Identifizierung und Validierung von neuartigen Biomarkern für H. pylori assoziierte Magenkarzinome in chinesischen und deutschen Populationen

• Antragsteller: Professor Dr. Markus Gerhard
• Fachliche Zuordnung: Gastroenterologie
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 410192478

Das Magenkarzinom ist die dritthäufigste Ursache für krebsbedingte Todesfälle weltweit, wobei die Inzidenz in Asien besonders hoch ist. Die Entwicklung von Magenkarzinomen ist ein multifaktorieller Prozess, wobei die Infektion mit Helicobacter pylori der Hauptrisikofaktor ist, und das individuelle Risiko durch genetische und epigenetische Faktoren beeinflusst wird. Die chronische Infektion aktiviert eine Reihe von entzündlichen Signalwegen und induziert DNA-Schäden, die zur Entwicklung und Progression von präkanzerösen Läsionen zum Magenkarzinom beitragen. Eine späte Erkennung bedingt durch den Mangel an effizienten Biomarkern zur Frühdiagnose sowie begrenzte therapeutische Optionen sind die Hauptgründe für die schlechte Prognose bei Magenkarzinom Patienten. Verschiedene Studien zielten darauf ab, neuartige Biomarker zu identifizieren, um die Früherkennung durch nicht-invasive Tests zu verbessern, jedoch wurde bisher kein einziger Marker mit ausreichender Prädiktion zur Identifizierung von frühen Stadien identifiziert. So ist die Identifizierung von Biomarkern ein wichtiger Aspekt, um die schlechte Prognose dieser Erkrankung zu verbessern. Die Identifizierung von nicht-invasiven Biomarkern für die allgemeine klinische Praxis ist von großer Bedeutung, vor allem in Ländern, in denen die Prävalenz hoch und ein gastroskopisches Screening für die breite Population aber nicht verfügbar ist. Diese Situation findet sich in vielen asiatischen Ländern. Daher zielen wir darauf ab, einen Screening-Algorithmus für das H. pylori assoziierte Magenkarzinom zu etablieren, basierend auf einer Kombination von Biomarkern, die in peripherem Blut nachweisbar sind, und die verwendet werden können, um Populationen mit hohem Risiko zu screenen. Dieses prädiktive Modell könnte schließlich ein wichtiges Werkzeug mit einem großen Einfluss auf die Morbidität und Mortalität darstellen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: China
• Partnerorganisation: National Natural Science Foundation of China
• Kooperationspartnerin: Professorin Dr. Kai-feng Pan, Ph.D.