Jeder Krebs ist anders

Neuroblastom
Neuroblastom
© RadsWiki, Wikimedia Commons CC BY-SA 3.0

Dass nicht alle Menschen mit ein- und derselben Diagnose gleich gut auf eine medikamentöse Therapie reagieren, ist nicht neu. So gibt es beispielsweise Brustkrebspatientinnen, bei denen zwei Standardmedikamente versagen. Verantwortlich dafür sind Mutationen im Erbgut der Frauen, die die Aminosäuren im Protein verändern. Dadurch ändert sich die Proteinstruktur und die Wechselwirkung mit dem Medikament – im schlimmsten Fall heilt es nicht. Jeder Tumor kann also auf Zellebene anders aussehen; entsprechend unterschiedlich ist der Krankheitsmechanismus, sodass die Präparate nicht bei allen Betroffenen gleich wirken. Umso wichtiger ist es, dass Mediziner bereits im Vorfeld testen können, ob ein bestimmtes Medikament wirkt oder nicht. Derart personalisierte Behandlungsstrategien sind das langfristige Ziel des Projekts „Personalisierte krebsspezifische Netzwerke“, das 2017 bewilligt wurde. „Aber noch sind sie Zukunftsmusik“, gibt Dmitrij Frishman zu Bedenken. Er setzt das Projekt gemeinsam mit Burkhard Rost an der Technischen Universität München um. Beteiligt an dem interdisziplinären Projekt sind zudem noch die Schweiz und Österreich.

Proteine spielen in jeder Zelle eine wichtige Rolle: Sie steuern nahezu alle Lebensprozesse. „Krebsmutationen können Proteine verändern und die Proteininteraktionen beeinflussen“, erklärt Frishman. „Wir wollen mechanistisch nachvollziehen, wie sich die Krebsmutationen auf die Proteinnetzwerke auswirken, wie aus einem allgemeinen Netzwerk ein krebsspezifisches Netzwerk wird.“ Einfach formuliert: Ließen sich die Unterschiede im molekularen Zellgeschehen jedes Einzelnen erfassen, könnten Mediziner Krebspatienten individuell therapieren. Einen Schritt in diese Richtung geht das DFG-Projekt. „Indem wir verstehen, welche Signalwege durch unterschiedliche Mutationen ein- oder ausgeschaltet werden, wollen wir die Störung der Krankheit erklären“, sagt Burkhard Rost.

Dafür müssen die Münchner Bioinformatiker eine Flut von Patientendaten analysieren und interpretieren: Im Wechsel von Laborversuch und Computermodellierung entwickeln sie gewebe- und tumorspezifische rechnergestützte Modelle, in denen bestimmte patientenspezifische genetische Variationen die Proteininteraktionen so beeinflussen, dass sie Auswirkungen auf die Gesundheit haben – auf diese Weise lässt sich der Genotyp gewissermaßen mit dem Phänotyp vergleichen. „Solche Modelle werden zuerst mithilfe bioinformatischer Vorhersagen erstellt und dann schrittweise durch die Benutzung von Validierungsdaten aus Proteomik- und Genetikexperimenten verfeinert“, ergänzt Rost.

Die jeweiligen Patientendaten stellen die Kolleginnen und Kollegen aus Österreich und der Schweiz zur Verfügung: Dort werden die Vorhersagen in vitro überprüft. Entsprechend neu gewonnene experimentelle Daten spezifizieren wiederum die Modelle in München. Am Ende entsteht ein personalisiertes, krebsspezifisches Netzwerk. „Wir wollen in den kommenden drei Jahren die Fundamente legen und hoffentlich die prinzipielle Machbarkeit beweisen“, sagt Rost. Der Bioinformatiker erwartet, dass das medizinorientierte Projekt am Ende Modelle liefert, die auch grundsätzlich molekularbiologisch relevant sind.

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