Bernd Bodenmiller verfolgt in 3D-Modellen die Entstehung von Krebstumoren. Erkenntnisse aus diesen Zellprozessen sollen helfen, Medikamente zielgerichtet und personalisiert einzusetzen, um den Krebs stoppen.
Viele Krebsformen entwickeln zuerst einen Tumor, von dem aus die Krankheit sich weiter ausbreitet. Bleiben gutartige Tumoren in der Regel begrenzt, wachsen Krebstumoren in das umgebende Gewebe ein und zerstören dieses – das betroffene Gewebe oder Organ kann nicht mehr funktionieren. Vom Krebstumor ausgehend, breiten sich zudem häufig zerstörerische Ableger (Metastasen) in andere Organe aus. Die Entwicklung von Krebstumoren vollständig zu verstehen und diese gezielt beeinflussen zu können, ist deshalb ein zentraler Baustein künftiger Krebstherapien. Bernd Bodenmiller, Professor für Quantitative Biomedizin an der Universität Zürich, ist diesen Prozessen auf der Spur.
Von der tödlichen zur chronischen Krankheit
Bernd Bodenmiller und sein Team untersuchen dafür, wie sich die verschiedenen Zellen im Zellverband des Tumors und des umgebenden Gewebes zueinander verhalten: «Wir wollen wissen, welche Zellen dort vorhanden sind, welche Funktion sie haben, wie sie voneinander abhängen und welche Rolle sie bei der Entstehung eines Krebstumors und im weiteren Verlauf der Krankheit haben.» Auf der Basis dieser Erkenntnisse können dann Medikamente ausgewählt werden, die ganz gezielt in den Zellprozess eingreifen und auf das Tumorwachstum einwirken. «Gelingt es uns, so das Wachstum von Krebszellen stark zu verlangsamen oder gänzlich zu stoppen, wäre das noch keine Heilung, Krebs würde damit aber zu einer chronischen Krankheit», fasst Bernd Bodenmiller das langfristige Ziel seiner Forschung zusammen.
Das Modell verfolgt jede einzelne Zelle
Um das Zellgeschehen zu verstehen, erstellt das Team des «Bodenmiller Lab» mit Informationen und Daten aus Tumorproben und Krankheitsverläufen echter Patienten Modelle, welche die Zellprozesse bei der Tumorentwicklung im Detail bis auf die Ebene der einzelnen Zellen abbilden. In einer Studie konnte das Team um Bodenmiller zeigen, dass die Auswertung flacher Gewebeschnitte dafür nicht immer ausreicht. Sie stellten fest, dass die Auswertung dreidimensionaler Proben Daten lieferte, die von denen der üblichen dünnen (zweidimensionalen) Gewebeschnitte abwichen, z.B. die Abstände der Zellen voneinander und auch deren Interaktion. Daraus folgerten die Forschenden, dass 3D-Modelle und die daraus gewonnene räumliche Anordnung der Zellen hilfreich sein werden, neue Erkenntnisse über den Krankheitsverlauf zu gewinnen.
