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Translationale Tumor- und Entzündungsdiagnostik

Arbeitsgruppe

  • Prof. Dr. Tobias Bäuerle
  • Dr. med. Dorde Komljenovic
  • Dr. med. Nadine Bayerl
  • Dr. med. Sebastian Mathy
  • Dr. med. Konstantin Hellwig
  • PD Dr. med. Stephan Ellmann
  • Dr. rer. nat. Zoltan Winter
  • Lisa Nagel
  • Christina Engert

Zusammenfassung

Karzinogenese und Entzündung induzieren Prozesse von Tumor- und Immunzellen, die mit der lokalen Mikroumgebung interagieren und systemische Auswirkungen haben können und zu einer Fernmetastasierung bzw. einer systemischen Reaktion auf die Entzündung führen. Das Hauptforschungsgebiet der Arbeitsgruppe ist die Beurteilung dieser Prozesse durch multimodale Bildgebung auf translationaler und klinischer Ebene, einschließlich MRT, CT, PET, Ultraschall und optischer Bildgebung. Ziel ist es, neue bildgebende Verfahren zur Beurteilung von Tumorwachstum, Metastasierung und Entzündungsprozessen für translationale Zwecke in präklinischen Modellen und Patienten zu entwickeln. Zu diesem Zweck bewerten wir quantitative Parameter bei lokalen und systemischen Erkrankungen und implementieren Machine Learning Algorithmen zur Integration großer Mengen von Bildgebungsdaten, um onkologische oder entzündliche Erkrankungen zu erkennen, zu diagnostizieren oder vorherzusagen. Arbeiten werden derzeit in nationalen und internationalen Programmen gefördert, insbesondere von der Deutschen Forschungsgesellschaft im Rahmen der Sonderforschungsbereiche 1181 (Checkpoints for Resolution of Inflammation) und TR 305 (Striking a moving target: From mechanisms of metastatic organ colonization to novel systemic therapies) sowie das Schwerpunktprogramm SPP 2084 µBone (Colonisation and Interactions of Tumor Cells within the Bone Microenvironment).

 

Aktuelle Publicationen (Auswahl):

  1. Czegley C, Gillmann C, Seyler L, Schauer C, Naschberger E, Uder M, Schett G, Bäuerle T*, Hoffmann M* (*contributed equally, shared last authorship) (2018). A model of chronic enthesitis and new bone formation characterized by multimodal imaging. Dis Model Mech 11(9): dmm034041
  2. Ellmann S, Schlicht M, Dietzel M, Janka R, Hammon M, Saake M, Ganslandt T, Hartmann A, Kunath F, Wullich B, Uder M, Bäuerle T (2020) Computer-aided diagnosis in multiparametric MRI of the prostate: An open-access online tool for lesion classification with high accuracy. Cancers 12(9):E2366
  3. Ellmann S, Seyler L, Evers J, Heinen H, Bozec A, Prante O, Kuwert T, Uder M, Bäuerle T (2019) Prediction of early metastatic disease in experimental breast cancer bone metastasis by combining PET/CT and MRI parameters to a Model-Averaged Network. Bone 120:254-261
  4. Heinen H, Seyler L, Popp V, Hellwig K, Bozec A, Uder M, Ellmann S, Bäuerle T (2020) Morphological, functional, and molecular assessment of breast cancer bone metastases by experimental ultrasound techniques compared with magnetic resonance imaging and histological analysis. Bone, 144:115821
  5. Saake M, Schmidle A, Kopp M, Hanspach J, Hepp T, Laun FB, Nagel AM, Dörfler A, Uder M, Bäuerle T (2019) MRI brain signal intensity and relaxation times in individuals with prior exposure to gadobutrol. Radiology 290(3): 659-668