Verbund

Multidisziplinärer Ansatz zur Identifizierung tumorspezifischer Signalwegsabhängigkeiten (MILES)

Der Verbund MILES ist Teil der Fördermaßnahme „Juniorverbünde in der Systemmedizin“ innerhalb des e:Med Forschungs- und Förderprogramms. Dieses Programm hat das Ziel die Systemmedizin in Deutschland zu etablieren. Dazu trägt der Verbund durch die systemorientierte Untersuchung von molekularbiologischen Signalwegen in Tumoren bei. Mittels Signalwegen können Zellen auf innere oder äußere Reize reagieren. Die Signale lösen dann spezifische zelluläre Antworten, wie z.B. Vermehrung der Zellen, aber auch „Selbstmord“ der Zellen, aus. Diese Signalwege sind von Tumorart zu Tumorart unterschiedlich. Daher ist die Wirksamkeit von Krebs-Medikamenten, die auf diese Signalwege ausgerichtet sind, abhängig vom Verständnis der Signalwege in den unterschiedlichen Tumorarten. Aktuell liegt nur ein eingeschränktes Wissen zu diesen Signalwegen vor. Der Verbund hat daher das Ziel therapeutisch wichtige Signalwege in unterschiedlichen Tumorarten zu untersuchen. Der Fokus liegt hier auf Signalwegen, die durch transkriptionelle Regulatoren aktiviert werden. Dies sind Faktoren, die direkt oder indirekt an der Steuerung der Genaktivität beteiligt sind. Zur Untersuchung dieser Signalwege verfolgt der Verbund einen systemorientierten Ansatz, bei dem mehrere Datenebenen integriert werden. Dazu werden Daten aus genomischen, funktionell genomischen und proteomischen Analysen zusammengeführt und gemeinsam ausgewertet. Die Ergebnisse sollen dazu beitragen neue Angriffspunkte zur Behandlung von genetisch definierten Gruppen von Tumorpatienten zu identifizieren.

Teilprojekte

Abgeschlossen

Verarbeitung sensibler medizinischer Datensätze in Cloud-Computing-Umgebungen bei gleichzeitiger Wahrung von Informationssicherheit und Privatheit

Förderkennzeichen: 01ZX1615
Gesamte Fördersumme: 193 EUR
Förderzeitraum: 2017 - 2018
Projektleitung: Prof. Dr. Ali Sunyaev
Adresse: Universität Kassel, Fachbereich 07 Wirtschaftswissenschaften, Institut für Betriebswirtschaftslehre, Fachgebiet Wirtschaftsinformatik
34121
Kassel

Verarbeitung sensibler medizinischer Datensätze in Cloud-Computing-Umgebungen bei gleichzeitiger Wahrung von Informationssicherheit und Privatheit

Die Verarbeitung und das Management von medizinischen Informationen sind durch die Fülle von regulatorischen Einschränkungen, eine Vielzahl von Vorgehensweisen und Standards sowie dem starken Bedürfnis zur Wahrung von Informationssicherheit und Privatheit charakterisiert. Dabei hängt der Grad des Schutzes von Informationssicherheit und Privatheit bei medizinischen Informationen in Cloud-Umgebungen von der Sensitivität und Erkennbarkeit der zu verarbeitenden Daten ab. Aktuell ist keine umfassende Lösung für die Verarbeitung von personenspezifischen Informationen in Cloud-Umgebung, bei der sichergestellt wird, dass Informationssicherheit und Privatheit gewährleistet ist, bekannt. Zur Lösung dieser und zukünftiger Herausforderungen soll eine Cloud-Computing-Umgebungen definiert werden, die Vertraulichkeit und Integrität bei der Verarbeitung von personenspezifischen, medizinischen Informationen, welche nicht anonymisiert werden können, gewährleistet. Ziel des Vorhabens ist demnach die Entwicklung eines Frameworks, welches die Auswahl von Cloud-Computing- Bereitstellungsmodellen und entsprechenden Sicherheitsmaßnahmen ermöglicht.

Abgeschlossen

Multidisziplinärer Ansatz zur Identifizierung tumorspezifischer Signalwegsabhängigkeiten

Förderkennzeichen: 01ZX1406
Gesamte Fördersumme: 1.987.622 EUR
Förderzeitraum: 2014 - 2018
Projektleitung: Dr. Martin Sos
Adresse: Universität zu Köln, Medizinische Fakultät, Universitätsklinikum, Klinik I für Innere Medizin
Kerpener Str. 62
50937 Köln

Multidisziplinärer Ansatz zur Identifizierung tumorspezifischer Signalwegsabhängigkeiten

In diesem Vorhaben sollen mit Hilfe eines multidisziplinären Ansatzes die tumorentität-spezifischen Signalwegsabhängigkeiten analysiert werden. So sollen neue Wege für die Klassifizierung und Identifizierung von therapeutisch relevanten Zielmolekülen in Krebszellen begangen werden. Durch die Bündelung der komplementären Expertisen aus dem Bereich der Computational Biology, Molekularbiologie, molekularer Krebsgenetik und Systemdatenqualitätsmanagement sollen gemeinsam zentrale Fragen im Bereich der Systemmedizin von Krebserkrankungen beantwortet werden. Die enge Verzahnung der einzelnen Projekte ermöglicht eine systematische Charakterisierung von Tumorwachstumssignalen, die von transkriptionellen Regulatoren gesteuert werden. So können langfristig neue therapeutische Strategien für genetisch definierte Gruppen von Krebspatienten definiert werden. In Teilprojekt 1 soll mit Hilfe von analytischen Modellen biologische Transkriptionsfaktornetzwerke charakterisiert werden. In Teilprojekt 2 werden Signalnetzwerke analysiert, die in Tumoren aus verschiedenen Geweben durch Mutationen in Chromatinmodulatoren in Gang gesetzt werden. In Teilprojekt 3 werden unterschiedliche Mausmodelle funktionell untersucht, um tumorspezifische Signale durch den transkriptionellen Regulator NEDD9 zu analysieren. In Teilprojekt 4 sollen die Signalnetzwerke von Tumoren, die von den Transkriptionsfaktoren der MYC-Familie abhängig sind, beleuchtet werden. Teilprojekt 5 widmet sich der Etablierung einer Cloud Computing Plattform, um einen effektiven sowie sicheren Austausch von Omics-Daten unter den Verbundmitgliedern zu ermöglichen und die Machbarkeit einer solchen Plattform für Systemmedizinprojekte zu beleuchten.