Arbeitsgruppe Onkologische Mamma- und Gynäkopathologie

Primär besteht das Ziel unserer Arbeitsgruppe darin, die gewebebasierte Diagnostik in der Pathologie zu optimieren bzw. gewebebasierte Biomarker hinsichtlich ihrer Prognose und Prädiktion zu analysieren und dadurch eine präzisere Therapiestratifizierung für Patientinnen mit Brustkrebs oder gynäkologischen Krebserkrankungen zu ermöglichen.

Tumorprofiling – Einfluss von (molekular-)pathologischen prädiktiven und prognostischen Biomarkern auf die Therapiestratifizierung bei invasivem Mammakarzinom und gynäkologischen Tumoren

Zur optimalen Behandlung von Krebspatientinnen und -patienten ist es entscheidend, die geeignetste und erfolgversprechendste Therapie auszuwählen, gleichzeitig aber auch Übertherapie zu vermeiden. Prognostische und prädiktive Biomarker sind dabei wichtige Hilfsmittel, um fundierte Therapieentscheidungen zu treffen. Im Zeitalter der personalisierten Medizin sind sie nicht mehr wegzudenken. Durch Gewebeanalysen können Patientinnen und Patienten identifiziert werden, die von einer zielgerichteten Therapie profitieren. Darüber hinaus kann die Entdeckung neuer Angriffspunkte dazu beitragen, innovative Medikamente oder Therapieansätze zu entwickeln.

In unserer Arbeitsgruppe haben wir es uns zur Aufgabe gemacht, gewebebasierte Biomarker hinsichtlich ihrer prognostischen und prädiktiven Bedeutung in der Onkologie zu untersuchen. Dabei liegt der Schwerpunkt auf malignen Tumoren der Brust (Mammakarzinom) sowie der weiblichen Genitalien (z. B. Endometriumkarzinom). In diesen Tumoren analysieren wir molekularbiologische Subtypen in Bezug auf ihre Prognose und die Expression von Zielstrukturen, die für neue Therapien relevant sind. Zudem konzentrieren wir uns darauf, prädiktive Biomarker zu identifizieren, die den Einsatz neuester medikamentöser Therapien optimieren können. Dies gilt sowohl für Krebs im frühen als auch im fortgeschrittenen Stadium.

Methodisch kombinieren wir klassische histopathologische Techniken mit immunhistochemischen Verfahren, molekularpathologischen Ansätzen wie Genexpressionsanalysen, Sequenzierungstechnologien sowie der Anwendung von Tissue Microarrays. Ferner spielen digitalpathologische Analysen und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz eine zunehmen Rolle. Hier integrieren wir in Zusammenarbeit mit Arbeitsgruppen der Universität Regensburg und der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg sowie externen Partnern Methoden des Maschinellen Lernens, um die Auswertung histopathologischer Biomarker zu standardisieren und zu verbessern.