Personalisierte Medizin für maßgeschneiderte Krebstherapien (PRIMO)

Ziel des Projektes ist es, ein patientenindividuelles onkologisches Krankheitsbild umfassend zu beschreiben, um hierdurch die Basis für eine erfolgreiche personalisierte Therapie zu schaffen. Neben der Erforschung hochsensitiver und präziser molekularbiologischer Nachweisverfahren für Krebszellen sollen bestehende Technologien erweitert, kombiniert und durch Softwarelösungen unterstützt werden.

Hahn-Schickard konzentriert sich hierbei insbesondere auf die Akute Lymphoblastische Leukämie, das Neuroblastom und das Mammakarzinom. Für die Akute Lymphoblastische Leukämie und das Neuroblastom soll eine präzise und standardisierte Diagnostik, basierend auf der DNA-Sequenz des Patienten selbst, entwickelt werden. Veränderungen der Krebszellen sollen so früher erfasst und besser therapiert werden können.

Im Rahmen des Projektes konnten die bisherigen Richtlinien zur Entwicklung personalisierter Real-time-PCR-Nachweissysteme verbessert und auf die gleichzeitige Detektion mehrerer Krebsmarker erweitert werden. In Kooperation mit der GNWI mbH wurde die Software ValidScale entwickelt, welche eine standardisierte Analyse dieser Daten ermöglicht und durch transparente Algorithmen ebenfalls aussagekräftige Ergebnisse bei schwieriger Datenlage liefern soll. Diese Ergebnisse werden in den nächsten Monaten im Rahmen einer diagnostischen Studie an der Charité in Berlin validiert.

Weiterhin entwickelt Hahn-Schickard zu diesem Zweck mikrofluidische Verfahren für eine automatisierte NGS Library Preparation. Ziel ist es so die Quantifizierungen von Krebszell-DNA effizienter und weniger fehleranfälliger zu machen. Die bisherigen Ergebnisse zeigen, dass dieser Ansatz ebenfalls zu einer Verbesserung der aktuell eingesetzten Methoden führt. Der Ansatz wurde an mehreren Kliniken Europas getestet.

Ein weiterer Schwerpunkt ist die Entwickelung von Immunoassays zur Detektion von Mammakarzinomen (Brustkrebs). Diese ermöglichen es die Proteininteraktion Her2/Her3 und den entsprechenden Signalweg bei der individuellen Patientendiagnostik zu nutzen. Die Digitalisierung ermöglicht hierbei die hochkomplexen Datensätze eines Patienten, welche u.a. über NGS gewonnen werden, auszuwerten und weiterhin die zunehmend aufwendigeren Analyseverfahren handhabbar zu machen.