Barozzi Labor

Forschungsschwerpunkt

Ziel des Computational Cancer Genomics Laboratory ist es zu erforschen, inwiefern genregulatorische Netzwerke beim Fortschreiten von Brust- und Prostatakrebs zu arzneimittelresistenten, metastasierenden Erkrankungen fehlreguliert werden.

Ungeachtet der Schwierigkeiten bei der Identifizierung von Genen, die die Metastasenbildung vorantreiben, wurde dem Beitrag der transkriptionellen Heterogenität zur Resistenz im Vergleich zur genetischen Heterogenität bisher wenig Aufmerksamkeit geschenkt.

Wir glauben, dass wir durch die Verlagerung dieses Fokus neue Zusammenhänge zwischen der Heterogenität des Primärtumors und der Therapieresistenz identifizieren und nutzen könnten (Hong et al. 2019). Zu diesem Zweck integrieren wir Informationen sowohl auf Einzelzell- als auch auf Populationsebene durch Genomanalysen und verwenden maschinelles Lernen zur Vorhersage von Resistenzen.

Diese Ziele unterteilen die übergreifenden Themen der Arbeitsgruppe, nämlich die Identifizierung und Charakterisierung von Mustern transkriptioneller Heterogenität in scheinbar identischen Zellen und die Charakterisierung der zugrunde liegenden Regulationsmechanismen.

Wir glauben, dass ein besseres Verständnis dieser grundlegenden Mechanismen eine neue Perspektive bieten wird, um die Behandlung von primären Tumoren erfolgreich anzupassen und dadurch Resistenzen gegen aktuelle Therapien vorzubeugen.

Weiters nutzen wir unser Interesse für automatisierte Vorhersagen:

1. der Funktion von nicht-kodierender, regulatorischer DNA (Barozzi et al. 2014, Mancino et al. 2015, Monti et al. 2017, Comoglio et al. 2019) und
2. der Zielgene von Enhancern (Gorkin et al. 2020, Osterwalder et al. 2018).