Nicht-invasive Tumorcharakterisierung validiert innovative PET-Bildgebung mittels klassischer Verfahren
Wir vergleichen PET-Daten mit histopathologischen Untersuchungen, Analysen von Therapie- und Prognose-relevanten genetischen Mutationen, sowie klinischen Daten zu Überleben und Therapieansprechen verschränkt werden. Das Ergebnis soll eine nicht-invasive "in vivo Pathologie" sein, die zu einem individualisierten Therapiealgorithmus führt und dessen Erfolg laufend überwachen kann. Um dieses komplexe Ziel zu erreichen, wird ein supervised machine learning (ML) Algorithmus angewendet. Diese neuartige Methode soll spezifische PET-Muster erkennbar machen, die durch Mutationen im Tumor hervorgerufen werden, und darüber hinaus Aussagen zum Therapieansprechen treffen können.
Die Ergebnisse werden mit Hilfe von präklinischen Mausmodellen validiert. Mittels CRISPR/Cas9 werden in Xenografts, das sind in diesem Fall Mäuse, denen humane Tumorzellen übertragen wurden, genetische Mutationen induziert und dann untersucht, ob sich die in Patienten gefundenen PET-Muster im Mausmodell reproduzieren lassen. Zusätzlich wird der bildgebende Ansatz prospektiv mit liquid biopsies, das sind Untersuchungen auf im Blut befindliche Tumorbestandteile und Tumormarker, validiert. Blutproben werden kurz vor der PET-Bildgebung entnommen und klinische Daten wie Überleben und Therapieansprechen gesammelt, um sie mit den PET-Mustern in Beziehung setzen zu können. Das übergeordnete Ziel ist, einen integrativen diagnostischen Algorithmus zu entwickeln um nicht-invasiv die Tumorbiologie und damit die bestmögliche initiale Therapie bestimmen und überwachen zu können.
Um die beschriebene Pipeline entwickeln zu können, wurden drei Tumorentitäten ausgewählt, die unterschiedliche Herausforderungen an die zu erforschende Methode stellen: kolorektale Karzinome und diffus großzellige B-Zell Lymphome – beide untersucht mittels F18-2-Fluordesoxyglukose (FDG)-PET – sowie Prostatakarzinome – untersucht mittels prostataspezifischem MembranAntigen (PSMA)-PET. Im weiteren Verlauf soll die Studie auf Mammakarzinome und nicht-kleinzellige Bronchialkarzinome ausgedehnt werden.
Das CDL für Angewandte Metabolomics hat eine Laufzeit von 01.11.2018 bis 31.10.2025