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Krebstherapie: Neue Perspektive auf das Tumorwachstum

Mit Hilfe mathematischer Modelle haben Wissenschaftler der Technischen Universität (TU) Dresden eine neue Perspektive auf den Wachstumsmechanismus bösartiger Tumore gewonnen. In der Krebstherapie ist das Verhindern des Tumorwachstums eine der wichtigsten Herausforderungen. Bisher konzentrieren sich gängige Behandlungsstrategien darauf, die Vermehrung der Krebszellen zu verhindern.

Krebszellen sind in der Lage, ihr Verhalten veränderten Umweltbedingungen wie z.B. Änderungen in der lokalen Tumorzelldichte anzupassen und von Zellteilung auf Zellbewegung umzuschalten bzw. umgekehrt. Hier setzten die Forscher an und untersuchten, wie sich dieses Umschaltverhalten der Krebszellen auf Entstehung und Fortbestand des Tumors auswirkt.

Dabei zeigen sie, dass ein sogenannter Allee-Effekt wirksam sein könnte. Der Begriff stammt aus der Ökologie und beschreibt die Beobachtung, dass das Aussterberisiko bei sehr kleinen Populationen ab einem bestimmten kritischen Punkt signifikant steigt. Auf die Krebszellen übertragen bedeutet dies, dass kleine Tumore allein aufgrund der Dynamik ihrer Zellpopulation sterben können, wenn das Umschaltverhalten so ist, dass die Zellmobilität bei wachsender Zelldichte sinkt.

Andersherum kommt es zu einem unvermeidbaren Tumorwachstum, wenn die Krebszellen bei wachsender Zelldichte beweglicher werden. Mit diesem Modell zeigen die Wissenschaftler, dass die Regulierung der Zellmigration für das Tumorwachstum eine Schlüsselrolle spielen könnte. Damit haben sie noch keine neue Therapie, aber einen vielversprechenden theoretischen Ansatz für weitere klinische Studien entwickelt.

QuelleTechnische Universität Dresden

Weitere Informationen

Die Forschungen wurden von einem internationalen Wissenschaftlerteam unter der Leitung von Prof. Andreas Deutsch vom Zentrum für Informationsdienste und Hochleistungsrechnen (ZIH), Abteilung Innovative Methoden des Computing, durchgeführt.

Originalpublikation: Andreas Deutsch et al., An Emerging Allee Effect Is Critical for Tumor Initiation and Persistence, PLOS Computational Biology, Published September 3, 2015 DOI: 10.1371/journal.pcbi.1004366

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