Teilprojekt B12

Von der Neuralleiste abgeleitete Katecholamin-produzierende Tumoren: Einsatz molekularer und metabolischer Fingerabdrücke zur Vorhersage des Krankheitsverlaufs und des Ansprechens auf die Therapie

Katecholaminproduzierende Tumoren die sich von Zellen der Neuralleiste ableiten (NCCP) wie Neuroblastome, Phäochromozytome und Paragangliome sind durch eine ausgeprägte biologische Heterogenität und variable Aggressivität gekennzeichnet. Dieses Projekt untersucht die Hypothese, dass unterschiedliche Tumorzellsubpopulationen und ihre Interaktion mit dem Tumormikromilieu – insbesondere unter pseudohypoxischen Bedingungen – das Tumorverhalten, die Metastasierungsneigung und das Therapieansprechen maßgeblich beeinflussen.

Zur Analyse der intratumoralen Heterogenität werden snRNA-Sequenzierungsdaten, etablierte Tumorzell-Modelle sowie 2D- und 3D-Kokultursysteme eingesetzt. Aufbauend auf früheren Förderperioden werden molekulare und metabolische Markerprofile weiter validiert und in Zusammenarbeit mit den Serviceprojekten in robuste diagnostische und prognostische Werkzeuge überführt. Durch die Integration von Modellen des maschinellen Lernens in klinische Entscheidungsunterstützungssysteme sollen digitale, regulatorisch konforme Tools zur verbesserten Diagnostik, Risikostratifizierung und frühzeitigen Identifikation aggressiver NCCP-Tumoren entwickelt werden.

Ziele

(I) Mechanistische und funktionelle Zusammenhänge zwischen intratumoraler Heterogenität und Tumorprogression bei NCCP-Tumoren herstellen
(II) Molekulare und metabolische Fingerabdrücke spezifischer NCCP-Tumorsubtypen implementieren, um die Aggressivität der Erkrankung zu stratifizieren und das Ansprechen auf die Behandlung vorherzusagen
(III) Eine ML-basierte Software-CDSS gemäß den Standards für Medizinprodukte entwickeln, die die Vorhersage von Metastasen erleichtert und die Übertragung von (prä-)klinischen und klinischen Erkenntnissen in die routinemäßige klinische Praxis ermöglicht

© SFB/TRR205