19.12.2024
Poetsch-Gruppe Teil eines neuen europäischen Konsortiums zur Behandlung von Leukämie
Dr. Anna Poetsch
Dr. Anna Poetsch und ihre Forschungsgruppe am Biotechnologischen Zentrum (BIOTEC) der TU Dresden erhielten Forschungsgelder der European Partnership for Personalized Medicine (Ep PerMed). In Zusammenarbeit mit anderen europäischen Partnern werden sie molekulare Mechanismen hinter Leukämie untersuchen und erforschen, wie diese neuen Erkenntnisse für personalisierte Behandlungsansätze genutzt werden können. Die Poetsch-Gruppe wird mithilfe von maschinellem Lernen untersuchen, welche Mechanismen zur Fehlregulation des Genoms führen. Das Projekt wird über das Programm Horizont Europa für drei Jahre finanziert.
Leukämie ist eine Art von Blutkrebs, bei der der Körper des Patienten abnormale Blutzellen produziert. Um die Krankheit zu bekämpfen, zielen Behandlungen darauf ab, das im Knochenmark und im lymphatischen System befindliche Krebsgewebe zu zerstören. Aktuelle Behandlungen basieren weitgehend auf destruktiven Methoden wie Chemotherapie und Strahlentherapie, die aufgrund der Schädigung essentieller Gewebe erhebliche Nebenwirkungen für die betroffenen Personen haben können.
Leukämie verstehen
Die Poetsch-Gruppe und ihre Teammitglieder hoffen, besser zu verstehen, wie Leukämie überhaupt entsteht.
„Wir wissen, dass sich während der Entstehung von Leukämie in Zellen das Genom verändern, sodass regulatorische Elemente, die zu einem Gen gehören, plötzlich ein anderes Gen regulieren. Eines dieser Gene heißt FLT3. Veränderungen in FLT3 können bereits mit einer spezifischen Behandlung gezielt therapiert werden – aber ob die Behandlung effektiv sein kann, hängt davon ab, wie genau das Gen fehlreguliert wird“, sagt Dr. Anna Poetsch, Forschungsgruppenleiterin am BIOTEC und amtierende Professorin für Genomik an der TU Dresden.
„Unser Ziel ist es, unsere Expertise in der computergestützten Biologie zu nutzen, um herauszufinden, wie genomische Veränderungen bei Leukämie entstehen, und einfachere Möglichkeiten zu entwickeln, sie sichtbar zu machen. Derzeit sind wir auf komplexe und teure Techniken angewiesen. Unser Ziel ist es jedoch, innovative Algorithmen zu entwickeln, die die Erkennung dieser Veränderungen vereinfachen und es klinischen Mitarbeitenden ermöglichen, sie im Alltag leichter zu nutzen“, fügt Dr. Poetsch hinzu.
Der Weg zur einer Behandlung
Um die genomischen Veränderungen zu verstehen, auf denen Leukämie basiert, wird die Poetsch-Gruppe Daten von einer großen Anzahl von Betroffenen analysieren. Ihre Teammitglieder werden DNA-Sequenzierungsdaten zur Verfügung stellen, die von Kindern und Jugendlichen sowie erwachsenen Betroffenen gesammelt wurden. Die Poetsch-Gruppe hofft dann zu extrahieren, welche regulatorischen Elemente welche Gene steuern, und schädliche Veränderungen im Genom von Krebszellen aufzuzeigen. Hierbei werden sie sich auf das Gen FLT3 konzentrieren, aber auch untersuchen, welche anderen Gene von ähnlichen Mechanismen betroffen sein könnten.
Um die Komplexität dieser außerordentlich großen Datenmengen zu bewältigen, wird die Gruppe ein von ihnen entwickeltes DNA Language Model (DLM) verwenden. Das Modell, genannt GROVER, kann genutzt werden, um globale Muster in den DNA-Sequenzen zu finden und letztlich wertvolle Erkenntnisse zu liefern, die unser Verständnis von Leukämie verbessern.
„Wir möchten die Mechanismen der Genregulationsveränderungen besser verstehen. So können wir gezielter bestimmen, welche Patient:innen von personalisierten Therapien profitieren, und diese Therapien effektiver einsetzen. Damit wollen wir den Grundstein für eine neue klinische Studie legen“, sagt Dr. Anna Poetsch.
Die Teammitglieder
Die Forschungsgelder der European Partnership for Personalized Medicine wurden 27 verschiedenen Projekten in ganz Europa anerkannt. In diesem Projekt wird die Poetsch-Gruppe mit Forschenden in Regensburg, Italien, Spanien, Portugal und Litauen zusammenarbeiten.
„Wir alle sind auf verschiedene Aspekte der Krebsforschung spezialisiert, wobei meine Gruppe den Ansatz der computergestützten Biologie und des maschinellen Lernens beiträgt. Es ist eine interdisziplinäre Gruppe, die in Synergie auf ein gemeinsames Ziel hinwirken kann: die Verbesserung personalisierter Behandlungsansätze für Leukämie“, schließt Dr. Poetsch.