Funktion nicht-codierender RNAs im hepatozellulären Karzinom

• Antragsteller: Professor Dr. Sven Diederichs
• Fachliche Zuordnung: Allgemeine Genetik und funktionelle Genomforschung ; Pathologie ; Zellbiologie
• Förderung: Förderung von 2014 bis 2018
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 260051043

Das Ziel unseres Projekts ist die funktionelle Charakterisierung von langen nicht-protein-kodierenden RNAs (lncRNAs) in der häufigsten Form des Leberkrebs, dem hepatozellulären Karzinom (HCC). Wir möchten die lncRNA-gesteuerten molekularen Mechanismen verstehen, die der Tumorgenese in der Leber zugrunde liegen und die für künftige therapeutische Ansätze bedeutsam sein können. In unseren Vorarbeiten haben wir erfolgreich eine Landkarte der lncRNA-Expression und Regulation im HCC erstellt und dadurch viele neue, HCC-assoziierte lncRNAs entdecken können. Um lncRNAs basierend auf ihrer funktionellen Bedeutung im HCC für weitere Untersuchungen auszuwählen, haben wir eine Bibliothek aus 3200 siRNAs generiert, die 638 tumor-assoziierte lncRNAs gezielt abschalten kann. Diese vergleichsweise kleine, aber fokussierte Bibliothek wird ein wertvolles und vielseitiges Werkzeug sein, um lncRNAs zu entdecken, die die wesentlichen Eigenschaften von Tumorzellen modulieren können. Im vorgeschlagenen Projekt wird diese siRNA-Bibliothek verwendet, um lncRNAs zu identifizieren, die die Proliferation oder Apoptose von Leberkrebszellen steuern können. Diese funktionellen Daten werden dann mit den schon erhobenen Daten zur Expression und Regulation der lncRNAs kombiniert, um die möglichst vielversprechenden Kandidaten für eine detaillierte Charakterisierung zu bestimmen. Zusätzlich werden auch lncRNAs weiter verfolgt, deren funktionelle Relevanz im HCC wir bereits zeigen konnten (z.B. HULC). Die funktionelle Analyse dieser neuen und bekannten lncRNAs beinhaltet die Herstellung von Funktionsverlust- und Funktionsgewinn-Modellen und deren Analyse auf zellulärer und molekularer Ebene. Innovative Methoden des Genome Editing werden verwendet, um vollständige Funktionsverlust-Modelle zu generieren. Basierend auf der Hypothese, dass die meisten lncRNAs ihre Funktionen in Ribonucleoprotein-Komplexen ausführen, werden wir die Netzwerke der lncRNAs mit ihren Protein-Interaktionspartnern mittels RNA-Affinitätsaufreinigung bestimmen. Hypothesen über die präzise Funktion der lncRNAs ergeben sich dann aus den beobachteten Phänotypen, den identifizierten Interaktionspartnern und bioinformatischen Vorhersagen (Guilt-by-Association) und werden experimentell überprüft. Zusammenfassend werden wir die Funktion von HULC und neuen, funktionell wichtigen lncRNAs im HCC auf der zellulären und molekularen Ebene aufdecken, um Einblicke in fundamentale Mechanismen der lncRNA-gesteuerten Tumorgenese zu gewinnen und mögliche neue therapeutische Zielstrukturen oder regulatorische Netzwerke in Tumorzellen zu identifizieren.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen