Bildgebung

Forschungsprojekte

Perspektiven der gezielten Radionuklid-Bildgebung und -Therapie des Fibroblasten-Aktivierungsproteins (FAP) bei Krebs

Radionuklid-basiertes FAP-Targeting für die Krebsbildgebung und -therapie. – Quellenangabe: Imlimthan S. et al., Pharmaceuticals 2021, 14(10), 1023 (https://doi.org/10.3390/ph14101023)

Gruppe Gourni  PD Dr. Eleni Gourni

Tumore entwickeln sich in einer komplexen Mikroumgebung aus verschiedenen Zelltypen, umgeben von einer proteinreichen Matrix namens Tumorstroma. Krebszellen sind auf diese Unterstützung angewiesen, um zu überleben, zu wachsen und anderes Gewebe zu befallen. 

Das Stroma, bestehend aus Immunzellen, Fibroblasten und Endothelzellen, ist daher ein potenzielles Ziel für Krebstherapien. Die Bekämpfung von FAP, einem überexprimierten Protein bei verschiedenen Tumortypen, könnte eine nützliche Strategie zur Verhinderung von Tumorwachstum sein. 

Das aktuelle Projekt zielt darauf ab, neuartige FAP-spezifische Inhibitoren zu entwerfen und zu evaluieren, um Radiotracer zu generieren, die für die Diagnose und Behandlung von FAP-positiven Tumoren eingesetzt werden können. Die neuartigen Radiotracer werden gründlich in vitro und in vivo an Zelllinien und xenograftierten Tumormodellen untersucht, um ihre Bindungseigenschaften und ihre in vivo Leistung zu verstehen.

Metastasis-on-Chip Modell

Krebszellen im Netzwerk der Mikrovaskulatur. Obere Reihe: Holoclone verbleiben innerhalb der endothelialen Auskleidung, die durch PECAM1 markiert ist (oben links), während Paraclone in die umgebende Matrix extravasieren (oben rechts). PECAM1 = rot, A549-Subklone = grün. Untere Reihe: 3D-Oberflächenrendering veranschaulicht die unterschiedlichen Extravasationsdynamiken beider A549-Subklone. Massstab = 20 µm. Schmid KF, Zeinali S, Moser SK, Dubey C, Schneider S, Deng H, Haefliger S, Marti TM, Guenat OT. Assessing the metastatic potential of circulating tumor cells using an organ-on-chip model. Front Bioeng Biotechnol. 2024 Oct 8;12:1457884. doi: 10.3389/fbioe.2024.1457884. PMID: 39439549; PMCID: PMC11493642.

Gruppe Guenat  Prof. Dr. Olivier T. Guenat

Das Metastasis-on-Chip-Projekt zielt darauf ab, den metastatischen Prozess zu replizieren, wobei der Schwerpunkt auf der Extravasation und der Koloniebildung liegt. 

Unsere ersten Studien bewerten das metastatische Potenzial von Krebszellen basierend auf ihren Phänotypen, wobei wir die A549-Zelllinie für nicht-kleinzelliges Lungenkarzinom (NSCLC) verwenden, die unterschiedliche phänotypische Variationen aufweist. Wir haben festgestellt, dass Paraclone, die durch einen mesenchymalen Phänotyp gekennzeichnet sind, erfolgreich extravasieren, während Holoclone mit einem epithelialen Phänotyp dies nicht tun. Darüber hinaus zeigten Paraclone ein signifikant höheres Migrationsverhalten im Vergleich zu Holoclone.

Diese Erkenntnisse liefern wertvolle Einblicke in die Mechanismen der Metastase und legen den Grundstein für weitere Untersuchungen gezielter Therapien.

Zielgerichtete Untersuchungen des Zellstoffwechsels zur Verbesserung der Krebstherapie

Die Inhibition des Laktatstoffwechsels schädigt selektiv die Mitochondrien von Krebszellen und führt in Kombination mit Radiotherapie zu einer deutlichen Reduktion des Tumorwachstums in einem NSCLC Mausmodell – Quellenangabe: Deng H. et al., 2025 (https://www.nature.com/articles/s41467-025-57906-3)

Gruppe Marti PD Dr. Thomas Michael Marti

In diesem Projekt wird untersucht, wie der Nukleotid-/Laktat-Stoffwechsel und die DNA-Schadens-Reparatur-Maschinerie mit der Fähigkeit zur Tumorbildung, dem Ansprechen auf Chemotherapien und zur Metastasierung von Lungen- und Mesotheliom-Krebsstammzellen zusammenhängen. Darüber hinaus nutzen wir therapieinduzierte, zelluläre Anpassungen als neue Angriffspunkte für die Krebstherapie.

Künstliche Intelligenz zur automatisierten Qualitätssicherung in der Radiotherapie für das Glioblastom-Zielvolumen und die Abgrenzung gefährdeter Organe in klinischen Studien – AQUA RT

Schematische Darstellung des vorgeschlagenen AQUA RT für die automatische Qualitätssicherung der Abgrenzung bei Glioblastom-Patienten. Der obere Teil zeigt die derzeitige manuelle Abgrenzung, die mit dem vorgeschlagenen AQUA-RT-Ansatz verglichen wird (unterer Teil).

Gruppe Reyes Prof. Dr. Mauricio Reyes 

In diesem Projekt wollen wir die Hypothese testen, dass KI-basierte Auto-Segmentierungstechnologien für eine KI-gestützte multikriterielle Qualitätssicherungsbewertung in der Strahlentherapie. 

Das vorgeschlagene multikriterielle Bewertungsmodell soll eine objektivere Bewertung als herkömmliche Ansätze ermöglichen und gleichzeitig gleichzeitig auf klinisch relevante Aspekte der Strahlentherapie fokussiert werden. Das vorgeschlagene Automated QUality Assurance in RadioTherapy (AQUA-RT) hat das Potenzial, die Konsistenz zu erhöhen, die Abgrenzungsqualität zu verbessern und den Arbeitsaufwand für routinemässig anspruchsvolle Qualitätssicherungsverfahren zu verringern.

Bild: Mauricio Reyes