Projektbeschreibung
Die Erforschung der Tumorheterogenität mithilfe von Organoiden
Es gibt immer mehr Belege, dass die zelluläre Heterogenität das Tumorwachstum fördert und Behandlungsresistenz induziert. Zu ihrer raumzeitlichen Entstehung fehlt uns jedoch grundlegendes Wissen. Aus diesem Grund sollen im Rahmen des EU-finanzierten Projekts SpatialOrganoids experimentelle und rechnergestützte Analysen von 3D-Organoidkulturen von Brustkrebs im Zeitverlauf durchgeführt werden. Durch die Erfassung raumzeitlicher Veränderungen in zellulären Phänotypen wird das Forschungsteam molekulare und räumliche Faktoren der Heterogenität von Brustkrebs bestimmen. Angesichts der hohen Inzidenz bei Frauen und der umfangreichen Heterogenität der Patientinnen werden die Projektergebnisse zur Entwicklung neuer gezielter Behandlungsstrategien beitragen.
Ziel
Cell-to-cell heterogeneity in biological systems has been broadly studied in unicellular organisms and mammals. Furthermore, non-genetic, in addition to genetic heterogeneity has been recently proposed to support tumour growth and to induce resistance to cancer therapy. However, the molecular events on a spatial and temporal level that lead to the emergence of tumour heterogeneity are largely unknown. To address this question, I will study breast cancer, which shows the highest cancer incidence in women and is characterised by extensive intra- and inter-patient heterogeneity in cellular and molecular phenotypes. As model system, I select 3D organoid cultures, which are gaining popularity in cancer research due to their ability to reconstruct tumour-like molecular features and to recapitulate treatment response.
Here, I propose experimental and computational time-course analyses of breast cancer organoids to understand molecular and spatial determinants that underlie the emergence of heterogeneity in cancer cell phenotypes. On the experimental side, I will use imaging mass cytometry and perturbation experiments to capture and validate spatio-temporal changes in cellular phenotypes, interactions and signalling networks. Statistical modelling will quantify dynamic changes in phenotypic heterogeneity over the time-course of organoid growth. Finally, I will predict the emergence of intra-organoid heterogeneity across multiple organoid lines, which allows me to derive targeted treatment strategies.
In sum, the proposed work will disentangle and perturb the spatio-temporal emergence of phenotypic intra-tumour heterogeneity, which is characteristic of breast cancer tissues.
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.
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- NaturwissenschaftenBiowissenschaftenZoologieMammalogie
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