GBi3M: Präklinische Modell-Plattform zur Identifizierung prädiktiver Biomarker-Signaturen zur Therapiestratifizierung von Patienten mit bösartigen Gehirntumoren (GLIO-CURE-2)

Abstract

Bösarartige Gehirntumoren gehen weiterhin mit einer der schlechtesten Prognosen aller Krebserkrankungen einher. Trotz erheblicher FortschriYe in der Onkologie konnten für diese Tumorentitäten bislang nur begrenzt wirksame, zielgerichtete Therapiestrategien etabliert werden. Ein zentrales Problem stellt dabei die ausgeprägte intra- und intertumorale Heterogenität dar, die mit herkömmlichen präklinischen Modellsystemen nur unzureichend abgebildet werden kann und eine verlässliche Therapiestratifizierung erheblich erschwert. Ziel des Vorhabens GLIO-CURE-2 war die Etablierung und Anwendung einer translaFonalen präklinischen Modellplattorm, mit der prädiktive Biomarker-Signaturen identifiziert werden können, die eine verbesserte Zuordnung von Patienten zu zielgerichteten Therapieansätzen ermöglichen. Die Modellplattform basiert auf einer neuartigen Tumor-Organoid-Technologie, mit der patientennahe ex vivo-Modelle bösarFger Gehirntumoren reproduzierbar generiert werden können. Diese Modelle erlauben die realitätsnahe Abbildung der Tumorarchitektur sowie der biologischen Heterogenität und stellen damit eine geeignete Grundlage für funktionelle Therapie- und Biomarkeranalysen dar. Im Rahmen des Projekts wurden systematisch Tumor-Organoid-Modelle etabliert, umfassend charakterisiert und für die Erstellung von Wirkstoff-Sensitivitätsprofilen genutzt. Parallel erfolgte eine breit angelegte molekulare Analyse auf Protein- und Signalwegebene. Durch die Integration dieser Datensätze konnten prädiktive Biomarker-Konstellationen identifiziert werden, die mit einem unterschiedlichen Therapieansprechen assoziiert sind. Ein wesentlicher Bestandteil des Vorhabens war zudem die Etablierung einer antikörpervermittelten MulFplex-Fluoreszenz-Analyse, die den parallelen Nachweis zahlreicher Biomarker an Standardgewebeschnitten erlaubt und damit eine hohe Nähe zur späteren klinischen Anwendung aufweist.