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ERC Advanced Grant für Prof. Stiewe, Co-Sprecher des ehemaligen LOEWE-Schwerpunkts iCANx: Forschung eröffnet neue Wege in der Präzisionsonkologie
Prof. Dr. Thorsten Stiewe, Wissenschaftler des ehemaligen LOEWE-Schwerpunkts „iCANx – Cancer - Lung (Disease) Crosstalk: Tumor and Organ Microenvironment" (2021-2025) und Molekularonkologe an der Universität Marburg, erhält einen ERC Advanced Grant des Europäischen Forschungsrats (ERC). Das Projekt "TP53 Variant Complexity in Context: Multidimensional Functional Profiling for Precision Oncology" wird in den kommenden fünf Jahren mit rund 2,5 Millionen Euro gefördert.
Für Stiewe ist die Förderung zugleich Bestätigung und Aufbruch. Bereits von 2010 bis 2016 wurde seine Forschung durch einen ERC Grant gefördert; nun ermöglicht der Advanced Grant den nächsten großen Entwicklungsschritt. Das Projekt folgt einer Vision, die weit über ein einzelnes Krebsgen hinausreicht: „Wir wollen einen skalierbaren Ansatz schaffen, um die funktionelle Bedeutung genetischer Veränderungen künftig systematisch zu entschlüsseln“, sagt Stiewe.
Die Auszeichnung knüpft damit thematisch auch an zentrale Fragestellungen des LOEWE-Schwerpunkts an: Wie entstehen biologische Eigenschaften aus komplexen Wechselwirkungen und wie lässt sich diese Komplexität systematisch erfassen? Im Mittelpunkt des ERC-Projekts steht das Tumorsuppressorgen TP53, das häufiger mutiert ist als jedes andere bekannte Krebsgen. Mithilfe neu entwickelter experimenteller Verfahren will das Forschungsteam untersuchen, wie sich genetische Veränderungen abhängig von Zelltyp, genetischem Hintergrund und Tumormikroumgebung unterschiedlich auswirken.
Das Projekt verfolgt einen multidimensionalen Ansatz, der Mutationen erstmals gleichzeitig in mehreren biologischen Dimensionen untersucht. Ziel ist es, die Lücke zwischen der Erfassung genetischer Veränderungen und ihrem Verständnis zu schließen und damit die Grundlagen für eine präzisere Interpretation genetischer Befunde in der Krebsmedizin zu schaffen.
Langfristig könnten die Ergebnisse auch dazu beitragen, individuelle Therapieentscheidungen in der Präzisionsonkologie besser zu unterstützen und neue methodische Werkzeuge und Datensätze zu entwickeln, die sich auch auf andere krankheitsrelevante Gene übertragen lassen.