DEEP-HCC

In 17 Gruppen wird an der dringend benötigten Verbesserung der Überlebens- und Heilungschancen von Patienten mit Leberkrebs geforscht. Neue blutbasierter und bildgebender Biomarker für die Früherkennung oder potenzieller Zielmoleküle zur Prävention von HCC sollen system-gesteuert entdeckt werden. DEEP-HCC konzentriert sich auf frühes HCC beim Menschen und bietet eine tiefe multidimensionale funktionale und räumliche Charakterisierung von Gewebe bis hin zu einzelnen Zellen. Basierend auf der Analyse menschlichen Lebergewebes im Vorgängerprojekt LiSyM wird ein umfassender Datensatz mit digitaler 3D-Geweberekonstruktion erstellt, ergänzt durch räumliche Transkriptomik, Epigenetik, Lipidomik, pseudo-zeitlich geordnete somatische Mutationen und personalisierte komplexe (mehrkompartimentale) HCC-Organoide.

Diese Daten werden in einer umfassenden Modellierung integriert, die metabolische und Signaltransduktionsdaten, raumzeitliche sowie stochastische Ansätze zusammenführt, und die multimodale HCC-Signaturen aufdecken kann die über die Auflösung rein OMICS-basierter Ansätze hinausgeht. Indem die Entwicklungsstadien des Tumors entlang des Krankheitsverlaufs rekonstruiert werden, wird DEEP-HCC ein mechanistisches Verständnis der frühen HCC-Progression liefern, Zusammenhänge zwischen aufkommenden HCC-Signaturen und zugänglichen Biomarkern aufdecken, sowie potenziell neue PET/CT-Kontrastmitteln und blutbasierte Markern für die Früherkennung und Prävention von HCC definieren. Die daraus resultierenden Vorhersagen und Entdeckungen werden durch modellbasierte Experimente in komplexen menschlichen Organoiden, ausgewählte Experimente in Mäusen und durch Validierung in großen prospektiven menschlichen Kohorten zusammen mit Industriepartnern getestet und validiert.