Ziele


Darmkrebs zählt weltweit zu den häufigsten Krebserkrankungen und ist damit eine der Hauptursachen für krebsbedingte Todesfälle. Therapeutische Ansätze bestehen zum einen aus unspezifischen Therapien, die bevorzugt proliferierende Zellen schädigen. Zum anderen werden vermehrt auch Substanzen eingesetzt, mit denen man gezielt die, für Tumorwachstum und Metastasierung bedeutsamen Rezeptoren (EGFR, VEGFR) abschaltet.


Obwohl diese neueren Therapien, oft in Kombination mit klassischen Therapien, die 5-Jahres-Überlebensrate auf ca. 60% angehoben haben, sind gerade bei metastasierten Tumoren langfristige Therapieerfolge selten. Auch fehlt es noch an prädiktiven Biomarkern, mit denen man den Therapieerfolg oder Misserfolg vorhersagen und so unnötige Therapien und Kosten vermeiden kann. 


Eine langfristige Verbesserung der Therapie von metastasierten Tumoren erfordert ein tiefgreifendes Verständnis der Vorgänge, die für die Resistenz der Tumorzellen verantwortlich sind. Nur so können Kombinationen aus prädiktiven Biomarkern und geeigneten (Kombinations-) Therapien entwickelt werden.


OncoPath hat zum Ziel, bei kolorektalen Karzinomen die qualitativen und quantitativen Auswirkungen häufiger genetischer und epigenetischer Alterationen auf die Signalwege und metabolischen Netzwerke der Tumorzellen zu analysieren. Die Veränderungen sollen in ein mathematisches Modell integriert und funktionell analysiert werden. Dadurch wird das theoretische Modell sukzessive an die Daten angepasst und somit verbessert. Es wird so gleichermaßen zum Pendant einzelner experimenteller Modelle (z.B. eine Zellinie), mit dem langfristigen Ziel, solche Modelle individuell für Patienten zu erstellen. Diese Modell könnten dann eingesetzt werden, um therapeutische Interferenzen zu simulieren und neue therapeutische Möglichkeiten vorzuschlagen.

Aims


Colon cancer is one of the most prevalent tumors world-wide. Current therapeutic approaches consist often of classical unspecific cytostatic therapies that target proliferating cells in general. However, novel targeted therapies are applied incrasingly, which deactivate receptors like EGFR and VEGFR, which are important for tumor growth and metastasis. 


Although these targeted therapies have improved 5-year survival rates to 60%, long-term therapeutic success for metastasized tumors is still poor. Furthermore, predictive biomarkers are still missing that could help to stratify patients and thus help to prevent unnecessary therapies and costs.


To improve therapy success in metastasized tumors it is required to gain a deeper understanding of the processes that lead to therapy resistance. Such insights will help to generate (combinations of) predictive biomarkers and optimized combinatorial treatments. 


The goal of OncoPath is to analyse and uncover the qualitative and quantitative impact of the most common genetic and epigenetic alterations on the signalling networks and metabolic networks of tumor cells. These alterations will be integrated in a mathematical model and functionally analysed. By this process the model will be iteratively improved and adapted to reflect the situation with specific experimental models (e.g. cell lines). The long-term goal is to generate such models individually for patients. These models can then be used to simulate success or failure of specific therapies and therefore be used to predict optimal therapy.