| Förderkennzeichen: | 01KT2503 |
| Fördersumme: | 298.850 EUR |
| Förderzeitraum: | 2025 - 2028 |
| Projektleitung: | Prof. Dr. Peter Loskill |
| Adresse: |
Eberhard-Karls-Universität Tübingen, Universitätsklinikum und Medizinische Fakultät, Institut für Biomedical Engineering (IBE), Abteilung Mikrophysiologische Systeme Österbergstr. 3 72074 Tübingen |
Trotz therapeutischer Fortschritte bleibt Brustkrebs in bestimmten Fällen tödlich, da einige Tumoren dem Immunsystem entkommen. Entscheidenden Einfluss hat das Tumormikromilieu (TME), das unter anderem Tumor-Endothelzellen (TECs), Immunzellen, Fibroblasten (CAFs) und extrazelluläre Matrix (ECM) umfasst. Insbesondere TECs fördern durch abnorme Eigenschaften wie verstärkte Angiogenese, ECM-Umbau und Immunmodulation das Tumorwachstum und behindern die Infiltration von Immunzellen – ein zentrales Hindernis für aktuelle Therapien. Die Hypothese ist: Eine mikrofluidische Tumor-on-Chip-Plattform, die TEC- und Immunzell-Interaktionen realistisch nachbildet, ermöglicht das gezielte Testen und Anpassen immuntherapeutischer Strategien. Ziel ist der Aufbau eines humanrelevanten Brustkrebs-in-vitro-Modells auf einer skalierbaren Organ-on-Chip-Plattform (TrOoC), das das TME einschließlich TECs integriert. Sekundärziele sind die Modellierung patientenspezifischer TMEs, hochauflösende Analysen von Tumor-TME-Immunzell-Interaktionen sowie das Testen von Standard- und Kombinationstherapien mit bispezifischen Antikörpern. Hierzu wird eine schlauchfreie Mikrofluidikplattform für die Kultivierung von Tumororganoiden, TECs, CAFs und Immunzellen (PBMCs) angepasst. Zunächst werden Zelllinien verwendet, später patientenabgeleitete Zellen integriert. Die Plattform erlaubt Langzeitkulturen und wird mittels Immunfluoreszenz, Durchflusszytometrie, Zytokinanalysen und Einzelzell-RNA-Sequenzierung charakterisiert. Therapeutische Tests erfolgen mit bispezifischen Antikörpern – allein oder in Kombination mit TME-modulierenden Wirkstoffen. Die TrOoC-Plattform soll zentrale Merkmale des Brustkrebs-TMEs realitätsnah abbilden und personalisierte Therapietests ermöglichen. Dies könnte die Entwicklung wirksamerer, individualisierter Therapien beschleunigen – auch für andere Tumorarten adaptierbar.