Gewebe- und Datenbank Ovarialkarzinom

Das Ovarialkarzinom ist die siebthäufigste Krebserkrankung der Frau und die tödlichste Krebserkrankung des weiblichen Genitaltraktes. Unter anderem auf Grund fehlender Screeningverfahren und einem späten Symptombeginn, werden über 60% aller Ovarialkarzinome in einem fortgeschrittenen Stadium (FIGO III-IV) diagnostiziert. Zielgerichtete Therapiemethoden, wie der Einsatz von anti-VEGF Antikörpern oder Poly-ADP-Ribose-Polymerase (PARP)-Inhibitoren, konnten die Prognose der Patientinnen in den letzten Jahren zwar verbessern, doch profitieren nicht alle Patientinnen gleichermaßen.

Ein wichtiger Aspekt der personalisierten Tumor-Medizin ist neben der Suche nach spezifischen und nebenwirkungsarmen Therapeutika vor allem die Identifikation von Patientinnen mit der höchsten Aussicht auf ein Ansprechen der Therapie. In diesem Zusammenhang ist es unerlässlich klinische Zusammenhänge und tumorbiologische Hintergründe besser zu verstehen, um bestehende Therapien zu optimieren, neue Therapien zu entwickeln und Nebenwirkungen zu vermeiden – ganz im Sinne der personalisierten Krebsmedizin. Zu diesem Zweck verwaltet die LMU-Frauenklinik in Zusammenarbeit mit dem Institut für Pathologie einen Tumor-Micro-Array mit detaillierten klinischen Annotationen.

Ihre Aufgaben:

• Laufende Aktualisierung und Pflege unserer bereits bestehenden Datenbank.

• Statistische Analysen auf der Grundlage unserer klinischen Datenbank zur Identifikation von Faktoren mit Einfluss auf Überleben, OP-Outcome etc. von Ovarialkarzinom-Patientinnen
• Analysen zur Expression potentiell klinisch relevanter Proteine anhand unseres Tissue Micro Arrays (Fokus Tumorimmunologie, Tumorstammzellen, Neovaskularisation)
• Weitergehende in vitro Versuche im Zellkultur- oder Organoidmodell sind bei Interesse zusätzlich denkbar

Wir bieten:

• Eine gewissenhafte Betreuung und etablierte Methodik zur Durchführung eines hoch-relevanten Forschungsvorhabens in einem hilfsbereiten und freundlichen Team. Ziel ist die Publikation der Ergebnisse in einem internationalen Fachjournal.

• Zur Vertiefung des klinischen Verständnisses können Hospitationen oder Famulaturen in unserer Klinik ergänzend angeboten werden.

Wir suchen:

Eine:n Student:in mit großer Motivation zur Durchführung eines gemischt statistisch-experimentellen Forschungshabens mit hoher klinischer Relevanz. Mathematische Vorkenntnisse oder Programmiererfahrung sind nicht obligat, könnten jedoch von Vorteil sein.