Teilprojekt eines Verbundes

Proteomik

Förderkennzeichen: 01KU1915A
Fördersumme: 155.291 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
79106 Freiburg

Das Glioblastom ist ein aggressiver Hirntumor mit schlechter Prognose und medianer Überlebenserwartung von weniger als 15 Monaten. Trotz einer multimodalen Therapie mit chirurgischer Resektion, Bestrahlung und Chemotherapie ist ein Wiederauftreten des Tumors sehr häufig. Die Zeitspanne bis zum Rezidiv variiert individuell zwischen einzelnen Patientinnen und Patienten, wobei auch genetische Faktoren einen Einfluss haben. Eine frühzeitige Erkennung und Resektion des Rezidivs kann die Überlebensdauer verlängern, das notwendige Monitoring beschränkt sich aktuell aber auf radiologische Verfahren mit eingeschränkter Sensitivität und zahlreichen Störfaktoren. Daher sind zusätzliche Marker auf Basis der Flüssigbiopsie erstrebenswert. Im ERAPermed-Verbund PerProGlio werden internationale Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler mittels komplementärer Omics-Ansätze individualisierte Parameter ermitteln, welche Rezidivanfälligkeit und Therapieresistenz des Glioblastoms aufzeigen. Initial wird eine Patientenkohorte von bis zu 100 klinisch annotierten Glioblastom-Fällen untersucht, wobei Primär- und Rezidiv-tumore vorliegen. Biomarker, die mit Rezidiv-Zeitpunkt bzw. Therapieresistenz assoziiert sind, werden an der Universität Freiburg durch Proteomanalysen extrazellulärer Vesikel bzw. des Serums erforscht. Der Verbund erhebt außerdem Daten zur genomischen Charakterisierung der Tumor-Gewebe. Die Multi-Omics Daten aus leicht zugänglichen Gewebe- und Flüssigbiopsien werden mit klinischen und bildgebenden Daten kombiniert, um aus diesen Analysen personalisierte Marker zu erhalten. Eine solche multimodale Überwachung von Glioblastom-Patientinnen und -Patienten ermöglicht die Erstellung von individuellen Risikomodellen und die individualisierte Vorhersage des Rezidiv-Zeitpunktes des Glioblastoms. Das Projekt wird somit einen wichtigen Beitrag zur personalisierten Therapieplanung in dieser Patientengruppe leisten.