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Schlupflöcher finden

Der Systembiologe Chris Sander beobachtet, wie Krebszellen immer wieder den Krebstherapien entkommen. Der Einstein Visiting Fellow erschafft Computermodelle, um die Reaktionen von Krebszellen vorherzusagen und effektive Kombinationstherapien zu entwickeln

 

 

 

 

Oft ist es so, dass Krebskranke behandelt werden, aber der Krebs zurückkommt. Sie werden wieder behandelt – und der Krebs kommt wieder zurück. Das ist furchtbar. Die Krebszellen entwickeln sich weiter, sie bilden Mutationen und entkommen so den Krebstherapien. Das ist, als würden wir mit einem Medikament einen Fluchtweg blockieren, der Krebs aber ein Schlupfloch finden, um erneut zu wachsen.

 

Wir streben danach, herauszufinden, wie Krebszellen ihre Schlupflöcher finden. Unser Ziel ist es, Krebs mit Kombinationen von Medikamenten zu behandeln, so dass alle potenziellen Fluchtwege von Anfang an versperrt sind und der Krebs keine Chance hat, zurückzukehren. In diesem Kampf können wir es uns nicht leisten, kurzsichtig zu sein. Statt nur an einer einzigen Stelle zu suchen, beobachten wir die gesamte Krebszelle und untersuchen all ihre Eigenschaften. Das nennt man Systembiologie. Es ist, als würden wir eine Brille tragen, die den Nah- und Fernbereich zugleich abdeckt. Diese multifokale Sicht ist durch neue Messtechniken auf Einzell-Ebene möglich geworden. Das erlaubt es uns, fast alles innerhalb einer Zelle zu betrachten – vom Genom bis zum Proteom, der Gesamtheit ihrer Proteine. Dadurch hat sich die Menge informativer Daten in den letzten Jahren vertausendfacht.

 

In Berlin haben wir zusammen mit Nils Blüthgen das neue Feld der „Perturbationsbiologie“ entwickelt. Wir stören Krebszellen mit einem Medikament oder auch durch Veränderung eines Gens und beobachten dann die molekularen Antworten und das Verhalten der Zellen. Wachsen sie? Sterben sie ab? Wandern sie in einen anderen Teil des Körpers und bilden Metastasen? Wir machen diese Art von Experimenten unzählige Male, in Gewebeproben von Patienten und an Organoiden, also Organmodellen aus gezüchteten Zellen, und generieren auf diese Weise viele Daten. Leistungsstarke Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz helfen uns zu erklären, was wir messen und Computermodelle zu erschaffen, die vorhersagen können, wie Krebszellen auf Störungen reagieren. Auf der Grundlage all dieser wunderbaren Daten können wir potenzielle Fluchtwege für einen bestimmten Krebs ausmachen und prophezeien, welche Kombinationen von Medikamenten diese effektiv versperren könnten.

»Als Wissenschaftler*innen müssen wir darum kämpfen, das Leben zu schützen und es lebenswerter zu machen«

Wir beginnen mit Dickdarmkrebs und Eierstockkrebs. Sobald wir gute Ergebnisse haben, werden wir mit der Charité und Krankenhäusern in Boston zusammenarbeiten, um neue Kombinationstherapien auszuprobieren, die Patient*innen helfen können. 

 

Ich bin immer optimistisch gewesen. In meinen Augen geht es in der Wissenschaft nicht um die Entdeckung von Naturgesetzen, sondern darum, Modelle von der Welt zu erschaffen, um erfolgreich in ihr zu agieren. Als Wissenschaftler*innen müssen wir darum kämpfen, das Leben zu schützen und es lebenswerter zu machen. Wir müssen Katastrophen wie den Klimawandel verhindern, die das Leben auf unserem Planeten zerstören können. Aber wir müssen auch dafür sorgen, dass das Leben auf positive Weise weitergeht. Für einen einzelnen Menschen mag das heißen, nicht an Krebs zu sterben und nicht daran zu leiden. Für die Menschheit als Ganzes kann das bedeuten, die Evolution des Lebens und der Technologie in positive Bahnen zu lenken. Beides ist möglich, indem wir gute Modelle von der Welt erschaffen, die es uns erlauben, sie zu beschreiben, um präzise Vorhersagen treffen zu können – und einzugreifen. Für mich ist unsere Fähigkeit, die Welt zu verändern, ein Grund für Optimismus.

 

Aufgezeichnet von Mirco Lomoth