GRAMMY

Projekttitel: GRAMMY – InteGRAtive analysis of tuMor, Microenvironment, immunitY and patient expectation for personalized response prediction in Gastric Cancer (Integrative Analyse von Tumor, Mikroumgebung, Immunität und Patientenerwartungen zur personalisierten Vorhersage des Ansprechverhaltens bei Magenkrebs)

Projektdauer: 01.12.2019 – 31.05.2024

Forschungsbereich: Bioinformatik – Krebsforschung

Magenkrebs ist eine komplexe Erkrankung, die weltweit an fünfter Stelle der häufigsten bösartigen Tumoren steht. Die Erkrankung stellt bei beiden Geschlechtern die dritthäufigste krebsbedingte Todesursache dar. Magenkrebs weist eine hohe Heterogenität sowie einen ausgeprägten geschlechtsspezifischen Unterschied in der Inzidenz auf. Deshalb sind Männer dabei doppelt so häufig von Magenkrebs betroffen wie Frauen. Eine Chemotherapie in Kombination mit einer Operation stellt den Behandlungsstandard für Magenkrebs im Stadium II–III dar, jedoch ist die Wirksamkeit solcher Behandlungen für viele Patienten nach wie vor begrenzt. Infolgedessen ist es unerlässlich, neue therapeutische Strategien zu entwickeln. Diese zielen darauf ab, prädiktive Marker zu identifizieren, sowie den Einfluss des psychosozialen und kulturellen Umfelds jedes einzelnen Patienten auf den Behandlungserfolg zu entschlüsseln. ScaDS.AI Dresden/Leipzig unterstützt das Projekt als Partner für Datenanalyse und maschinelles Lernen durch die Entwicklung und Anwendung von Methoden zur Integration multimodaler Daten und zur Identifizierung prädiktiver Biomarker für eine personalisierte Therapie von Magenkrebspatienten.

Ziele

Das EU-weite Konsortium hat sich zum Ziel gesetzt, mithilfe verschiedener Methoden Patienten anhand spezifischer zellulärer und molekularer Merkmale im Zusammenhang mit der Tumorbiologie und der Immunantwort zu charakterisieren und zu stratifizieren. Darüber hinaus zielt GRAMMY darauf ab, die Arzt-Patienten-Interaktion zu bewerten, da psychische Belastungen und negative Bewältigungsstrategien die Therapietreue beeinträchtigen und das Ansprechen des Patienten auf die Therapie negativ beeinflussen können. Unser Ziel ist es, diese verschiedenen Datenarten zu integrieren und relevante prognostische Biomarker für das Ansprechen auf die Therapie zu identifizieren.

Technologie

Im Rahmen der Studie werden mithilfe verschiedener experimenteller Methoden („Omics“) umfangreiche Datenmengen generiert und ausgewertet, z. B.:

• Genomvarianten (NGS-Sequenzierungspanel)

• Profiling von Immunzellpopulationen (FACS, ELISA)

• psychosoziale Bewertung (Ärztebefragungen)

Darüber hinaus wird GRAMMY durch den Betrieb einer OpenClinica-Serverinstanz unterstützt, die den sicheren Austausch klinischer Daten zwischen den Projektpartnern ermöglicht.

Zur Identifizierung von Biomarkern entwickeln und wenden wir geeignete statistische und maschinelle Lernansätze (Clusteranalyse, Überlebensanalyse, Merkmalsauswahl) in Kombination mit öffentlich zugänglichen großen Datensätzen an.

Ausblick

Die Integration von Multi-Omik-Daten ist ein anspruchsvoller, aber äußerst vielversprechender Ansatz zur Identifizierung mutmaßlicher Zusammenhänge zwischen krankheitsspezifischen zellulären und molekularen Merkmalen, der Wahrnehmung der Patienten und der Prognose. Die psychosoziale Komponente der Krebsbehandlung wurde bislang weitgehend vernachlässigt, wird nun jedoch zunehmend als wichtiger Bestandteil einer erfolgreichen Therapie anerkannt. GRAMMY wird daher eine bislang einzigartige und ganzheitliche Beschreibung von Magenkrebs liefern.

Team

Teamleitung

Dr. Jan Ewald

Universität Leipzig

Dr. Christian Martin

Universität Leipzig

Institut für Informatik, Datenbank-Gruppe

Prof. Dr. Erhard Rahm

Universität Leipzig

Department of Computer Science, Datenbanken-Gruppe, Professur für Datenbanken

Team Members

Marlene Mertens

Universität Leipzig

Dušan Praščević

Universität Leipzig

Partner

• Dr. Chiara Molinari (IRST IRCCS – Meldola, Italien)
• Dr. Laurent Corcos (INSERM – Brest, Frankreich)
• Dr. Ghislaine Rolland-Lozachmeur (INSERM – Brest, Frankreich)
• Prof. Manousos Konstadoulakis (NKUA – Athen, Griechenland)