Identifizierung von neuen Tumorsuppressornetzwerken im HCC durch integrative onkogenomische Analyse und in vivo RNAi screens

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Das Hepatozellulaere Karzinom (HCC) stellt weltweit den fuenfthaeufigsten Tumor dar, ist jedoch aufgrund fehlender Therapieoptionen die dritthaeufigste Krebstodesursache. Das HCC gilt als primaer chemoresistenter Tumor und chirurgische Therapieoptionen kommen nur fuer wenige Patienten in Frage. Um neue, gezielte Therapieoptionen gegen das HCC zu finden, bedarf es deshalb einer detaillierten Untersuchung der molekularen Grundlagen der Hepatokarzinogenese. In dem hier beschriebenen Forschungsvorhaben soll ein neu entwickelter integrativer Ansatz zur Identifizierung von Tumorsuppressornetzwerken im HCC zum Einsatz kommen (Zender et al., Cell, 2006). HCCs, die in einem neuen und sehr effektiven Mausmodell generiert werden, werden mittels hochaufloesendem ROMA Array CGH und genomweiter Expressionsanalyse hinsichtlich fokaler genetischer Laesionen und Aenderungen im Transkriptom untersucht. Die murinen Array CGH Profile sowie Expressionprofile werden dann benutzt, um relevante Kandidatengene aus korrespondierenden Profilen humaner HCCs herauszufiltern. Zusaetzlich zur vergleichenden onkogenomischen Analyse werden in vivo RNAi screens zur Identifizierung von neuen Tumorsuppressorgenen im HCC durchgefuehrt. Ermittelte Kandidatengene koennen durch Anwendung von stabiler und konditioneller RNAi Technologie im Mausmodell im relevanten genetischen Kontext getestet werden. Das dargestellte Forschungsvorhaben wird einen wichtigen Beitrag zum Verstaendnis HCC relevanter Tumorsuppressornetzwerke leisten und wird die darauf basierende Entwicklung neuer Therapieoptionen ermöglichen.