Radioonkologie / Radiobiologie

  • Bildgebung und Radioonkologie

Prof. Dr. med. Dr. h. c. Michael Baumann

Unsere Abteilung verbindet strahlenbiologische Grundlagen mit klinischen Daten und setzt den translationalen Forschungsansatz des „Byte-to-Bench-to-Bedside“ konsequent um, mit dem Ziel Krebstherapien weiter zu optimieren. Gleichzeitig verfolgen wir auch den umgekehrten Ansatz, indem wir durch klinische Beobachtungen zugrunde liegende biologische Mechanismen der Strahlentherapie aufdecken und systematisch analysieren. Operative Abteilungsleitung: Dr. Ina Kurth

Spheroid

Bild: Spheroid,

Unsere Forschung

Die multidisziplinäre Arbeit unserer Arbeitsgruppe, an der Kliniker:innen Biolog:innen, Bioinformatiker:innen und Physiker:innen beteiligt sind, treibt die Innovation von der Grundlagenbiologie bis hin zu klinischen Studien und fortschrittlichen Bildgebungsverfahren in der Radiobiologie und Radioonkologie voran. Ein zentraler Punkt dabei ist die biologische Heterogenität von Tumoren zu verstehen. Denn trotz Personalisierung der modernen Strahlentherapie beeinflusst diese das Therapieansprechen der Patient:innen was zu unterschiedlichen Reaktionen auf die Therapie und ggf. zu Resistenzen und Rückfällen führt.


Mit Hilfe von Omics-Daten und Multiplex-Biomarkern aus der Bildgebung wollen wir die Stratifizierung von Patient:innen verfeinern und neue, gezielte Behandlungen entwickeln. Das Verständnis der molekularen Grundlagen der Radioresistenz und die Validierung von Biomarkern in großen Patient:innenkohorten sind dafür von zentraler Bedeutung.
 

In Zusammenarbeit mit dem DKFZ und dem Deutschen Krebskonsortium (DKTK) konzentrieren sich unsere Projekte auf:

  • Untersuchung der Mechanismen der Radioresistenz, einschließlich Hypoxie und Tumorheterogenität.
  • Validierung von Biomarkern und Prüfung von Therapiekombinationen in präklinischen Modellen.
  • Integration von Omics-, Pathologie- und Bildgebungsdaten für die Präzisionsmedizin.
  • Vorantreiben präklinischer und klinischer Studien über die RadPlanBio-Plattform.
  • Theoretische Modellbildung zur Analyse und Interpretation von Tumorevolutions- und Überlebensdatensätzen.
  • Einführung und Entwicklung standardisierter semantischer Strukturen zur Verbesserung der studien- und institutionsübergreifenden Nutzbarkeit von Daten.


Ausblick auf die Zukunft

Unsere Forschung ebnet den Weg für klinische Studien, die auf individuell zugeschnittene Krebsbehandlungen abzielen. Künftige Therapien werden von Einzeltherapieansätzen zu maßgeschneiderten Kombinationen übergehen, die das einzigartige klinische und biologische Profil jeder/s Patientin/en berücksichtigen. Durch die Analyse molekularer Mechanismen der Strahlenresistenz und der Tumorheterogenität wollen wir die wichtigsten intrazellulären Signalwege identifizieren, die mit dem möglichen Misserfolg der Behandlung in Verbindung stehen. Zudem streben wir an neue Wirkmechanismen für Medikamente zu identifizieren, um die Effektivität der Strahlentherapie zu verbessern.

Hochentwickelte Multiplex-Parameter der histologischen Bildgebung werden mit klinischen und biologischen Daten integriert, um die Stratifizierung der Patient:innen zu verfeinern und so präzise, wirksame und minimalinvasive Behandlungen mit besseren Ergebnissen zu ermöglichen.

Projekte

Innerhalb der Abteilung gibt es neben den Subabteilungen verschiedene Projekte, an denen schwerpunktmäßig geforscht wird. 

 

1. Tumorbiologie und Strahlentherapie

HypoxRM - Integration von Bildgebung und Multi-omics zur Charakterisierung von Tumorhypoxie

Dieses Forschungsprojekt zielt darauf ab, das Verständnis und die therapeutischen Strategien für Plattenepithelkarzinome des Kopfes und Halses (HNSCC) zu verbessern. Das HNSCC ist ein bösartiger Tumor, der an verschiedenen Stellen der Mundhöhle und der oberen Atemwege entsteht und trotz vieler Behandlungsoptionen noch immer mit einer schlechten Überlebensprognose einhergeht.

Die Strahlentherapie bleibt ein Eckpfeiler der HNSCC-Behandlung. Allerdings entwickelt sich häufig eine Therapieresistenz, die zum Teil auf Hypoxie – Regionen des Tumors mit unzureichender Sauerstoffversorgung – zurückzuführen ist. Verschiedene Strategien wurden getestet, um hypoxische Krebszellen für die Bestrahlung zu sensibilisieren, z.B. durch Erhöhung der Sauerstoffverfügbarkeit während der Behandlung. Interessanterweise kann es nach der Bestrahlung selbst zu einer sog. „Reoxygenierung“ kommen, die jedoch paradoxerweise die Wirksamkeit der Behandlung beeinträchtigen kann. Dies verdeutlicht die kritische Rolle temporär hypoxischer Tumorregionen und ihren Einfluss auf den Therapieerfolg von Patient:innen.

Inzwischen ist bekannt, dass Hypoxie ein hochdynamisches Phänomen ist, das praktisch alle Zelltypen im Tumormikromilieu betrifft und dessen genaue Modellierung im Labor eine große Herausforderung darstellt. Unser Hauptziel ist es, die Lücke zwischen den Ergebnissen in vivo und in vitro präklinischer Studien und der komplexen Realität der Hypoxie bei Krebspatient:innen (vor und während der Behandlung) zu schließen.

Um dies zu erreichen, wenden wir innovative Methoden an, um die Sauerstoffversorgung auf zellulärer Ebene zu bewerten. Mit Hilfe von Biobank-Ressourcen, Sammlungen biologischer Proben, und modernsten Bildgebungstechnologien wollen wir einzelne Zellen und ihre Mikroumgebung untersuchen. Ziel ist es, zu analysieren, wie wechselnde Sauerstoffkonzentrationen das Verhalten von Krebszellen und die Behandlungsergebnisse beeinflussen. Letztlich wollen wir mit unserer Forschung den Weg für wirksamere therapeutische Interventionen für HNSCC ebnen, die Hypoxie im Tumorgewebe berücksichtigt.

Kontakt: Maria José Besso

2. Datengestützte Krebsforschung

Überlebensanalyse bei Kopf-Halstumoren (HNSCC) durch Histopathologie-Präparate und KI

Gemeinsam mit unserem Kooperationspartner in Dresden (Abteilung für Klinische Künstliche Intelligenz, TU Dresden, Prof. Jakob Kather) analysieren wir, welche potenziellen Marker aus histologischen Schnitten, insbesondere Hämatoxylin-Eosin-(H&E)-Färbungen, extrahiert werden können. Dazu werden „Foundation Models“ zur Extraktion histopathologischer Merkmale eingesetzt, um mit sog. Attention-basierten Modellen Bildbereiche zu gewichten, die mit Überleben assoziiert sind. Diese Modelle werden entweder auf bestimmte molekulare Merkmale (z. B. Omics-Modalitäten) oder auf verfügbare klinische Daten (z. B. Follow-up-Informationen) trainiert. Da H&E-Färbungen in der klinischen Praxis routinemäßig verfügbar sind, bietet diese Methode eine kosteneffiziente Möglichkeit, prognostische Merkmale zu ermitteln.

Kontakt: Verena Bitto

 

3. Theoretische Modelle in der Krebsforschung

Propagatormethoden für die Überlebensanalyse
 

In diesem Projekt wollen wir, inspiriert von den Konzepten und Ideen der Quantenmechanik, das Überleben von Patient:innen und deren Tumorwachstum mit einem patient:innennahen stochastischen Prozess modellieren. Wir stellen uns zeitabhängige Patient:innendaten als Positionszustände in einem abstrakten Raum vor und versuchen, eine Übergangsfunktion (Propagator) zwischen diesen Zuständen zu beschreiben; die Parameter dieser Funktion können als „Naturgesetze des Krebswachstums“ aufgefasst werden. Auf diese Weise wollen wir sowohl deterministische als auch scheinbar zufällige Aspekte des Krankheitsverlaufs charakterisieren und eine neuartige Methode entwickeln, um Informationen aus Überlebensdaten, insbesondere unter Einbeziehung der zeitlichen Entwicklung, zu extrahieren. Dies stellt einen entscheidenden Schritt für das wissenschaftliche Verständnis und die anschließende individualisierte klinische Behandlung dar.

Kontakt: Julian Schlecker

 

4. Datenintegration und Semantik in der Radioonkologie

FAIRifizierung präklinischer und klinischer Daten

Wir treiben die FAIRifizierung (Findable, Accessible, Interoperable und Reusable) präklinischer und klinischer Datensätze voran, um die wichtigsten Herausforderungen bei der Interoperabilität, Integration und Wissensentdeckung von Daten zu bewältigen. Dieses Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung eines robusten, semantischen Rahmens, der verschiedene Datensätze integriert und darstellt, die translationale Forschung unterstützt und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften erleichtert.

Unser Ansatz nutzt etablierte Standards wie CDISC SEND und entwickelt bereichsspezifische Ontologien wie die Ontology for Preclinical Trials in Radiation Oncology (PTRO). Diese Instrumente ermöglichen eine strukturierte und transparente Darstellung von Daten und gewährleisten Transparenz, Konsistenz und Reproduzierbarkeit über verschiedene Studien hinweg.

Derzeit entsprechen die auf der RadPlanBio-Plattform dargestellten präklinischen Daten dem SEND-Standard für die Tabellierung nicht-klinischer Daten und sind mit der PTRO-Ontologie angereichert. In Zukunft werden wir diese FAIRifizierung auf klinische Daten ausdehnen und so den Weg für eine bessere Integration, Zugänglichkeit und Nutzbarkeit über den gesamten Forschungsprozess hinweg ebnen.

Wir freuen uns über die Mitarbeit und den Input aus der wissenschaftlichen Gemeinschaft, um die semantische Darstellung präklinischer Daten weiter zu verbessern.

Kontakt: Olga Giraldo Pasmin 

Team

Unsere interdisziplinär stark aufgestellte Arbeitsgruppe besteht aus Wissenschaftler:innen, technischen und dokumentarischen Assistent:innen sowie Student:innen, die ihre Ausbildung schwerpunktmäßig in den Bereichen der Biologie, Physik, Medizin, Bioinformatik sowie Informatik erhalten (haben). Erfahrene Wissenschaftler:innen arbeiten Seite an Seite mit Doktorand:innen und Student:innen, um unsere Forschung nicht nur innerhalb der Arbeitsgruppe, sondern auch in weltweit umspannenden Kollaborationen voranzutreiben.

19 Mitarbeiter:innen

  • Prof. Dr. med. Dr. h. c. Michael Baumann

    Abteilungsleitung

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  • Dr. Ina Kurth

    Operative Abteilungsleitung

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  • Silke Cardona

    Sekretariat

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  • Dr. Maria José Besso

    Biotechnologin, Hypoxie und Radiotherapieansprechen beim HNSCC

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  • Dr. Verena Bitto

    Computational Scientist

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  • Mahnaz Bonrouhi

    Biologisch-Technische Assistentin

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  • Cristina Conde Lopez

    Geschlechterspezifische Unterschiede bei Krebs

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  • Manuela Dittrich

    Biologin

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  • Rosemarie Euler-Lange

    Bioingenieurin

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  • Thomas Früchtel

    Medizinische Dokumentation

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  • Dr. Olga Ximena Giraldo Pasmin

    Ontologie-Engineer

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  • Dr. Wahyu Wijaya Hadiwikarta

    Leiter Knowledge Modelling & RadPlanBio

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  • Priv. Doz. Dr. Jochen Heß

    Klinischer Kooperationspartner für Experimentelle und Translationale Kopf-Hals-Onkologie

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  • Safayat Mahmud Khan

    HPV, Radiosensitivität und Tumorheterogenität

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  • Carla Popp

    AXL und Radiosensitivität

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  • Dr. Mareike Roscher

    Leiterin Morszeck PCTU

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  • Joana Schlag

    medizinische Dokumentationsassistenz

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  • Julian Schlecker

    Überlebensmodelle

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  • Büsranur Yilmaz

    medizinische Dokumentationsassistenz

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Gesamtes Team

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Zwei Wissenschafter schauen auf den Monitor eines Computers
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