BIMSB verstärkt Krebsforschung mit neuer Arbeitsgruppe „Evolutionary and Cancer Genomics“ unter der Leitung von Roland Schwarz

Wie entstehen aus bestimmten erblichen Dispositionen Krankheiten – und wie lassen sie sich auf molekularer Ebene erkennen? „Der Zusammenhang zwischen Genotyp und Phänotyp ist noch immer eines der wichtigsten Themen der Lebenswissenschaften. Mithilfe großer Datensätze und moderner bioinformatischer Verfahren haben wir nun die Möglichkeit, diesen Zusammenhang im Detail aufzuklären“, sagt Roland Schwarz. Der Bioinformatiker ist seit Oktober 2016 als Leiter der neuen BIMSB-Juniorforschungsgruppe „Evolutionary and Cancer Genomics“ tätig. Er will mit seiner Arbeit insbesondere auf dem Gebiet der Krebsforschung dazu beitragen, dass die Krankheit schneller erkannt und besser behandelt werden kann.

Roland Schwarz promovierte an der Universität Würzburg, wo er an der Evolution von bakteriellen Mikroorganismen arbeitete. Anschließend war er in der an der University of Cambridge angesiedelten Wohltätigkeitsorganisation Cancer Research UK tätig und arbeitete zuletzt am European Bioinformatics Institute des European Molecular Biology Laboratory (EMBL-EBI) in Hinxton. Dort beschäftigte er sich mit Genomanalysen von Krebspatienten und insbesondere mit der Frage, wie Krebs im Körper des Patienten evolviert. Im Rahmen einer klinischen Studie entwickelten er und sein Team Methoden, um den Stammbaum des Krebses im Patienten zu rekonstruieren und mehr darüber zu erfahren, wie sich strukturelle Veränderungen im Genom auf die Entwicklung des Tumors auswirken. „Inzwischen haben wir eine recht gute Idee davon, welche Mutationen im Tumor vorliegen. Mit meiner neuen Arbeitsgruppe möchte ich dazu beitragen, ihre Funktion besser zu verstehen“, sagt Roland Schwarz.

Hierfür will die Arbeitsgruppe innerhalb eines jeden Patienten Primärtumor und Metastasen sequenzieren und analysieren, um zu verstehen, wie Transkriptom, Proteom und Metabolom als Antwort auf Veränderungen im Genom modifiziert werden. Zu diesen Untersuchungen werden außerdem externe Daten wie Patientenverhalten oder Umweltfaktoren hinzugezogen. Dabei entwickelt Roland Schwarz für seine Zwecke zugeschnittene statistische Methoden und maschinelles Lernen, um eine Vielzahl heterogener Datensätze zu integrieren. Aktuell läuft bereits eine Prototypen-Studie, die im Februar 2017 abgeschlossen sein wird; das Ziel: „Wir wollen ein möglichst ganzheitliches Bild davon bekommen, wie Krebs entsteht und sich im Körper entwickelt“, sagt Roland Schwarz. Dazu wollen er und seine Arbeitsgruppe in den kommenden Jahren entscheidende Beiträge liefern.

Beitragsbild: Keith Heppell