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Dr. Christian Schmees

Tumorbiologie

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Personalisierte Medizin: 
Durch stetig neue Erkenntnisse hinsichtlich der Komplexität von Krankheiten rückt zunehmend die Individualisierung von Therapien in den Mittelpunkt. Hierbei ist es wichtig, sowohl Biomarker für die richtige Therapiewahl als auch neue Zielproteine für die maßgeschneiderte Medikamentenentwicklung zu identifizieren.

Personalisierte Medizin: Durch stetig neue Erkenntnisse hinsichtlich der Komplexität von Krankheiten rückt zunehmend die Individualisierung von Therapien in den Mittelpunkt. Hierbei ist es wichtig, sowohl Biomarker für die richtige Therapiewahl als auch neue Zielproteine für die maßgeschneiderte Medikamentenentwicklung zu identifizieren.

PREDICT - Biomarker für die Behandlung von Nierenkarzinomen

Die individuelle Patientenantwort auf Signalweg-Inhibitoren als Tumortherapeutika soll mit Biomarkern vorhersagbar werden.

Projektname: PREDICT
Vorhersage der individuellen Antwort und Resistenz-Entwicklung bei der Behandlung mit VEGFR/mTOR Signalweg Inhibitoren unter Verwendung von Biomarkern, welche durch Methoden der funktionellen Genomik identifiziert wurden.
Projektleiter: Prof. Dr. Hansjürgen Volkmer
Geldgeber: EU FP7 Health two stage
Projektträger: Europäische Kommission, Brüssel
FKZ: HEALTH-2010-F2-259303
Laufzeit von: 01.01.2011
Laufzeit bis: 31.12.2013

Obwohl die chirurgische Entfernung der Niere bei vielen Patienten mit Nierenzellkarzinomen zur Heilung führt, sterben etwa 50 Prozent der Patienten an dieser Krankheit. In den letzten Jahren konnte durch die Entwicklung von Medikamenten, welche den VEGF- und mTOR-Signalweg adressieren, ein signifikanter Fortschritt bei der Behandlung erzielt werden. Allerdings gibt es bis heute keine prädiktiven Biomarker für die individuelle Antwort von Patienten auf diese Therapie.
Das PREDICT-Konsortium gleicht genomische Daten der Tumore mit Hochdurchsatz-RNAi Screens ab, um Biomarker für die individuelle Antwort von Patienten auf die Therapie zu identifizieren.

Beschreibung

Ziel des PREDICT-Konsortiums ist es, prädiktive Biomarker für die individuelle Patientenantwort auf Medikamente in der Therapie von Nierenzellkarzinomen zu entwickeln. Für Nierenzellkarzinome wurden in den letzten Jahren zwei Medikamente zugelassen, für die bislang aber keine Biomarker existieren. Sunitinib adressiert verschiedene Tyrosinkinasen und wirkt der Angiogenese entgegen. Everolimus inhibiert den mTOR Signalweg. Der Ansatz des PREDICT-Konsortiums basiert auf Methoden zur Identifizierung von genomischen und transkriptomischen Signaturen, welche eine Antwort auf die Medikamentengabe vorhersagen können. Hierzu wird in klinischen Studien von Patienten mit Sunitinib oder Everolimus Monotherapie Tumorgewebe gesammelt und die RNA-Expression, DNA-Kopienzahl sowie Exon-Sequenz bestimmt. Diese Datensätze werden mit Phospho-Kinom-Analysen und Screens auf Medikamenten- bzw. Hypoxie-Resistenz unter Verwendung Genomweiter siRNA sowie personalisierter Transkriptom-basierter shRNA Bibliotheken abgeglichen. Dies ermöglicht die Identifizierung von Biomarkern und molekularen Mechanismen, welche zur angeborenen und erworbenen Resitenz beitragen. Patienten mit resistenten Tumoren soll so frühzeitig der Zugang zu alternativen Therapien ermöglicht werden.

Projektpartner

  • Bayer Pharma AG
  • Cancer Research UK
  • EPO GmbH
  • Hopital Europeen Georges Pompidou
  • Horizon Discovery
  • Institut Goustave Roussy
  • Royal Marsden Hospital
  • Semmelweis Universität
  • Technische Universität Dänemark
  • Welcome Trust Sanger Institute

Veröffentlichungen

Swanton C, Larkin JM, Gerlinger M, Eklund AC, Howell M, et al. (2010). Predictive biomarker discovery through the parallel integration of clinical trial and functional genomics datasets. Genome Med 2: 53. (PMID: 20701793 [PubMed - indexed for MEDLINE])

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