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Untersuchung von HOTAIRM1 zur Therapieoptimierung im Glioblastom Multiforme

Fachliche Zuordnung Molekulare und zelluläre Neurologie und Neuropathologie
Hämatologie, Onkologie
Klinische Neurologie; Neurochirurgie und Neuroradiologie
Förderung Förderung von 2017 bis 2021
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 323581543
 
Erstellungsjahr 2023

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Das Projekt mit dem Titel Untersuchung von HOTAIRM1 zur Therapieoptimierung im Glioblastoma multiforme befasste sich mit grundlegenden Untersuchungen zur Aufklärung der funktionellen Rolle von langen nicht-kodierenden RNAs (lncRNAs) für das bösartige Wachstum von Glioblastomen, den häufigsten und zugleich bösartigsten hirneigenen glialen Tumoren, für die es bislang keine kurative Behandlungsoption gibt. Aufbauend auf Vorarbeiten der beteiligten Arbeitsgruppen standen dabei zunächst präklinische Untersuchungen zur Rolle der lncRNA HOTAIRM1 in kultivierten Glioblastomzellen und Mausmodellen des Glioblastoms im Vordergrund. Hierdurch konnten wir wesentliche Mechanismen herausarbeiten, die erklären, wie HOTAIRM1 das aggressive Wachstumsverhalten von Glioblastomen und die Resistenz dieser Tumoren gegenüber Strahlentherapie fördert. Wir konnten zudem nachweisen, dass die gezielte genetische Herunterregulation der Expression von HOTAIRM1 zu einem verlangsamten Tumorwachstum sowie zu einem besseren Ansprechen auf Strahlentherapie in vitro und in vivo führte. Zusätzlich konnten wir nachweisen, dass eine hohe Expression von HOTAIRM1 in Tumorproben von Glioblastompatienten mit einer besonders schlechten Prognose assoziiert ist. In Erweiterung des ursprüngliche Projektfokus auf die lncRNA HOTAIRM1 haben wir uns dann mit weiteren vielversprechenden lncRNAs in Glioblastomen (TP73-AS1) und Medulloblastomen (HHIP-AS1) beschäftigt und konnten hier teils wegweisende neue Erkenntnisse zu molekularen Pathomechanismen in diesen beiden häufigen ZNS-Tumoren herausarbeiten. Schließlich gelang es in diesem Projekt, einen neuen Analyse-Algorithmus zur spezifischen Detektion der Expression von zirkulären RNAs (circRNAs), einer Untergruppe von lncRNAs mit geschlossener, d.h. zirkulärer Architektur, in RNA-Sequenzierungsdaten zu entwickeln, mit dessen Hilfe neue circRNA-basierte Signaturen und individuelle circRNA-Kandidaten wie RMST identifiziert wurden, die es erlauben, bestimmte ZNS-Tumoren wie Medulloblastome in klinisch relevante molekulare Subgruppen zu stratifizieren.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

 
 

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