBF-Förderung. BMBF fördert die beteiligten deutschen Zuwendungsempfänger mit 5,3 Mio. Euro.

Im Januar 2019 wurde eine zweite transnationale Bekanntmachung veröffentlicht. Details zur Förderung folgen in Kürze.

Weitere Einzelheiten zu ERA PerMed sind unter www.erapermed.eu abrufbar.

Einzelprojekte

JAKSTAT-TARGET – Neue individualisierte Therapien für JAK/STAT-getriebene T-Zell-Neoplasien

Förderkennzeichen: 01KU1921
Gesamte Fördersumme: 300.000 EUR
Förderzeitraum: 2019 - 2022
Projektleitung: Dr. Marco Herling
Adresse: Universität zu Köln, Medizinische Fakultät, Universitätsklinikum, Klinik I für Innere Medizin
Kerpener Str. 62
50937 Köln

JAKSTAT-TARGET – Neue individualisierte Therapien für JAK/STAT-getriebene T-Zell-Neoplasien

Das Vorhaben ist Teil des transnationalen Verbundprojekts "JAKSTAT-Target" der Förderinitiative "ERA PerMed" und hat einen finnischen Koordinator sowie vier weitere Projektpartner. Das Verbundvorhaben zielt auf eine grundlegend verbesserte individualisierte Therapie von Patientinnen und Patienten mit reifen T-Zell-Leukämien bzw. -Lymphomen ab. Dazu werden mit Hilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens, Datensätze zu Genom-Profilen, Substanz-Sensitivitätsmustern und klinischen Verläufen integriert und schließlich Vorhersagen zum Patienten-individuellen Therapie-Ansprechen und zur Auswahl optimaler Studiendesigns getroffen. Unterschieden werden hierbei die T-Zell-Prolymphozytenleukämie und die T-Zell-Leukämie mit großen granulären Lymphozyten. Das Teilprojekt an der Uniklinik Köln wird in diesem Rahmen genetische und funktionelle Analysen an primärem Patientenmaterial durchführen und bei der Zusammenstellung der klinischen Daten helfen. Mittels Mausmodellen von reifen T-Zell-Leukämien / -Lymphomen werden in Köln in vivo-Effektivitätstestungen neu etablierter Substanzen durchgeführt.

BATMAN - Biomolekulare Analysen für individualisierte Medizin in der Akne inversa

Förderkennzeichen: 01KU1920
Gesamte Fördersumme: 253.181 EUR
Förderzeitraum: 2019 - 2022
Projektleitung: Prof. Dr. Esther von Stebut-Borschitz
Adresse: Universität zu Köln, Medizinische Fakultät, Universitätsklinikum, Klinik und Poliklinik für Dermatologie und Venerologie
Kerpener Str. 62
50937 Köln

BATMAN - Biomolekulare Analysen für individualisierte Medizin in der Akne inversa

Die Akne inversa (AI) ist eine chronische entzündliche Erkrankung der Haarfollikel, die eine starke körperliche und psychische Belastung für die Patientinnen und Patienten darstellt und mit erheblichen Kosten für das Gesundheitssystem verbunden ist. Genetische Varianten verschiedener Signalwege beeinflussen die AI und verursachen dabei ein extrem weites Krankheitsspektrum. Daher ist eine Aufschlüsselung der Pathogenese der AI und der damit einhergehenden Phänotypen notwendig, um personalisierte Behandlungsstrategien entwickeln zu können. Im Verbund "BATMAN" sollen verschiedene Datensätze zu medizinischen, genetischen, experimentellen und Lebensstildaten zusammen gebracht werden, um ein personalisiertes Krankheitsmodell für jeden individuellen Patienten und dessen spezifische Behandlungsoptionen entwickeln zu können. Wissenschaftliche Untersuchung in Tier- oder Zellkulturmodellen werden verwendet, um die Hypothesen zu genetischen Varianten zu validieren. Dies wird hilfreiche Informationen mit unmittelbarem Einfluss auf translationale wissenschaftliche Ansätze zum jeweiligen Patienten geben und eine Stratifizierung zu verschiedenen therapeutischen Optionen aufzeigen. Des Weiteren wird es eine breite Übersicht über bisher identifizierte und neuartige Risikofaktoren ermöglichen. Ziel der Universität Köln ist die Identifizierung von Genvarianten, die mit einer bestimmten AI Empfindlichkeit, Schweregrad und Therapieansprechen assoziiert sind. Der Verbund "BATMAN" wird durch eine italienische Arbeitsgruppe koordiniert und hat insgesamt sieben Projektpartner.

PROCEED - Personalisierte Genomanalysen bei angeborenen Herzfehlern

Förderkennzeichen: 01KU1919
Gesamte Fördersumme: 298.987 EUR
Förderzeitraum: 2019 - 2022
Projektleitung: Dr. Marc-Philipp Hitz
Adresse: Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Kiel, Klinik für angeborene Herzfehler und Kinderkardiologie
Arnold-Heller-Str. 3, Haus 9
24105 Kiel

PROCEED - Personalisierte Genomanalysen bei angeborenen Herzfehlern

Angeborene Herzfehler (AHF) sind eine komplexe genetische Erkrankung, die bei 1 von 100 Lebendgeburten auftritt. Sie sind sowohl phänotypisch als auch genetisch heterogen und es sind derzeit mehrere hundert Gene bekannt, die an der Krankheitsursache beteiligt sind. Bessere Kenntnisse der genetischen Ätiologie können die Genauigkeit der Prognose in einer Schwangerschaft sowie das Wiederholungsrisiko für AHF in nachfolgenden Schwangerschaften verbessern. Leider erlauben bestehende genetische Tests bislang nur bei einem Teil der Fälle eine Diagnosestellung. Der Verbund "PROCEED" widmet sich daher der Aufklärung der genomischen Architektur von AHF mittels Gesamtgenom-Sequenzierungen (engl. "whole genome sequencing"). Ziel ist es, genetische Veränderungen zu identifizieren, die die Schwere der Herz- und extrakardialen Erkrankungen beeinflussen. Diese Erkenntnisse sollen zur personalisierten Risikoerfassung genutzt werden. Die Christian-Albrechts-Universität zu Kiel führt hierzu als Verbundpartner die Etablierung und Validierung der Pipeline für die Genom-Sequenzierung von Patientinnen und Patienten mit AHF durch, aber auch die weiterführende Phäntoypisierung und klinische Anwendung.

PERMIT - Personalisierte Medizin bei Infektionserkrankungen: Von Systembiomedizin und Immunometabolismus zur Präzisionsdiagnostik und Stratifikation

Förderkennzeichen: 01KU1918
Gesamte Fördersumme: 512.144 EUR
Förderzeitraum: 2019 - 2023
Projektleitung: Prof. Dr. Dipl.-Ing. Vitor Martins dos Santos
Adresse: LifeGlimmer GmbH
Markelstr. 38
12163 Berlin

PERMIT - Personalisierte Medizin bei Infektionserkrankungen: Von Systembiomedizin und Immunometabolismus zur Präzisionsdiagnostik und Stratifikation

PERMIT baut auf dem erfolgreich absolvierten FP7-Verbundprojekt INFECT auf, dessen Ressourcen und Ergebnisse dem Vorhaben in vollem Umfang zur Verfügung stehen. So ist im Zuge des INFECT-Projekts die weltgrößte Kohorte für NSTI-Patienten entstanden, welche u. a. durch "multiomics"-Daten und pathophysiologische Modelle angereichert wurde. Basierend auf den Daten und Ergebnissen aus INFECT werden in PERMIT verschiedene Teilziele definiert: 1) Identifizierung von Krankheitssignaturen durch computergestützte Analyse der heterogenen Datensätze; 2) Konstruktion von maßgeschneiderten Modellen zur Validierung und Intervention; 3) Validierung der Signaturen zur Patientenklassifizierung in der Kohorte; 4) Entwicklung von neuen Konzepten und Stratifizierungsschemata zur individualisierten Behandlung; 5) Durchführung von exploratorischen klinischen Studien gemäß der neuen Konzepte; 6) Entwicklung und Einsatz von IKT-Entscheidungsfindungssystemen. Um diese Ziele zu erreichen kann PERMIT auf ein internationales und interdisziplinäres Konsortium bestehend aus Klinikern, Experimentatoren, Bioinformatikern und Modellierern zurückgreifen. LifeGlimmer übernimmt die Etablierung eines Patienten-Verbundregisters, die computergestützte Analyse von "omics"-Daten sowie die Entwicklung neuer Behandlungskonzepte und schließlich eines klinischen Entscheidungsunterstützungssystems zur individualisierten Behandlung von Patientinnen und Patienten.

SYNtherapy - Synthetische Letalität für eine personalisierte Therapie-basierte Stratifizierung bei akuter Leukämie

Förderkennzeichen: 01KU1917
Gesamte Fördersumme: 293.647 EUR
Förderzeitraum: 2019 - 2022
Projektleitung: Prof. Dr. Lars Bullinger
Adresse: Charité - Universitätsmedizin Berlin, Campus Virchow-Klinikum, Medizinische Klinik mit Schwerpunkt Hämatologie, Onkologie und Tumorimmunologie
Augustenburger Platz 1
13353 Berlin

SYNtherapy - Synthetische Letalität für eine personalisierte Therapie-basierte Stratifizierung bei akuter Leukämie

Hochdurchsatz-Technologien haben das Verständnis der Biologie der akuten Leukämie (AL) erheblich verbessert und bieten das Potenzial individualisierte, hochspezifische Therapien anbieten zu können. Diese gezielten Therapieansätze basieren jedoch meist auf einer sogenannten Onkogenabhängigkeit, d.h. dass das Überleben der Tumorzellen von einem Onkogen oder einem onkogenen Stoffwechselweg abhängig ist. In vielen Tumoren ohne Nachweis des onkogenen Funktionsgewinns basiert die Therapie jedoch immer noch auf dem Einsatz unspezifischer Chemotherapie mit DNA-schädigenden Substanzen. Die gezielte Störung patientenspezifischer Sekundärveränderungen kann aber in Verbindung mit weiteren Genomveränderungen zu therapeutisch nutzbarer synthetischer Letalität (SL) führen. Ziel des Verbundes "SYNtherapy" ist es, mit Hilfe unterschiedlicher Omics-Datenebenen Modelle für SL-basierte personalisierte Behandlungsansätze der rezidivierten/refraktären AL zu entwickeln. Die Charité ist in diesem Projekt hauptverantwortlich für die molekulare Charakterisierung von Proben rezidivierter oder refraktärer AL-Patientinnen und -Patienten. Diese Daten sind Grundlage für das in dem Verbund zu entwickelnde Vorhersagemodell zu SL-basierten, personalisierten Therapieansätzen und dessen ex vivo-Evaluation. Um die Zuverlässigkeit und die praktische Umsetzbarkeit des Vorhersagemodells weiter zu validieren, wird im Rahmen dieses Projekts eine multizentrische, klinische Beobachtungsstudie durchgeführt, an dessen Planung und Umsetzung die Charité beteiligt ist.

LVAD-Strat - Personalisierte Stratifizierung der Herzinsuffizienz in Bezug auf Ansprechen bei linksventrikulärer Entlastungstherapie

Förderkennzeichen: 01KU1916
Gesamte Fördersumme: 288.316 EUR
Förderzeitraum: 2019 - 2022
Projektleitung: Prof. Dr. Oliver Schilling
Adresse: Albert-Ludwigs-Universität Freiburg - medizinische Fakultät - Universitätsklinikum Freiburg - Institut für klinische Pathologie
Breisacher Str. 115 a
7910 Freiburg

LVAD-Strat - Personalisierte Stratifizierung der Herzinsuffizienz in Bezug auf Ansprechen bei linksventrikulärer Entlastungstherapie

Das menschliche Herz hat nur eine eingeschränkte Fähigkeit zur Regeneration. Bei Herzkrankheiten wie Kardiomyopathien führt dies zum sogenannten Remodelling und Herz-insuffizienz. Bei schwerer Herzinsuffizienz gibt es als Behandlungsmethoden die Herztransplantation oder mechanische Unterstützungssysteme; hier die linksventrikulären Unterstützungssysteme (engl. left ventricular assist device, LVAD). LVADs werden üblicherweise als Überbrückungstherapie bis zur Herztransplantation eingesetzt bzw. als Dauertherapie. Bei einigen Patienten kommt es während der mechanischen Entlastung des Herzmuskels zur Herzerholung, so dass eine LVAD Explantation möglich ist. Dieses Vorgehen wird bezeichnet als Überbrückungstherapie zur Herzerholung (engl. bridge-to-recovery, BTR). Wünschenswert ist ein Ansatz zur individualisierten Vorabidentifizierung jener Patienten, die Kandidaten für Herzerholung und LVAD Explantation sind, um sowohl LVAD Implantation als auch das allgemeine therapeutische Vorgehen auf dieses Therapieziel abzustimmen. Dieses Verbundvorhaben LVAD-Strat will die mechanistischen Grundlagen der Entlastungs-induzierten umgekehrten Herzumstrukturierung (engl. reverse cardiac remodeling, RCR) besser verstehen, um eine personalisierte LVADTherapie zu ermöglichen. Im Mittelpunkt steht die Proteom- Biologie von RCR und Herzerholung unter LVAD Therapie. Hierzu wird Massenspektrometrie-basierte Proteomik benutzt. In einem ersten Schritt wird die linksventrikuläre Proteom-Biologie des RCR während mechanischer Herzentlastung unter kontrollierten Bedingungen eines Kleintier-Modells untersucht. Diese wird ergänzt durch Serum-Proteomik des Kleintier-Modells. In einer Kohorte von LVAD Patienten wird auch Serum-Proteomik während LVAD Therapie durchgeführt. Ebenso wird in einer retrospektiven Kohorten-Studie von LVAD Patienten das linksventrikuläre Proteom vor und nach LVAD Therapie untersucht.

PLOT-BD - Personalisierung der Langzeitbehandlung bei Bipolaren Störungen

Förderkennzeichen: 01KU1914
Gesamte Fördersumme: 284.543 EUR
Förderzeitraum: 2019 - 2022
Projektleitung: Prof. Dr. Manuel Mattheisen
Adresse: Universitätsklinikum Würzburg, Klinik und Poliklinik für Psychiatrie, Psychosomatik und Psychotherapie
Margarete-Höppel-Platz 1
97080 Würzburg

PLOT-BD - Personalisierung der Langzeitbehandlung bei Bipolaren Störungen

Das Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung neuer klinisch anwendbarer Methoden zur Selektion von optimalen Behandlungsalgorithmen zur Langzeitbehandlung von Bipolaren Störungen. Der Schwerpunkt liegt hierbei auf der Lithiumtherapie. Untersucht wird ein integrativer Ansatz mit dem Ziel der personalisierten Medizin. Das Konzept integriert klinische, genetische, epigenetische und neurobiologische Verfahren und wird durch eine internationale Kollaboration von spezialisierten Klinischen Zentren und Forschungseinrichtungen realisiert. Durch Kombination neuer Techniken der zellulären Phänotypisierung und der epigenetischen Kartierung sowie genomischer Scores der Probanden und Probandinnen treibt das Projekt die personalisierte klinische Behandlung von Bipolaren Störungen weiter voran. Das Universitätsklinikum Würzburg ist in dem Projekt für die Verarbeitung der molekulargenetischen Daten sowie für die Evaluierung und Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens im Sinne der integrierten Datenanalyse zuständig. Das Vorhaben ist Teil des transnationalen Verbundprojekts "PLOT-BD" der Förderinitiative "ERA PerMed". Der Verbund "PLOT-BD" wird durch eine kanadische Arbeitsgruppe koordiniert und hat insgesamt fünf Projektpartner.

PersoProCaRisk - Integrative personalisierte Risiko- und Therapiestrategie des lokalisierten Prostatakarzinoms

Förderkennzeichen: 01KU1913
Gesamte Fördersumme: 299.960 EUR
Förderzeitraum: 2019 - 2022
Projektleitung: Prof. Dr. Anca-Ligia Grosu
Adresse: Albert-Ludwigs-Universität Freiburg - Medizinische Universitätsklinik - Klinik für Strahlenheilkunde
Hugstetter Str. 55
79106 Freiburg

PersoProCaRisk - Integrative personalisierte Risiko- und Therapiestrategie des lokalisierten Prostatakarzinoms

Das Prostatakarzinom (PCa) ist die häufigste maligne Tumorerkrankung des Mannes in Deutschland. Bei pathologisch erhöhtem Wert des Prostata spezifischen Antigens (PSA) im Serum erfolgt meistens eine weitere Abklärung mittels Feinnadelbiopsie, histopathologischer Untersuchung des Biopsie Gewebes und einer Graduierung der Tumor-Aggressivität in Form des Gleason Scores. Diese Vorgehensweise hat die Anzahl der detektierten Patienten mit PCa in den letzten Jahren erhöht. Trotzdem hat dieses Vorgehen einen großen Bedarf an Neuerung, um eine bessere a) Patienten-Stratifizierung (aktive Überwachung vs. Operation vs. Strahlentherapie), b) Charakterisierung von Patienten mit hohem Risiko und c) Observation eines Progresses unter Therapie zu ermöglichen. Das Vorhaben beeinflusst den Krankheitsverlauf von Patienten mit PCa mit hoch-dimensionalen Daten: a) proteomische Untersuchungen des prätherapeutisch entnommenen Biopsie Gewebes und b) Computer gestützte Extraktion von quantitativen Merkmalen (Radiomics) aus MRT und PSMA PET Bildern. Diese Daten werden in statistischen Modellen integriert, um neue Risiko-Klassifizierungssysteme für Patienten mit PCa zu erstellen.

RADprecise – Personalisierte Radiotherapie: Einbeziehung der zellulären Reaktion auf Bestrahlung in die personalisierte Behandlungsplanung zur Minimierung der Radiotherapie-Nebenwirkungen

Förderkennzeichen: 01KU1912
Gesamte Fördersumme: 298.146 EUR
Förderzeitraum: 2019 - 2022
Projektleitung: Prof. Dr. Jenny Chang-Claude
Adresse: Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ), Abt. Epidemiologie von Krebserkrankungen (C020)
Im Neuenheimer Feld 280
69120 Heidelberg

RADprecise – Personalisierte Radiotherapie: Einbeziehung der zellulären Reaktion auf Bestrahlung in die personalisierte Behandlungsplanung zur Minimierung der Radiotherapie-Nebenwirkungen

Das Ziel des translationalen Kooperationsvorhabens RADprecise ist die Radiotherapie (RT) für Krebspatienten auf individueller Patientenebene anzupassen, um die Langzeit-Nebenwirkungen zu minimieren und gleichzeitig die Tumorkontrolle zu maximieren. Hierbei sollen Biomarker-Informationen aus verbesserten Vorhersage-Modellen für RT-bedingte Nebenwirkungen in Behandlungsplanungs-systeme einbezogen werden. Die Infrastruktur und Daten einer etablierten prospektiven Patienten-Kohorte (Brust- und Prostatakrebs) werden aus dem REQUITE-Projekt (www.requite.eu) genutzt. Die klinischen, dosi-metrischen und Nebenwirkungsdaten wurden bis zu zwei Jahre nach RT standardisiert erhoben und eine Biomaterialbank aufgebaut. In RADprecise wird das Follow-up der Patienten-Kohorte auf fünf Jahre ausgedehnt und die zentrale Datenbank erweitert, um die Bewertung von Langzeit-Nebenwirkungen zu ermöglichen. Ein zellulärer Assay wird an neu gesammelten Proben und RNA-Analysen unter Verwendung verfügbarer PAXgene-Proben durchgeführt. Diese neuen Biomarker-Informationen werden in Bezug auf das Auftreten RT bedingter Nebenwirkungen untersucht. Es werden parametrische statistische Analysen und "Machine Learning-Methoden" verwendet, um Biomarker für Strahlen Empfindlichkeit zu identifizieren und verbesserte Vorhersage-Modelle für Langzeit-Nebenwirkungen zu entwickeln. Diese sollen in einer unabhängigen Stichprobe validiert und die Algorithmen der besten Vorhersage-Modelle in Planungssysteme als "biologisch erweitertes Treatment Planning System" integriert werden. Des Weiteren werden gesundheitsökonomische Analysen durchgeführt. Das DKFZ übernimmt die Koordination des Verbundprojekts und wird eine Patientenkohorte mit Langzeit-Nebenwirkungsdaten etablieren. Das vom DKFZ geleitete Arbeitspaket WP1 wird das Follow-up einer etablierten Patientenkohorte auf fünf Jahre erweitern. Außerdem betreut das DKFZ das lokale Follow-up der deutschen Kliniken.

FindingMS - Ein integrierter Ansatz zur Vorhersage der Krankheitsaktivität in den frühen Phasen der Multiplen Sklerose

Förderkennzeichen: 01KU1911
Gesamte Fördersumme: 269.327 EUR
Förderzeitraum: 2019 - 2022
Projektleitung: Dr. Alexander Kel
Adresse: geneXplain GmbH
Am Exer 19 b
38302 Wolfenbüttel

FindingMS - Ein integrierter Ansatz zur Vorhersage der Krankheitsaktivität in den frühen Phasen der Multiplen Sklerose

Multiple Sklerose (MS) ist eine Autoimmunerkrankung des Zentralnervensystems, an der weltweit mehr als 2 Millionen Menschen leiden. Aufgrund ihrer ausgeprägten Heterogenität, einschließlich klinischer Manifestationen und individuellem Ansprechen auf die Behandlung, ist MS eine typische Erkrankung, bei der eine stärker personalisierte Intervention von großem Nutzen wäre. Unsere Hypothese ist, dass eine umfassende Charakterisierung einer großen Patientenanzahl, die Multi-Layer-Daten (klinisch, molekular, umweltbezogen) integriert, zur Beschleunigung der personalisierten Medizin bei MS beitragen kann. Das Konsortium nutzt eine bereits vorhandene, gut charakterisierte MS-Patienten-Gruppe (> 4.500), um die mit der Krankheitsaktivität verbundenen genetischen und Umweltfaktoren zu bewerten. Eine Untergruppe von 300 Patienten und Patientinnen wird auf molekularer Ebene ausführlich untersucht, indem ein umfassendes "Omics" -Profil zusammen mit Vitamin-D-Messungen durchgeführt wird. Vorhabensziel der geneXplain GmbH ist es, die Daten mit Hilfe von biologischen Netzwerken im Genom-Maßstab zu integrieren, um die molekularen Mechanismen aufzuklären, die der Krankheitsaktivität zugrunde liegen. Das Konsortium entwickelt dann einen prädiktiven Algorithmus für die Krankheitsaktivität auf der Grundlage von Deep-Learning-Modellen. Die Erkenntnisse aus dem vorliegenden Projekt sollten nicht nur die Master-Regulatoren der MS-Heterogenität klären, sondern auch dazu beitragen, den Einsatz der derzeit verfügbaren Medikamente maßgeschneiderter zu gestalten. Dieses stärker personalisierte MS-Management wird es ermöglichen, die Lebensqualität zu verbessern und das Fortschreiten der Behinderung zu verlangsamen, was wiederum die Gesundheitssystemkosten senkt. Das Vorhaben ist Teil des transnationalen Verbundprojekts "FindingMS" der Förderinitiative "ERA PerMed". Der Verbund "FindingMS" wird durch eine italienische Arbeitsgruppe koordiniert und hat insgesamt vier Projektpartner.

Kidney Attack - Proteomanalyse zur Therapiestratifizierung eines akuten Nierenversagens

Förderkennzeichen: 01KU1907
Gesamte Fördersumme: 499.993 EUR
Förderzeitraum: 2019 - 2022
Projektleitung: Dr. Jochen Metzger
Adresse: Mosaiques Diagnostics GmbH
Rotenburger Str. 20
30659 Hannover

Kidney Attack - Proteomanalyse zur Therapiestratifizierung eines akuten Nierenversagens

Kidney Attack zielt darauf ab, durch geschickte Kombination von präklinischen und klinischen multiomischen Daten die frühe Diagnose eines akuten Nierenversagens (AKI) nach Herzchirurgie zu ermöglichen. Zudem soll das Austesten von neuen und bereits bekannten Substanzen für ihren Einsatz in der medikamentösen AKI-Behandlung und Prävention erleichtert werden. Dieses Ziel soll erreicht werden durch: 1) Die eingehende Untersuchung von Kombinationen patientenspezifischer multiomischer Merkmale und klinischer Ausprägungen hinsichtlich ihres Potenzials, die Entwicklung eines AKI frühzeitig nach Herzchirurgie vorhersagen zu können; 2) Die Suche nach und die gezielte Auswahl von neuen Wirksubstanzen und Medikamenten basierend auf existierenden Datenbanken und Publikationen; 3) Die Entwicklung eines humanisierten multiomischen Markermodells durch Integration AKI-spezifischer humaner und tierischer multiomischer Muster zur Anwendung in präklinischen/experimentellen AKI-Tiermodellsystemen hoher Übertragbarkeit auf die Situation im Menschen und 4) Das Austesten der für eine AKI-Prävention und Therapie in Frage kommenden Medikamente in den entwickelten präklinischen Tiermodellen. Zum Erreichen dieser Ziele wird MOS das Urinproteom von Patienten nach Herzchirurgie und von Tieren in den experimentellen AKI-Modellsystemen hinsichtlich der Expression bereits identifizierter AKI-Peptidmarker und der Testgüte seiner bereits etablierten Biomarkermodelle zur Diagnose bzw. Prädiktion eines AKI und einer chronischen Nierenerkrankung mittels Kapillarelektrophorese-gekoppelter Massenspektrometrie (CE-MS) analysieren.

RAISE-GENIC – Rationale antiepileptische Arzneimittelauswahl durch Kombination von Gen-Netzwerk und IKT-Analysen

Förderkennzeichen: 01KU1906
Gesamte Fördersumme: 297.232 EUR
Förderzeitraum: 2019 - 2022
Projektleitung: Prof. Dr. Felix Rosenow
Adresse: Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main, Zentrum der Neurologie und Neurochirurgie
Theodor-Stern-Kai 7
60596 Frankfurt am Main

RAISE-GENIC – Rationale antiepileptische Arzneimittelauswahl durch Kombination von Gen-Netzwerk und IKT-Analysen

Epilepsie ist eine der häufigsten chronischen neurologischen Erkrankungen mit großen Auswirkungen auf die Lebensqualität. Aktuell sind weniger als 50% der Patientinnen und Patienten mit dem ersten Anti-Epileptikum (AED) anfallsfrei. Das Ziel des Verbundes RAISE-GENIC ist es daher, Faktoren zu identifizieren, die eine rationale, individualisierte Auswahl des AED mit den besten Erfolgsaussichten für die einzelne Patientin und den einzelnen Patienten ermöglichen. Dazu werden hochinnovative präklinische Forschung mit modernsten Bioinformatik- und IKT-Ansätzen für die Netzwerk- und Big Data-Analyse kombiniert, wobei Exom- und Phänotypdaten von 1.382 Patientinnen und Patienten einbezogen werden. Zwei datenintegrative Strategien werden verfolgt: Der erste Ansatz besteht in der Identifizierung der Gennetzwerke, die bei Exposition gegenüber unterschiedlichen First-Line-AEDs aktiviert werden. Die Universität Frankfurt übernimmt hierbei die Messung und Analyse der RNA-Expression sowie die bioinformatische Auswertung der Transkriptom-Netzwerke und deren Aufarbeitung für die Big-Data Analysen. Der zweite Ansatz integriert detaillierte klinische Informationen und Biomarker wie Roh-EEG, MRT und Exom-Daten derselben Kohorte, um ein entscheidungs-unterstützendes Werkzeug zur Vorhersage des AED mit der höchsten Erfolgswahrscheinlichkeit zu entwickeln. Die Universität Frankfurt bearbeitet hierbei die Erhebung der klinischen Daten vor allem bzgl. der individuellen Therapieantwort, Roh-EEG- sowie MRT-Daten für die genaue Phänotypisierung der Frankfurter Patientenkohorte.Die Wirksamkeit der entwickelten Entscheidungshilfe soll in einer randomisiert-kontrollierten klinischen Studie evaluiert werden, an deren strategischer Planung die Universität Frankfurt beteiligt ist.

GATA2HuMo - Entwicklung von Krankheitsmodellen der GATA2-assoziierten myelodysplastischen Syndrome und akuten myeloischen Leukämien

Förderkennzeichen: 01KU1904
Gesamte Fördersumme: 300.000 EUR
Förderzeitraum: 2019 - 2022
Projektleitung: Dr. Marcin Wlodarski
Adresse: Albert-Ludwigs-Universität Freiburg - Universitätsklinikum - Zentrum für Kinderheilkunde und Jugendmedizin - Klinik für Pädiatrische Hämatologie und Onkologie
Mathildenstr. 1
79106 Freiburg

GATA2HuMo - Entwicklung von Krankheitsmodellen der GATA2-assoziierten myelodysplastischen Syndrome und akuten myeloischen Leukämien

Heterozygote Keimbahnmutationen im GATA2-Gen verursachen ein komplexes Krankheitsbild mit Knochenmarkversagen, Immundefizienz und einem erhöhten Risiko für myelodysplastische Syndrome (MDS) und akute myeloische Leukämie (AML). Zahlreiche Fragen zum Krankheits-Mechanismus bleiben unbeantwortet: 1) kann eine GATA2-Mutation allein zur Entstehung von MDS/AML führen? 2) Besteht eine Genotyp-Phänotyp Korrelation? 3) Welche Faktoren beeinflussen die Penetranz? 4) Welche Faktoren prädisponieren für MDS/AML? 5) Gibt es eine spezifische klonale Architektur im Knochenmark? 6) Welche Rolle spielt die hämatopoietische Nische? Folgende Arbeitspakete sind in diesem Projekt geplant: 1) Bildung einer europäschen GATA2-Genotyp-Phänotyp Datenbank mit Integration der OMIC-Ergebnisse, 2) Beschreibung der Genome/Epigenome und der klonalen Architektur von GATA2-bezogenen MDS/AML, 3) Untersuchungen der funktionellen Auswirkungen der wiederkehrenden Mutationen im GATA2-Gen und in anderen Onkogenen in induzierbaren pluripotenten Stamzellen und in Xenograft-Mausmodellen. Die Albert-Ludwigs-Universität Freiburg ist an den Arbeitspaketen 1 und 2 beteiligt, mit Fokus auf genomische Untersuchungen. Das übergeordnete Ziel ist es, ein internationales Konsortium von GATA2-Experten zu etablieren, welches durch integrative Ansätze zum verbesserten Verständnis über die molekularen Grundlagen der Erkrankung beitragen kann.

COMPASS - Klinische Implementierung von multidimensionalen bildbasierten Medikamententestungen in der pädiatrischen Präzisionsonkologie

Förderkennzeichen: 01KU1903
Gesamte Fördersumme: 497.051 EUR
Förderzeitraum: 2019 - 2022
Projektleitung: Prof. Dr. Olaf Witt
Adresse: Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ), Klinische Kooperationseinheit Pädiatrische Onkologie
Im Neuenheimer Feld 280
69120 Heidelberg

COMPASS - Klinische Implementierung von multidimensionalen bildbasierten Medikamententestungen in der pädiatrischen Präzisionsonkologie

"Die europäischen kinderonkologischen Plattformen "INFORM" (Deutschland), "MAPPYACTS" (Frankreich) und iTHER (Holland) bieten flächendeckend personalisierte molekulare Analysen, sogenannte Targetfindungen, für Kinder mit rezidivierten bösartigen Tumorerkrankungen an. An über 1.000 analysierten Fällen zeigten sie, dass bei etwa der Hälfte der Fälle im Tumor eine Zielstruktur für eine personalisierte, zielgerichtete Therapie gefunden wird. In der anderen Hälfte der Fälle gelingt dieses mit den aktuell modernsten molekularen Technologien der Genomforschung nicht. Insbesondere für rezidivierte Hirntumore, Bindegewebstumore (Sarkome) und Neuroblastome besteht ein hoher medizinischer Bedarf, neue Behandlungsmöglichkeiten zu entwickeln. Systematische Medikamententestungen an frischen Tumorzellen von Patientinnen und Patienten mittels Hochdurchsatzmikroskopie eröffnen hier die Möglichkeit, die Präzisionsmedizin um eine funktionelle Dimension zu erweitern und neue Ansätze für eine personalisierte Behandlung zu entwickeln. Hauptziel der Arbeiten im Verbund "COMPASS" ist es daher, eine neue internationale, standardisierte und validierte Plattform zur Medikamententestung zu etablieren. Das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) übernimmt hierbei die Charakterisierung von Tumorproben, den Aufbau der Medikamententestungs-Plattform zur Testung von dreidimensionalen Kurzzeit-Tumorzellkulturen, führt bioinformatische Analysen zur Auswertung der Medikamententestung sowie die bioinformatische Integration dieser funktionellen Ergebnisse mit den genomischen Daten durch und unterstützt die Entwicklung von Biomarkern sowie die Vorbereitung einer Klinischen Studie. Darüber hinaus koordiniert das DKFZ die Verbundarbeiten, an denen fünf weitere Projektpartner beteiligt sind.

IMADAPT - Identifizierung von Markern für das Ansprechen auf Antidepressiva zur Etablierung einer personalisierten Depressionsbehandlung

Förderkennzeichen: 01KU1901
Gesamte Fördersumme: 295.165 EUR
Förderzeitraum: 2019 - 2022
Projektleitung: Dr. Jan Deussing
Adresse: Max-Planck-Institut für Psychiatrie
Kraepelinstr. 2-10
80804 München

IMADAPT - Identifizierung von Markern für das Ansprechen auf Antidepressiva zur Etablierung einer personalisierten Depressionsbehandlung

Die Depression ist die häufigste Erkrankung der Psyche. Die Erkrankung hat gesellschaftlich bedeutsame negative sozioökonomische Auswirkungen und steht weltweit an führender Stelle, wenn es um die Beeinträchtigung des normalen beschwerdefreien Lebens geht. Dem gegenüber steht die Depressionsbehandlung, die nach wie vor nur in einem Teil der Patientinnen und Patienten effizient wirksam ist und oft mit einer langwierigen Suche nach der richtigen Medikation einhergeht. Ein vordringliches Ziel ist es, die Wirksamkeit und die Effizienz der Behandlung signifikant zu verbessern. Im Rahmen des Verbundes IMADAPT werden kleine nicht-kodierende RNA-Moleküle, sogenannte Mikro-RNAs (miRNAs), identifiziert, die mit der Wirksamkeit von Antidepressiva assoziiert sind. Eine Gruppe dieser miRNAs könnte als potenzieller Biomarker zur Vorhersage eines Behandlungserfolgs dienen. Mikro-RNAs regulieren die Aktivität von Genen und können über Exosomen von Zellen und Geweben freigesetzt werden. Der Nachweis von miRNAs des Gehirns im Blutkreislauf belegt deren generelle Eignung als für Diagnostik zugänglichen Biomarker. Am Max-Planck-Institut für Psychiatrie werden die ausgewählten miRNAs funktional in Mausmodellen sowie in einem Depressionsmodell charakterisiert, um so ihre Bedeutung für die Wirksamkeit von Antidepressiva zu untersuchen. Zukünftig sollen diese miRNAs zusammen mit klinischen Markern dazu verwendet werden, eine personalisierte Therapie zu entwickeln, die individuell auf die Patientinnen und Patienten zugeschnitten ist und eine schnellere und effizientere Behandlung ermöglicht.