Europäisches Netzwerk will Schwachstellen von Krebszellen vorhersagen

Warum wirkt ein Medikament bei manchen Tumoren, bei anderen aber nicht? Und welche Gene braucht eine Krebszelle unbedingt zum Überleben? Die europäische Forschungsinitiative PRECISE will solche Fragen künftig stärker mit Computermodellen beantworten. Mehr als 30 Forschungsgruppen aus neun Ländern beteiligen sich daran. Zu den Gründungspartnern gehören auch die Universität Bonn und das Universitätsklinikum Bonn.

Die Pläne des Konsortiums wurden nun in der Fachzeitschrift Nature Genetics vorgestellt. Dabei handelt es sich noch nicht um ein neues Therapieverfahren. PRECISE beschreibt vielmehr eine gemeinsame Forschungsstrategie.

In den vergangenen Jahren haben Forschende große Karten sogenannter genetischer Abhängigkeiten erstellt. Sie zeigen, welche Gene für bestimmte Krebszellen besonders wichtig sind. Diese Karten ähneln einer Bestandsaufnahme: Sie verraten, welche Schwachstellen in untersuchten Zelllinien gefunden wurden. Oft lässt sich daraus aber noch nicht zuverlässig ableiten, ob dieselbe Schwachstelle auch bei einem anderen Tumor besteht.

PRECISE möchte deshalb Vorhersagemodelle entwickeln. Dafür sollen Daten aus Patientengruppen, Tumorzellen und Organoiden zusammengeführt werden. Organoide sind kleine, im Labor gezüchtete Gewebemodelle, die einige Eigenschaften eines echten Organs oder Tumors nachbilden.

Hinzu kommen gezielte genetische Eingriffe, Bildgebung und Verfahren des maschinellen Lernens. Ein Schwerpunkt liegt auf der sogenannten synthetischen Letalität. Dabei verkraftet eine Zelle zwei Veränderungen jeweils einzeln. Treten beide gleichzeitig auf, stirbt sie. Bildlich gesprochen kann eine Krebszelle zwei Ersatzwege besitzen. Wird nur einer blockiert, nutzt sie den anderen. Werden beide ausgeschaltet, bricht das System zusammen.

Geplant ist ein Kreislauf aus Vorhersage, Experiment und Verbesserung. Computermodelle schlagen Versuche vor, die besonders viele neue Informationen liefern könnten. Im Labor werden diese Vorhersagen geprüft. Die Ergebnisse fließen anschließend zurück in die Modelle.

Das Ziel ist, neue Angriffspunkte und sinnvolle Kombinationen von Wirkstoffen schneller zu finden. Außerdem sollen mögliche Resistenzen besser vorhergesagt werden. Ob daraus tatsächlich neue Therapien entstehen, muss sich jedoch erst in weiteren Studien zeigen. Computermodelle können Experimente gezielter machen. Sie ersetzen aber weder Laborprüfungen noch klinische Studien mit Patientinnen und Patienten.