AG Funktionelle Genomik

Leitung: Prof. Dr. rer. nat. Doris Steinemann

Copyright: AG Funktionelle Genomik, MHH
Copyright: AG Funktionelle Genomik, MHH

„Die Identifizierung neuer tumorrelevanter Gene wird in Zukunft die Stratifizierung und Behandlung von Patienten verbessern und gezielte Ansätze für Therapien bieten. Wir trennen aus der großen Zahl genetischer Veränderungen Bedeutendes von Unbedeutendem, denn nicht jede Mutation im Genom ist klinisch relevant.", Doris Steinmann

 

Mitarbeiter/innen

  • Christian Blumenberg, Medizinisch-technischer Assistent
  • Leonie Braun, cand. med., Doktorandin zum Dr. med. im StrucMed-Programm mit dem Thema „Genetic alterations in relapse childhood high hyperdiploid acute lymphoblastic leukemia (ALL)“
  • Janin Bublitz, M.Sc., Doktorandin zum Dr. rer. nat. im Projekt „Identifizierung und Charakterisierung von nicht-kodierenden BRCA1/2 Varianten in Patienten mit familiären Brust- und Eierstockkrebs“
  • Dr. rer. nat. Winfried Hofmann,  Post-Doc, wissenschaftlicher Mitarbeiter, beschäftigt sich mit der bioinformatischen Auswertung von Next Generation Sequencing (NGS) –Daten.
  • Mareike Jung, Ärztin, Doktorandin zum Dr. med. im StrucMed-Programm mit dem Thema „Frequency and prognostic impact of PAX5p.P80R in childhood acute lymphoblastic leukemia“
  • Jana van Luttikhuizen, M.Sc., Doktorandin zum PhD im Projekt „The identification of germline and somatic variants driving tumorigenesis of the breast“
  • Dr. rer. nat. Maximilian Schieck, Post-Doc im Projekt „Infection predisposition in primary Immunodeficiencies – the role of structural genomic alterations“ gefördert durch das Exzellenzcluster RESIST (EXC 2155)
  • Marcel Tauscher, Medizinisch-technischer Assistent
  • Rensheng Wan, M.Sc., Doktorandin zur Dr. rer. nat. im Projekt „Infection predisposition in primary Immunodeficiencies – the role of structural genomic alterations“ gefördert durch ein GSSP-Stipendium des DAAD.
  • Lena Wendeburg, Dipl. Biotechnologin (FH)

 


Unser Forschungsziel

Insbesondere beim erblichen Brust- und Eierstockkrebs, aber auch bei kindlichen Leukämien ist das Ziel, mittels modernster molekulargenetischer Techniken (z.B. Sequenzierung ganzer Exome mittels next generation sequencing (NGS) ) genetische Veränderungen nachzuweisen, die eine Prädisposition für eine Krebserkrankung darstellen können.

 

Unser Forschungsschwerpunkt

Das Team Funktionelle Genomik identifiziert die Bedeutung genetischer Veränderungen bei erblichen Tumorerkrankungen. Familien, die aufgrund ihres Stammbaums ein hohes Risiko für eine erbliche Krebserkrankung aufweisen und die mittels herkömmlicher Untersuchungsmethoden genetisch gut charakterisiert sind (keine Mutationen in bekannten Tumorgenen, keine chromosomalen Deletionen und Duplikationen), sollen im Weiteren mittels NGS-Technologie untersucht werden. Im Rahmen der Diagnostik erblicher Krebserkrankungen wurde die Sequenzierung auf die neue Technologie umgestellt und inzwischen Panels von bis zu hundert Genen massiv parallel sequenziert. 

Sequenzierung ganzer Exome Aktuell werden in der Forschung verschiedene Ansätze verfolgt. Einer ist die Sequenzierung ganzer Exome, mit der Prof. Doris Steinemann  bereits Erfahrung in Kooperation mit Prof. Peter Nürnberg (CCG, Cologne Center for Genomics) gesammelt hat. Aber auch Veränderungen außerhalb von Gen-kodierenden Sequenzabschnitten sollen mittels Genom-Sequenzierungen untersucht werden. Erfahrungsgemäß wird in einzelnen Individuen eine Vielzahl von Veränderungen gefunden, deren funktionelle Bedeutung hinsichtlich einer möglichen Fehlsteuerung zellulärer Prozesse  unklar ist. Nicht jede Mutation im Genom ist klinisch relevant. Wir müssen lernen, aus der großen Zahl der genetischen Veränderungen neutrale von pathogenen Mutationen zu trennen. Daher wird nicht nur bei der Auswertung der enormen Datenmengen, sondern insbesondere auch bei der anschließenden Interpretation der Genvarianten die Bioinformatik eine entscheidende Rolle spielen.

Zur Interpretation der Gen-Varianten werden diverse Prädiktionsprogramme und öffentlich zugängliche Datenbanken für in silico-Analysen genutzt.  Datensätze aus Genom-, Epigenom- Transkriptom-, Proteom- und Metabolom-Analysen werden vergleichend analysiert, um zusammenhängende Netzwerke und Signalkaskaden zu identifizieren, die mit einem individuellem Erkrankungsrisiko in Bezug stehen. Dieses Wissen ist die Grundlage für eine personalisierte, d.h. wirksame und richtig dosierte Therapie.

 

Kooperationen: Das Team Funktionelle Genomik kooperiert intensiv mit nationalen und internationalen Konsortien,  um die Frequenz von Genvarianten in großen Fall/-Kontrollgruppen sowie populationsbasiert zu vergleichen (z.B. Deutsches Konsortium Erblicher Brust-und Eierstockkrebs, www.konsortium-familiaerer-brustkrebs.de).