mRNA Krebs-Immuntherapien

Immun-Checkpoint-Inhibitoren und modifizierte T-Zellen haben bereits dauerhafte Remissionen ermöglicht, doch ihr Nutzen bleibt bislang auf eine Minderheit von Patientinnen und Patienten sowie Tumorarten beschränkt. Bei den meisten soliden Tumoren schwächt die immunsuppressive Tumormikroumgebung die Wirkung dieser Therapien nach wie vor ab. Um dies zu überwinden, sind gleichzeitige Fortschritte an zwei Fronten erforderlich: Therapien, welche die Tumormikroumgebung aktiv umgestalten und Immunzellen direkt im Patienten modifizieren, sowie computergestützte Methoden, welche die Tumorheterogenität erfassen, um vorherzusagen, wer auf eine Behandlung anspricht und warum.

Unsere Abteilung widmet sich genau dieser doppelten Herausforderung: Wir kombinieren mRNA- und DNA-basierte Technologien mit einem forschungsleitenden computergestützten Programm. Unser Ziel ist es, präzise Immuntherapien schnell zu den Patientinnen und Patienten zu bringen, die sie am dringendsten benötigen, und klinische sowie molekulare Erkenntnisse direkt zurück in das Labor fließen zu lassen.

FORSCHUNGSSCHWERPUNKTE

Unsere Forschung umfasst drei eng miteinander verknüpfte Arbeitsbereiche: mRNA-basierte Krebsimpfstoffe und die nanopartikelbasierte Modulation der Tumormikroumgebung, DNA-basierte Plattformen für das In-vivo-Engineering von Immunzellen sowie ein spezialisiertes computergestütztes Programm, das eigene Forschungs- und klinische Fragestellungen vorantreibt.

Auf der experimentellen Seite formulieren wir Lipidnanopartikel im eigenen Labor und entwickeln individualisierte Neoantigen-Impfstoffe sowie nanopartikelbasierte Immunstimulanzien und In-situ-Vakzinierungsstrategien zur Reprogrammierung der Tumormikroumgebung. Parallel dazu entwickeln wir DNA-Lipidnanopartikel-Plattformen, um CAR- und TCR-modifizierte T-Zellen direkt im Körper zu generieren, sowie zytokin-armierte Konstrukte der nächsten Generation zur Behandlung solider Tumoren.

Unser computergestütztes Team entwickelt Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle, die auf Patientendaten trainiert werden. Diese dienen der Identifizierung neuer therapeutischer Zielstrukturen (Target Discovery), der Integration von Einzelzell- und räumlichen Multi-Omics-Daten (Spatial Multi-omics), der Biomarker- und Response-Prädiktion sowie der Entwicklung von Entscheidungsunterstützungstools für die Immuntherapie. Als Teil von HI-TRON Mainz und dem DKFZ arbeiten wir eng mit klinischen und wissenschaftlichen Partnern zusammen, um Patientenproben und -daten in Laborerkenntnisse zu überführen, die direkt in die klinische Anwendung zurückfließen. Unser langfristiges Ziel ist es, diese Stärken zu einer wirklich individualisierten Krebsimmuntherapie zusammenzuführen.