Brustkrebs ist mit Abstand die häufigste Krebsart bei Frauen, mit jährlich fast 70.000 neu diagnostizierten Fällen deutschlandweit (Stand 2016, Robert Koch Institut). Brustkrebs ist allerdings keine einheitliche Erkrankung, sondern lässt sich in verschiedene molekulare Subtypen unterteilen, von welchen dreifach-negativer Brustkrebs der aggressivste ist. Im Gegensatz zu anderen Subtypen, gibt es für diesen Brustkrebstyp keine zielgerichteten Therapieansätze, sondern lediglich zytotoxische Chemotherapien, oft mit sehr unterschiedlichem Ansprechen der jeweiligen Patientinnen. Die Entwicklung von Computermodellen zur Vorhersage des Ansprechens von dreifach-negativen Brustkrebspatientinnen auf Medikamente auf der Grundlage ihres molekularen Profils eröffnet neue Möglichkeiten für die personalisierte Medizin in der Onkologie. Um dieses Ziel zu verwirklichen, wird im Verbundprojekt PeCaN künstliche Intelligenz, einzellige Transkriptomik und CRISPR-basierte Zellgenetik zur Entwicklung entsprechender prädiktiver Computermodelle kombiniert. An der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg werden mittels CRISPR Technologie gezielt hunderte von Genen in dreifach-negativen Brustkrebszelllinien aus- bzw. angeschaltet und die resultierenden Genexpressionsveränderungen detektiert. Diese funktionellen Daten bilden unter anderem die Grundlage für die Parametrisierung prädiktiver Computermodelle durch die Verbundpartner. Die entwickelten Modelle werden letztlich mithilfe von klinischen Patientendaten optimiert. Die Modell-basierten Vorhersagen werden mit dem tatsächlichen Ansprechen von Brustkrebspatientinnen verglichen, um den klinischen Nutzen der entwickelten Modelle zu testen. Um die Ziele von PeCaN umsetzen zu können, besteht der Verbund aus interdisziplinären Experten aus 4 europäischen Ländern.
PeCaN - Parametrisierung von Computermodellen zur personalisierten Therapie von tripel-negativem Brustkrebs - Zellgenetik
Laufzeit:
01.07.2020
- 31.10.2023
Förderkennzeichen: 01KU2010B
Koordinator: Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg - Medizinische Fakultät - Institut für Molekulare Medizin - Charles-Tanford-Proteinzentrum
Verbund:
ERA PerMed
Quelle:
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Redaktion:
DLR Projektträger
Länder / Organisationen:
Spanien
Frankreich
Rumänien
Themen:
Förderung
Lebenswissenschaften
Weitere Informationen
Weitere Teilprojekte des Verbundes
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- PERMEABLE - Initiative für einen PERsonalisierten Medizin Ansatz für Asthma und Allergie - Biologika SeLEktion KUNO
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- PersoProCaRisk - Integrative personalisierte Risiko- und Therapiestrategie des lokalisierten Prostatakarzinoms
- PLOT-BD - Personalisierung der Langzeitbehandlung bei Bipolaren Störungen
- PerProGlio - Integrierte, personalisierte Omics Profile zur Überwachung von Rezidiv und Therapieresistenz beim Glioblastom - Proteomik
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- SYNtherapy - Synthetische Letalität für eine personalisierte Therapie-basierte Stratifizierung bei akuter Leukämie
- PERMIT - Personalisierte Medizin bei Infektionserkrankungen: Von Systembiomedizin und Immunometabolismus zur Präzisionsdiagnostik und Stratifikation
- PROCEED - Personalisierte Genomanalysen bei angeborenen Herzfehlern
- BATMAN - Biomolekulare Analysen für individualisierte Medizin in der Akne inversa
- JAKSTAT-TARGET – Neue individualisierte Therapien für JAK/STAT-getriebene T-Zell-Neoplasien
- PersTIgAN - Personalisierte Therapie der IgA-Nephropathie - Proteomanalyse
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- ProDial - Patientenberichtete Ergebnisse, Biodaten und Prozessdaten zur Bewertung der Dialyse-Verträglichkeit
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- OptiCAN - Optimierte T-Zellen für die personalisierte Immuntherapie bei soliden Tumoren
- HiRisk-HiGain - Zielgerichtete Behandlung minimaler Resterkrankungen bei Hochrisiko-Lymphom-Patientinnen und Patienten
- PerMIDRIAR - Personalisierte Medizin zur Behandlung bei Immundysfunktion bei therapierefraktärer juveniler idiopathischer Arthritis
- Oncologics - Computergestützte Modellierung und eine funktionelle Validierungsplattform für personalisierte klinische Therapieentscheidungen beim kolorektalem Karzinom
- PMT-LC - Personalisierte multimodale Therapien zur Behandlung von Lungenkrebs
- CLL-CLUE – Präzisierung und Individualisierung der Zielgerichteten Therapien in der Behandlung der chronischen lymphatischen Leukämie
- DECODE – Definierte Stratifizierung von Patienten der C3-Glomeropathie oder der Immunkomplex-vermittelten glomerulären Erkrankung für eine verbesserte Diagnose und zugeschnittene Behandlung
- DIGIPD - Validierung digitaler Biomarker für die bessere personalisierte Behandlung der Parkinsonerkrankung
- PROGRESS - Präzisionsmedzin bei KHK-Patienten: Künstliche Intelligenz für die integrierte genomische, funktionelle und anatomische Erfassung der koronaren Kollateralkreisläufe
- Pattern-Cog - Personalisierte Alterungsmuster für die frühzeitige Risikoerkennung und Prävention von kognitiven Einschränkungen und Demenz bei kognitiv unauffälligen Gesunden
- EDAP-AD - Frühe und akkurate diagnostische und prognostische Marker der Alzheimer Krankheit.
- PER-NEPH - Implementierung einer personalisierten Versorgung bei nephrotischem Syndrom
- BRAVA - Verhalten im REM-Schlaf: personalisierte automatische 3-D-Video-Analyse als neues Instrument für die Erkennung von Alpha-Synucleinopathien
- PRE-CARE ML – Vorhersage schwerwiegender kardiovaskulärer Ereignisse durch maschinelles Lernen
- CORSAI – Raman-Analyse des Speichels von COPD-Patienten als neuer Biomarker zur Etablierung eines KI-basierten Tools zur personalisierten Therapie
- iRECORDS - Internationale Studie zur schnellen Erkennung von Kortikosteroid-Sensitivität oder -Resistenz bei Sepsis
- SYMMETRY – Tumor Subpopulationen und Mikromilieuaktivität zur Vorhersage des Therapieansprechens in Lymphomen
- ArtiPro - Künstliche Intelligenz für personalisierte Medizin bei Depressionen - Analysen und Harmonisierung klinischer Studiendaten mit dem Ziel einer multimodalen Biomarker basierten Patientenstratifizierung für therapeutisches Ansprechen
- PerSAIDs – Personalisierte Medizin für Autoinflammatorische Erkrankungen