Liver

Forschungsnetzwerk

Leberkrebs erkennen und vorbeugen

Systemmedizinisches Forschungsnetzwerk zur Früherkennung und Prävention von Leberkrebs

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LiSyM-Krebs Mission

Liver Systems Medicine Cancer – LiSyM-Krebs – ist ein multidisziplinäres Forschungsnetzwerk, das im Rahmen der Nationalen Dekade gegen Krebs vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) von Juli 2024 bis Juni 2027 gefördert wird.

Weitere Informationen zum Förderprogramm finden Sie unter: "Förderung eines systemmedizinischen Forschungsnetzwerks zur Früherkennung und Prävention von Leberkrebs".

Das Forschungsnetzwerk LiSyM-Krebs baut unter anderem auf den Erkenntnissen des vorherigen Netzwerks LiSyM (Förderperiode 2016 bis 2021) auf. Der Fokus wurde erweitert um das Forschungsfeld Leberkrebs in Phase I (Förderperiode 2021 bis 2024) und nun hin zur klinischen Anwendung in Phase II.

Im Netzwerk LiSyM-Krebs forschen Molekular- und Zellbiologen, klinische Forscher und Experten für mathematische Modellierung gemeinsam an der Entstehung von Leberkrebs aus Vorerkrankungen wie der nichtalkoholischen Fettleber oder Leberzirrhose. Ziel des gemeinsamen Projekts ist es, relevante Biomarker für die Diagnose und Prävention des Hepatozellulären Karzinoms (Engl.: hepatocellular carcinoma, HCC) im Frühstadium zu ermitteln.

LiSyM-Krebs befasst sich darüber hinaus mit den folgenden Fragen:

  1. Wie unterscheidet sich Leberkrebs bei Patienten mit Fettlebererkrankungen ohne Zirrhose im Vergleich zu Leberkrebs bei Patienten mit Leberzirrhose?
  2. Wie lässt sich erklären, dass Männer signifikant häufiger an Leberkrebs erkranken als Frauen?
  3. Welche Bestandteile im Blut zeigen eine Leberkrebsentstehung an und könnten als Biomarker zur Früherkennung verwendet werden?
  4. Welche Schlüsselparameter könnte man modulieren, um die Entwicklung von HCC zu verhindern oder signifikant zu verzögern?

Integrativer Systemmedizinischer Ansatz

LiSyM-Krebs besteht aus den drei Teilprojekten:

Diese drei Projekte verwenden einen integrativen systemmedizinischen Ansatz, bei dem die Kommunikation der Leberzellen, der Stoffwechsel und die Signaltransduktion sowie die Dynamik der verschiedenen Leberzellpopulationen und die Zusammensetzung der extrazellulären Matrix untersucht werden.

Dazu werden mehrere und räumlich aufgelöste-OMICS (Analyse von Gesamtheiten, z.B. Proteom, Metabolom, Lipidom) und bildgebende Verfahren verwendet. Auf der Grundlage quantitativer Daten entwickeln Mathematiker und Bioinformatiker Modelle, die eine frühzeitige Erkennung von Veränderungen (Kipppunkte, Engl.: Tipping Points) ermöglichen, die die Entstehung von Leberkrebs begünstigen.

Obwohl die meisten Fälle von Leberkrebs derzeit auf der Grundlage einer Zirrhose entstehen (Kipppunkt 2), gewinnt aufgrund der raschen Zunahme übergewichtiger und fettleibiger Patienten mit Fettlebererkrankungen der erste Kipppunkt zunehmend an Bedeutung.

SMART-NAFLD C-TIP-HCC DEEP-HCC Steatohepatitis Kipp- Punkt 1 HCC Zirrhose Kipp- Punkt 2 HCC Zeit Krebsentwicklung

Die drei Projekte in LiSyM-Krebs:

  • SMART-NAFLD charakterisiert den Übergang von NAFLD direkt zum Leberkrebs (hepatozelluläres Karzinom, HCC) (Kipppunkt 1)
  • C-TIP-HCC untersucht den Übergang von Leberzirrhose zu HCC (Kipppunkt 2)
  • DEEP-HCC liefert eine multidimensionale Charakterisierung des frühen HCC.

Konsortialprojekte

SMART-NAFLD

SMART-NAFLD konzentriert sich auf Veränderungen im Stoffwechsel und in der Signalübertragung, die eine Krankheitsprogression zu Leberkrebs begünstigen. Das Projekt zielt darauf ab, Alarm-Signaturen im Blut von Patienten mit Fettlebererkrankungen ohne Zirrhose zu identifizieren. Dies wird die Entwicklung von modellbasierten Verläufen für einzelne Patienten erleichtern, um die Nähe zum Kipppunkt hin zum Leberkrebs (Kipppunkt 1) zu bewerten.

Illu SMART-NAFLD

C-TIP-HCC

C-TIP-HCC verwendet mehrskalige Modellierung, um strukturelle und kompositionelle Veränderungen in der extrazellulären Matrix und Unterschiede in den zellulären Phänotypen in zirrhotischen Knoten zu adressieren. Dies erleichtert die Unterscheidung des Gewebes in kompensierter Zirrhose über einen Kipppunkt hin zur Bildung von Leberkrebs (Kipppunkt 2). Ziel der Modellierung ist es, Strategien zur Verhinderung oder Verlangsamung der Krankheitsprogression von Zirrhose zu Leberkrebs vorherzusagen.

Illu C-TIP-HCC

DEEP-HCC

DEEP-HCC konzentriert sich auf frühen Leberkrebs und bietet eine bisher unerreichte tiefe, mehrdimensionale funktionale und räumliche Charakterisierung mit Präzision von Gewebe bis zur einzelnen Zelle. Ein umfassender Datensatz wird erstellt, der aus 3D-Digitalgeweberekonstruktion, räumlicher Transkriptomik, Epigenetik, Lipidomik, somatischen Mutationen und personalisierten Leberkrebs-Organoiden besteht. Diese einzigartige Zusammenführung von Datensätzen wird in einem umfassenden Modellierungsansatz integriert, um frühzeitige Leberkrebs-Signaturen aufzudecken.

Illu DEEP-HCC

DMPM

Das wesentliche Ziel der Programmleitung und des Managements besteht darin, die Zusammenarbeit im Netzwerk über die Projekte hinweg zu ermöglichen und zu unterstützen. Synergien zwischen den Konsortien werden vermittelt, um die Erreichung der Arbeitspläne sicherzustellen. Das Projekt- und Kommunikationsmanagement arbeitet eng mit dem Programmdirektor, dem SAB und den Netzwerkkoordinatoren zusammen, um die erfolgreiche Umsetzung des Programms sowie die Publikation und Nutzbarkeit der Ergebnisse zu erleichtern. Das Datenmanagement Team gewährleistet den Datenfluss, den Datenaustausch und die Datensicherung innerhalb der Konsortien und im gesamten Netz gemäß den FAIR-Kriterien.

Illu DMPM

News & Events

Ort
Politecnico di Milano, Building 13
Datum

VPH 2026 – 9. Internationale Konferenz zum virtuellen physiologischen Menschen

Der virtuelle physiologische Mensch (Virtual Physiological Human, VPH), auch bekannt als „In-silico-Medizin“, ist ein Bereich, der sich auf die Verwendung von Computersimulationen auf der Grundlage der individuellen menschlichen Physiologie konzentriert. Diese Simulationen unterstützen die Prävention, Diagnose, Prognose und Behandlung von Krankheiten sowie die Entwicklung biomedizinischer Produkte.

Ort
Halle (Saale)
Datum

Event: 4. (Inter-)Nationale Konferenz zur Modellierung von Infektionskrankheiten

MONID veranstaltet eine dreitägige Konferenz zur Modellierung von Infektionskrankheiten.

Ort
Barockschloss Mannheim
Datum

SBMC 2026

Systems Biology of Mammalian Cells - From Data and Models to E-Health

Ort
Auditorium Centre Poppelsdorf, Bonn
Datum

2nd Bonn Conference on Mathematical Life Science

Zweite BCML Konferenz im Auditoriumzentrum Poppelsdorf vom 16. bis 19. März 2026

Ort
CRTD Dresden
Datum

LiSyM-Cancer Status Seminar 2026

Das LiSyM-Cancer Status Seminar 2026 fand vom 24. bis 25. Februar erfolgreich im Zentrum für Regenerative Therapien der TU Dresden statt. Dieses Seminar bot rund 80 Mitgliedern des Konsortiums sowie Mitgliedern des Scientific Advisory Boards und des Projektträgers Jülich (PtJ) eine wichtige Plattform, um zusammenzukommen und ihre individuellen Projekte und Fortschritte als Teil des gesamten Netzwerks zu diskutieren.

Ort
Cell Systems - A Cell Press Journal
Datum

Konsortialpartner in der Sonderausgabe von Cell Systems

Prof. Dr. Ursula Klingmüller und Prof. Dr. Julio Saez-Rodriguez sowie sein Mitarbeiter Dr. Ricardo O. Ramirez Flores wurden anlässlich des 10-jährigen Jubiläums der Sonderausgabe der Fachzeitschrift Cell Systems als „Voices“ interviewt.

Ort
Deutschland
Datum

Wissenschaftsjahr 2026

Vorsorge, Gesundheit und gute Medizin sind unabdingbar - davon hängt Leben ab!

Ort
Eisenach
Datum

Scientist-Retreat 2025 in Eisenach: Daten, Dialog und die Wartburg

Unser jährliches Scientist-Retreat fand vom 3. bis 5. Dezember 2025 in Eisenach statt. Auch dieses Mal brachte diese Veranstaltung die Forscher*innen unseres Netzwerks wieder zusammen, förderte den Austausch und die Diskussion von Ideen und ermöglichte Schulungen zur praktischen Anwendung.