SP1 - SeneSys

Systemmedizinisch generierte statisch/dynamische „Profile/State-Fate“-Cluster-Modelle als Prädiktoren, Stratifikatoren und neue Targeting-Prinzipien

Die übergeordnete Aufgabe von SP1 im Gesamtvorhaben liegt darin, wichtige Beiträge für die systemmedizinische Generierung und Validierung statisch/dynamischer „Profile/State-Fate (P/SF)“-Cluster-Modelle als Prädiktoren, Stratifikatoren und neue Targeting-Prinzipien zu liefern. Konkret liegt der Beitrag von SP1 darin, Transkriptom-basierte Datensätze aus humanen und murinen Modellen Onkogen- und Therapie-induzierter Seneszenz (OIS, TIS) zu generieren und verfügbar zu machen, um sie bezüglich unterschiedlicher Aspekte zellulärer Seneszenz – einerseits der globale seneszente Arrestzustand, andererseits selektive Funktionalitäten wie Seneszenz-assoziiertes Sekretom (SASP) oder Stammzell-Reprogrammierung – auszuwerten. Nach bioinformatisch-modellierender Festlegung neuer P/SF-Cluster-Modelle anhand klinisch und molekular ko-annotierten Datensätzen (vor bzw. unter Standard-Chemo[immun]therapie) humaner diffuser großzelliger B-Zell-Lymphome (DLBCL) und muriner Eµ-myc transgenen Lymphomen werden weitere individuelle Lymphom-Profile distinkten P/SF-Clustern zugeordnet, um so deren prädiktive Rolle prüfen zu können.
Der nächste Schritt ist die Identifizierung neuer Status-basierter Target-Prinzipien und Ableitung P/SF-Cluster-Modell-spezifischer Therapie-Strategien in Zusammenarbeit mit SP2 und SP5 sowie die Exploration derselben in adäquaten murinen und humanen Testsystemen. Wir werden auch die prädiktive Stärke und Therapierelevanz der P/SF-Cluster-Modelle in Subgruppen unterschiedlich behandelter DLBCL-Patientenkohorten (bspw. R-CHOP vs. ImbruVeRCHOP-Studienpatienten) vergleichen, die jeweils denselben P/SF-Cluster-Modellen zugeordnet sind. Perspektivisch soll die prädiktiven Stärke von P/SF-Cluster-Modellen bzw. ihrer Modellierungsalgorithmen auch in Nicht-Lymphom-Kontexten (andere maligne und nicht-maligne Erkrankungen wie bspw. neurodegenerative Erkrankungen) getestet werden.