{"id":44121,"date":"2021-05-28T09:00:00","date_gmt":"2021-05-28T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.h-its.org\/de\/?p=44121"},"modified":"2021-05-27T13:30:48","modified_gmt":"2021-05-27T11:30:48","slug":"krebserkennung-mit-hilfe-von-mathematik","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.h-its.org\/de\/2021\/05\/28\/krebserkennung-mit-hilfe-von-mathematik\/","title":{"rendered":"Krebserkennung mit Hilfe von Mathematik"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Wissenschaftler\/-innen aus Heidelberg haben einen neuen Weg gefunden, die Entstehung von Krebs mit Hilfe von mathematischen Modellen nachzuverfolgen. Die Ergebnisse wurden nun im Fachmagazin PLOS Computational Biology ver\u00f6ffentlicht.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Krebs ist eine Krankheit, die durch genetische Ver\u00e4nderungen verursacht wird. Diese Ver\u00e4nderungen k\u00f6nnen jede Komponente eines Gens betreffen, allerdings f\u00fchren nur einige zu einer Ver\u00e4nderung der Funktion der Zelle und somit letztendlich zu Krebs. Diese sogenannten \u201eDriver-Mutationen\u201c k\u00f6nnen h\u00e4ufig und in unterschiedlicher Reihenfolge auftreten. Derzeit wird davon ausgegangen, dass die Reihenfolge der Driver-Mutationen mit dem Verlauf der Krebserkrankung und somit auch mit der klinischen Behandlung sowie der m\u00f6glichen Pr\u00e4vention zusammenh\u00e4ngt. Zellen mit einer Driver-Mutation, bei denen das Risiko besteht, dass sie zu einem Tumor heranwachsen, sind jedoch f\u00fcr lange Zeit klinisch nicht feststellbar. Dies bedeutet, dass die fr\u00fche Entstehung von Krebs, die als Karzinogenese bezeichnet wird, ein zun\u00e4chst unsichtbarer Prozess ist. Neue Ans\u00e4tze k\u00f6nnen die Situation jedoch verbessern: Software zur Analyse von Tumordaten und mathematische Modelle bieten eine M\u00f6glichkeit, diesen \u201eBlack-Box-Prozess\u201c der Entstehung von Krebs zu entschl\u00fcsseln und so ein besseres Verst\u00e4ndnis der damit verbundenen biologischen Prozesse zu erhalten.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein Team von Wissenschaftler\/-innen, darunter Mathematiker\/-innen vom <strong>HITS<\/strong>, dem <strong>Uniklinikum Heidelberg <\/strong>und der <strong>Universit\u00e4t Heidelberg<\/strong>, hat nun ein mathematisches Modell f\u00fcr die Berechnung von verschiedenen molekularen Wegen der Karzinogenese entwickelt, das medizinische Datens\u00e4tze verwendet. Das Modell basiert auf gew\u00f6hnlichen Differentialgleichungen und wird h\u00e4ufig zur Berechnung von Evolutionsprozessen verwendet, z. B. in der Epidemiologie und der Krebsforschung. Dar\u00fcber hinaus verwendet das Modell das sogenannte \u201eKronecker-Produkt\u201c, das eine pr\u00e4zise mathematische Analyse der Daten und eine anschlie\u00dfende medizinische Interpretation erm\u00f6glicht. Es besteht aus mehreren Komponenten, um abh\u00e4ngige und unabh\u00e4ngige Mutationsprozesse zu ber\u00fccksichtigen, also Mutationen, die von anderen Mutationen beeinflusst werden oder auch nicht. Das Team von Mathematiker\/-innen kann daher mit Hilfe dieser Methode viele medizinische Aspekte in ihre Analyse mit einbeziehen. F\u00fcr den nun ver\u00f6ffentlichten Fachartikel fokussierten sich die Wissenschaftler\/-innen zun\u00e4chst auf die Krebsentstehung im Dickdarm, genauer gesagt das am h\u00e4ufigsten vererbte Darmkrebs-Syndrom (Lynch-Syndrom). Die Ergebnisse der jetzigen Berechnungen stimmen mit den aktuellen klinischen Tumordaten \u00fcberein und k\u00f6nnen so wichtige Hinweise auf die verschiedenen Stadien der Krebsentstehung geben. Der neue Ansatz bietet dar\u00fcber hinaus einen modularen Rahmen f\u00fcr verschiedene Krebsarten und kann mit Hilfe einiger Modifikationen in Zukunft auch auf andere Organe angewendet werden.<\/p>\n\n\n\n<p>In einem weiteren Schritt werden die Wissenschaftler\/-innen ihren Modellierungsansatz weiter verfeinern, um neu generierte medizinische Daten mit einzubeziehen und die Auswirkungen verschiedener Pr\u00e4ventions-, Diagnose- und Behandlungsstrategien zu analysieren. Ziel ist es, auf Grundlage der neuen wissenschaftlichen Erkenntnisse die klinische Behandlung von Krebspatient\/-innen sowie die Pr\u00e4ventionsm\u00f6glichkeiten von Risikopatient\/-innen zu optimieren.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Forschungsarbeit entstand im Rahmen der sogenannten \u201c<a href=\"https:\/\/emcl.iwr.uni-heidelberg.de\/research\/projects\/mathematical-oncology\">Mathematics in Oncology<\/a>\u201d Kooperation, einer Zusammenarbeit von verschiedenen Wissenschaftler\/-innen und Institutionen. Zum Forschungsteam geh\u00f6ren <strong>Saskia Haupt<\/strong> und <strong>Vincent Heuveline <\/strong>(<a href=\"https:\/\/www.h-its.org\/de\/forschung\/dmq\/\">DMQ Gruppe am HITS<\/a> und <a href=\"https:\/\/emcl.iwr.uni-heidelberg.de\/\">EMCL Gruppe an der Universit\u00e4t Heidelberg<\/a>), <strong>Alexander Zeilmann<\/strong> (<a href=\"https:\/\/typo.iwr.uni-heidelberg.de\/home\">Universit\u00e4t Heidelberg<\/a>), <strong>Hendrik Bl\u00e4ker<\/strong> (<a href=\"https:\/\/www.uniklinikum-leipzig.de\/einrichtungen\/pathologie\">Institut f\u00fcr Pathologie, Uniklinikum Leipzig<\/a>) sowie <strong>Aysel Ahadova<\/strong>, <strong>Magnus von Knebel Doeberitz<\/strong> und <strong>Matthias Kloor<\/strong> (<a href=\"http:\/\/atb-heidelberg.de\/\">Abteilung f\u00fcr Angewandte Tumorbiologie (ATB) am Uniklinikum Heidelberg<\/a>).&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Link zum Fachartikel: <a href=\"https:\/\/journals.plos.org\/ploscompbiol\/article?id=10.1371\/journal.pcbi.1008970\"><strong>Mathematical modeling of multiple pathways in colorectal carcinogenesis using dynamical systems with Kronecker structure<\/strong><\/a><br>Haupt&nbsp;S, Zeilmann&nbsp;A, Ahadova&nbsp;A, Bl\u00e4ker&nbsp;H, von Knebel Doeberitz&nbsp;M, et al. (2021) Mathematical modeling of multiple pathways in colorectal carcinogenesis using dynamical systems with Kronecker structure. PLOS Computational Biology 17(5): e1008970. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1371\/journal.pcbi.1008970\">https:\/\/doi.org\/10.1371\/journal.pcbi.1008970<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wissenschaftler\/-innen aus Heidelberg haben einen neuen Weg gefunden, die Entstehung von Krebs mit Hilfe von mathematischen Modellen nachzuverfolgen. 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