TP 3

Systems-level modeling of mutationally activated signaling networks and response to therapy

 Ziel des Vorhabens ist durch eine Kombination von bioinformatischen und systembiologischen Methoden um die Mechanismen der Resistenzbildung bei Krebs zu charakterisieren. Krebsgenome sind durch Mutationen charakterisiert, die Zellen erlauben unkontrolliert zu wachsen. Das schnelle Wachstum von Krebszellen bedeutet auch, dass Mutationen, die das Zellwachstum nicht oder nur wenig beeinflussen, in Tumoren auftreten können. Einige dieser Mutation können ab Beginn einer Therapie eine wichtige Rolle spielen. Sogenannte Resistenzmutation mögen in nur wenigen Tumorzellen auftreten, führen aber dazu, dass diese Zellen nicht auf eine spezifische Therapie reagieren. Weiteres Wachstum dieser Zellen führt zu therapieresistenen Tumoren. Drei Eigenschaften von Resistenzmutationen können zu ihrer Identifizierung verwendet werden: die Häufigkeit von Resistenzmutationen nimmt unter Therapie zu, sie sind in resistenten Tumoren überrepräsentiert, und sie umgehen die therapeutische Intervention auf Signalwegsebene. Wir werden diese Eigenschaften zur statistischen und mechanistischen Charakterisierung von Resistenzmutationen und anderen Modulatoren nutzen.

Keywords: Krebsgenomik, statistische Analyse