Gruppe Zaborsky

Krebs entsteht und entwickelt sich nicht isoliert. Tumorzellen stehen in ständigem Austausch mit Immunzellen und anderen Komponenten ihrer Umgebung – dem sogenannten Tumormikromilieu. Diese komplexen Wechselwirkungen beeinflussen das Wachstum des Tumors, seine genetische Vielfalt sowie das Ansprechen auf Therapien. Das Verständnis dieser Prozesse ist entscheidend, um neue und wirksamere Behandlungsstrategien zu entwickeln. Um diese Mechanismen besser zu verstehen kombinieren wir modernste Einzelzelltechnologien, räumliche Analysen und funktionelle Experimente an Tumorproben unserer Patienten und unterschiedlichen Mausmodellen. Unser Ziel ist es dabei Ansätze zu entwickeln, um die Wirksamkeit von Immuntherapien zu verbessern.

Tumore bestehen aus genetisch unterschiedlichen Zellpopulationen, die sich im Verlauf der Erkrankung kontinuierlich verändern – ein Prozess, der als klonale Evolution bezeichnet wird. Diese Dynamik beeinflusst maßgeblich Krankheitsverlauf, Therapieansprechen und die Entstehung von Resistenzen.

Wir nutzen moderne Einzelzell- und räumliche Analyseverfahren, um diese Vielfalt zu entschlüsseln. Durch die Untersuchung von Patientenproben und präklinischen Modellen erfassen wir, wie Tumorzellen sich entwickeln, anpassen und die Umgebung umgestalten. Neben den soliden Tumoren, Mammakarzinom und kolorektales Karzinom, liegt ein besonderer  Schwerpunkt unserer Arbeit auf der chronischen lymphatischen Leukämie (CLL), der häufigsten Leukämieform im Erwachsenenalter, die durch die Ansammlung bösartiger B-Zellen in Blut, Knochenmark und lymphatischen Organen gekennzeichnet ist.

Neben den Krebszellen selbst untersuchen wir das komplexe Netzwerk aus Immunzellen, Stromazellen, löslichen Faktoren, der extrazellulären Matrix und dem Mikrobiom. Dieses „Krebs-Ökosystem“ beeinflusst entscheidend, ob das Immunsystem Tumorzellen erkennt und angreift oder der Tumor der Immunüberwachung entkommt und sich im Körper ausbreiten kann.

Wir analysieren Tumorzellen, T-Zellen und weitere Immunzellen des Tumormikromilieus, um die antitumorale Immunantwort besser zu verstehen. Ziel ist es, Wege zu finden, Immunzellen gezielt zu aktivieren sowie Angriffspunkte von Tumorzellen aufzuzeigen um so die Wirksamkeit moderner Immuntherapien zu verbessern.

1. Drothler S, Scherhäufl C, Suete C, Parigger T, Gassner FJ, Pleyer L, Egle A, Greil R, Geisberger R, Zaborsky N. IGHV1 usage is associated with lymphadenopathy and aggressive disease in the TCL1 mouse model for chronic lymphocytic leukemia. Sci Rep. 2025 Nov 10;15(1):39290. doi: 10.1038/s41598-025-23109-5. PMID: 41214147; PMCID: PMC12603018.

2. Rinnerthaler G, Egle D, Bartsch R, Schmitt CA, Petzer A, Balic M, Petru E, Denison U, Singer CF, Bjelic-Radisic V, Gampenrieder SP, Knauer M, Sotlar K, Brunner C, Posch F, Hlauschek D, Sölkner L, Bago-Horvath Z, Filipits M, Gili M, Ritter M, Wieser V, Albertini C, Zaborsky N, Weiss L, Marhold M, Schneeweiss B, Pusch R, Gnant M, Greil R. Neoadjuvant atezolizumab in combination with dual HER2 blockade plus epirubicin in women with early HER2-positive breast cancer: the randomized phase 2 ABCSG-52/ATHENE trial. Nat Cancer. 2025 Jan;6(1):41-50. doi: 10.1038/s43018-024-00890-2. Epub 2025 Jan 16. PMID: 39820125; PMCID: PMC11779624.

3. Parigger T, Drothler S, Scherhäufl C, Gassner FJ, Schubert M, Steiner M, Höpner JP, Hödlmoser A, Schultheis L, Bakar AA, Neureiter D, Pleyer L, Egle A, Greil R, Geisberger R, Zaborsky N. Oncogenic MTOR Signaling Axis Compensates BTK Inhibition in a Chronic Lymphocytic Leukemia Patient with Richter Transformation: A Case Report and Review of the Literature. Acta Haematol. 2024;147(5):604-611. doi: 10.1159/000537791. Epub 2024 Feb 24. PMID: 38402867; PMCID: PMC11441378.

4. Parigger T, Gassner FJ, Drothler S, Scherhäufl C, Hödlmoser A, Schultheis L, Bakar AA, Huemer F, Greil R, Geisberger R, Weiss L, Zaborsky N. Combined DANN Analysis from Stool and Blood Samples Improves Tumor Tracking and Assessment of Clonal Heterogeneity in Localized Rectal Cancer Patients. Technol Cancer ResTreat. 2024 Jan-Dec;23:15330338241252706. doi: 10.1177/15330338241252706. PMID: 38766867; PMCID: PMC11104029.

5. Vaisband M, Schubert M, Gassner FJ, Geisberger R, Greil R, Zaborsky N, Hasenauer J. Validation of genetic variants from NGS data using deep  convolutional neural networks. BMC Bioinformatics. 2023 Apr 20;24(1):158. doi:10.1186/s12859-023-05255-7. PMID: 37081386; PMCID: PMC10116675.

6. Parigger T, Gassner FJ, Scherhäufl C, Bakar AA, Höpner JP, Hödlmoser A, Steiner M, Catakovic K, Geisberger R, Greil R, Zaborsky N. Evidence for Non-Cancer-Specific T Cell Exhaustion in the Tcl1 Mouse Model for Chronic Lymphocytic Leukemia. Int J Mol Sci. 2021 Jun 22;22(13):6648. doi: 10.3390/ijms22136648. PMID: 34206229; PMCID: PMC8268419.

7. Parigger T, Greil R, Zaborsky N. Mouse models to decipher anti-tumor immunity. Oncotarget. 2019 Aug 20;10(49):5005-5006. doi: 10.18632/oncotarget.27111. PMID: 31489109; PMCID: PMC6707950.