Projektbeschreibung
Hochdurchsatz-Identifizierung von Pathobionten für Darmkrebs und entzündliche Darmerkrankungen
Die vielfältige Mikroorganismengemeinschaft im Magen-Darm-Trakt, das sogenannte Mikrobiom, spielt in Hinsicht auf die Regulierung des Immunsystems und die allgemeine Gesundheit eine Schlüsselrolle. Ungleichgewichte im Mikrobiom werden mit verschiedenen Erkrankungen in Verbindung gebracht, darunter entzündliche Darmerkrankungen und Dickdarmkrebs. Die Identifizierung spezifischer Bakterien oder Pathobionten, die den Ausbruch der Krankheit und die Wirksamkeit der Therapie beeinflussen, stellt jedoch aufgrund der Komplexität des Mikrobioms und der genetischen Interaktionen eine Herausforderung dar. Das Team des ERC-finanzierten Projekts SOAR plant die Entwicklung einer Hochdurchsatztechnologie zur Identifizierung und Kultivierung von Pathobionten unter Einsatz von Antikörpern. Mithilfe des maschinellen Lernens werden diese Bakterien mit den genetischen Risikofaktoren des Wirts abgeglichen und Risikoprofile von Erkrankten aufgedeckt, wodurch die Präzisionsmedizin für Darmkrebs und entzündliche Darmerkrankungen vorangetrieben wird.
Ziel
Rising incidences of chronic disorders and cancer have been linked to reduced microbial diversity. Genetic risk factors are similarly involved in the development of chronic disorders and cancer. The effect of both microbial and genetic factors is particularly evident in inflammatory bowel disease (IBD) and colorectal cancer (CRC). However, the identification of specific bacteria that trigger/drive disease or modulate therapy efficacy in IBD and CRC lacks a comprehensive approach. Even less is known about how these bacteria mechanistically induce such effects. The paucity of so far identified disease relevant bacteria and their mode of action, likely lies in the complexity of both the microbiome and the host’s genetic risk factors. We hypothesize that specific bacteria, which do not harm the host under steady state conditions, hijack host pathways in the presence of certain genetic risk factors to drive inflammation, onset and progression of IBD and CRC. We speculate that these bacteria, termed pathobionts, have so far been overlooked due to a lack of methods to triangulate these disease relevant bacteria in multi-factorial disorders like IBD and CRC.
It is our objective to identify these pathobionts and match them to host genetic risk. To do so, we have developed an antibody coating based approach, to identify and culture pathobionts. Now, we want to overhaul our approach to develop a high throughput-pathobiont identification technology. Through machine learning, we then aim to find pathobiont-host genetic risk matches that drive disease and validate these matches in vivo. Lastly, we plan to demonstrate the potential of our new technology and gained knowledge. Through leveraging the gained knowledge, we aim to identify pathobiont-host risk matches in publicly available databases. This will unmask individuals at risk for the development of IBD, CRC and potentially other disorders. This may pave the way for future microbiome-based precision medicine approaches.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thema/Themen
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(öffnet in neuem Fenster) ERC-2023-STG
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