Vorausschauend: ERC Advanced Grant für Thorsten Stiewe

Der „ERC Advanced Grant“ für Prof. Dr. Thorsten Stiewe eröffnet neue Perspektiven für die Präzisionsonkologie. Er ermöglicht Krebsforschung in der vierten Dimension.
Der Molekularonkologe Prof. Dr. Thorsten Stiewe von der Philipps-Universität Marburg erhält einen „ERC Advanced Grant“ des Europäischen Forschungsrats (ERC). Das Projekt „TP53 Variant Complexity in Context: Multidimensional Functional Profiling for Precision Oncology“ (TP53in4D) wird in den kommenden fünf Jahren mit rund 2.500.000 Euro gefördert. Das Ziel der Forschung ist, die biologischen Auswirkungen genetischer Veränderungen bei Krebs erstmals systematisch in mehreren Dimensionen gleichzeitig zu erfassen. Im Mittelpunkt steht das Tumorsuppressorgen „TP53“, das häufiger mutiert ist als jedes andere bekannte Krebsgen. Mit neu entwickelten experimentellen Verfahren will das Team verstehen, wie unterschiedliche Mutationen je nach genetischem, zellulärem und biologischem Umfeld wirken –
und damit eine zentrale Wissenslücke zwischen der Entschlüsselung des Erbguts und seiner medizinischen Interpretation schließen.
Für Stiewe ist die Förderung zugleich Bestätigung und Aufbruch. Bereits von 2010 bis 2016 wurde seine Forschung durch einen ERC Grant gefördert; nun ermöglicht der Advanced Grant den nächsten großen Entwicklungsschritt.
Das Projekt folgt einer Vision, die weit über ein einzelnes Krebsgen hinausreicht: „Wir wollen einen skalierbaren Ansatz schaffen, um die funktionelle Bedeutung genetischer Veränderungen künftig systematisch zu entschlüsseln“, erklärte Stiewe. Mit TP53in4D wollen die Forschenden Krebsmutationen erstmals in vier biologischen Dimensionen kartieren: von der einzelnen Mutation über den jeweiligen Zelltyp und den genetischen Hintergrund bis hin zur Tumormikroumgebung. Auf diese Weise entsteht ein mehrdimensionales Funktionsprofil, das sichtbar machen soll, warum dieselbe genetische Veränderung in unterschiedlichen Tumoren völlig verschiedene Folgen haben kann. Die Forschung eröffnet damit einen neuen Blick auf die Komplexität von Krebs – und auf die Regeln, nach denen genetische Veränderungen ihre Wirkung entfalten.
Damit adressiert das Modellprojekt TP53in4D eine der zentralen Herausforderungen der Präzisionsmedizin: Während genetische Daten heute in großer Geschwindigkeit erzeugt werden können, wächst die Lücke zwischen der Erfassung von Mutationen und dem Verständnis ihrer biologischen Bedeutung. Die Marburger Forschung will genau diese Performance-Lücke schließen helfen.
„Der ERC Advanced Grant zählt zu den renommiertesten und wettbewerbsintensivsten Forschungsförderungen weltweit“, sagte Uni-Vizepräsident Prof. Dr. Gert Bange. „Dass Thorsten Stiewe nach einer früheren ERC-Förderung erneut überzeugen konnte, unterstreicht die internationale Sichtbarkeit und wissenschaftliche Exzellenz seiner Arbeit.“
An der Philipps-Universität Marburg ist Bange für Forschungsförderung zuständig. „Das Projekt verbindet innovative Genomtechnologien mit modernsten Einzelzell- und Systemansätzen“, erklärte er. „Es eröffnet die Möglichkeit, die funktionellen Folgen genetischer Variation nicht mehr isoliert, sondern im komplexen biologischen Kontext zu verstehen. Solche Arbeiten schaffen die Grundlagen für die nächste Generation datengetriebener biomedizinischer Forschung.“
Langfristig könnten die Ergebnisse dazu beitragen, genetische Befunde bei Krebspatientinnen und -patienten deutlich präziser zu interpretieren und individuelle Therapieentscheidungen besser zu unterstützen. Darüber hinaus entstehen mit TP53in4D neue methodische Werkzeuge und Datensätze, die auch für viele andere krankheitsrelevante Gene nutzbar sein werden, zeigen sich die Forschenden um Thorsten Stiewe überzeugt. Die Forschung blickt damit weit über die heutige Diagnostik hinaus: Sie schafft die Grundlagen für eine Medizin, die genetische Informationen nicht nur lesen, sondern in ihrer biologischen Komplexität verstehen kann – und eröffnet neue Wege zu einer wirklich personalisierten Krebsmedizin.

* pm: Philipps-Universität Marburg

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