CLINSPECT-M: Klinisches Massenspektrometrie-Zentrum für molekulare Hirnforschung in München

Eingang ins Massenspektrometer Wolfgang Filser / TUM

„Ziele des Projekts sind es, schwere neurologische Erkrankungen zu erkennen, deren molekulare Ursachen zu verstehen und die Behandlung und den Therapieverlauf besser zu überwachen. Dazu kann die Hochleistungsmassenspektrometrie entscheidende Beiträge leisten“, erklärt Prof. Bernhard Küster, Inhaber der Professur für Proteomik und Bioanalytik an der Technischen Universität München (TUM) und Co-Sprecher des Forschungsverbunds.

Die Massenspektrometrie ermöglicht es, kleinste Mengen von tausenden von Biomolekülen aus Geweben oder Körperflüssigkeiten gleichzeitig und quantitativ zu bestimmen. Derartige molekulare Profile für Proteine sollen jetzt erstmals in den klinischen Einsatz gebracht werden.

Neue Erkenntnisse zur Diagnose und Kontrolle von Krankheiten

München ist ein deutschlandweit führendes Zentrum der Neurowissenschaften. In dem neuen Forschungsverbund wollen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler zeigen, dass die massenspektrometrische Protein-Analytik zur Entdeckung von klinisch verwertbaren Biomarkern geeignet ist.

Beteiligt sind die TUM und ihr Universitätsklinikum rechts der Isar, die Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) mit Universitätsklinikum, das Helmholtz Zentrum München und das Max-Planck-Institut für Biochemie. Die Partner werden zunächst in den kommenden drei Jahren mit circa 6 Millionen Euro gefördert.

„Als ein Kernelement unseres Zukunftskonzepts TUM Agenda 2030 bringen wir mit dieser kraftvollen Kooperation in den klinischen Neurowissenschaften die systematische Vernetzung der Münchner Forschungskräfte im Rahmen unserer ONE MUNICH-Strategie einen wichtigen Schritt voran“, sagt Prof. Thomas F. Hofmann, Präsident der TUM.

Aus Sicht der Mitglieder des Konsortiums des neuen Forschungskerns Clinical Mass Spectrometry Center Munich (CLINSPECT-M) gibt es einen extrem hohen Bedarf an Biomarkern für Diagnose, Therapieentscheidung und Kontrolle des Therapieansprechens.

Alles dreht sich ums Gehirn

Der CLINSPECT-M-Verbund bearbeitet vier große medizinische Anwendungsbereiche:

◾Multiple Sklerose: Proteinprofile der Zerebrospinalflüssigkeit von 4.000 Patientinnen und Patienten sollen Medizinerinnen und Medizinern helfen, krankheitsspezifische Fingerabdrücke zu finden, die in der klinischen Diagnostik eingesetzt werden können.

◾Alzheimer’sche Krankheit: Anhand klinischer Studien mit hunderten Patienten sollen Biomarker gefunden werden, die anzeigen ob ein Medikament anschlägt, oder nicht.

◾Schlaganfall: Die Untersuchung tausender Patientenproben soll Proteine identifizieren, die Schädigungen des Gehirns durch einen Schlaganfall anzeigen und von anderen Ursachen abgrenzen.

◾Hirntumore: Hier werden hunderte Krebspatienten mit dem Ziel untersucht, molekulare Angriffspunkte für eine personalisierte Therapieentscheidung zu finden.

„Durch die Zusammenführung von medizinischen Informationen und Daten aus der Massenspektrometrie durch die Bioinformatik werden wir die komplexen Zusammenhänge dieser Erkrankungen besser verstehen und medizinisch nutzbar machen“, erklärt Co-Sprecher Prof. Daniel Teupser, Direktor des Instituts für Laboratoriumsmedizin an der LMU.

Mehr Informationen:

Das BMBF fördert mit seiner Initiative „Forschungskerne für Massenspektrometrie in der Systemmedizin“ die Umsetzung neuester Technologien in die medizinische Praxis. In einem hoch kompetitiven Verfahren wurden unter ca. 30 Antragstellern vier Konsortien aus München, Berlin, Heidelberg und Mainz ausgewählt.

Neben der BMBF-Förderung fließen in das Projekt auch Mittel des Freistaats Bayern, der TUM und der LMU.

Hochauflösende Bilder: https://mediatum.ub.tum.de/1537625

Prof. Dr. Bernhard Küster
Technische Universität München
Lehrstuhl für Proteomik und Bioanalytik
Tel.: +49-8161-7-5696
kuster(at)tum.de

https://mediatum.ub.tum.de/1537625 (Hochauflösende Bilder)
https://www.synergy-munich.de/index.html (Excellence Cluster Synergy, eine Kooperation von TUM und LMU)

Media Contact

Dr. Ulrich Marsch Technische Universität München

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