Dr. Roland Schwarz nach Köln berufen

Ermöglicht hat dies das Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen, das das CCCE sowie den landesweiten Aufbau eines „Exzellenznetzwerks Krebsmedizin“ unterstützt, um die patientenorientierte Forschung im Bereich der personalisierten Krebstherapie voranzutreiben.

Dr. Schwarz ist ausgewiesener Experte für maschinelles Lernen, theoretische Informatik und klinische Onkologie. Er wird die Entwicklung von Algorithmen in der Onkologie ausbauen sowie an seine Zusammenarbeit in großen Datenanalyse-Konsortien anknüpfen. So hat er bereits als Principal Investigator in der TCGA/ICGC Pan-Cancer Analysis of Whole Genomes (PCAWG) statistische und Deep-Learning-Modelle entwickelt, die die Auswirkungen somatischer genetischer Variationen auf die Genregulation vorhersagen. Geplant ist auch eine enge Zusammenarbeit mit dem 2018 gegründeten Zentrum für Daten- und Simulationswissenschaften an der Uni Köln.

Univ.-Prof. Dr. Gereon R. Fink, Dekan der medizinischen Fakultät der Universität zu Köln, über den Neuzugang aus Berlin: „Wir freuen uns sehr, dass Dr. Schwarz dem Ruf nach Köln gefolgt ist. Er forscht in einem sehr jungen Themenfeld und wir sind gespannt, zu welchen Erkenntnissen die intelligente Aufbereitung und Auswertung medizinischer Daten noch führen wird.“ Der Leiter des CIO sowie Sprecher des CCCE, Univ.-Prof. Dr. Michael Hallek, ergänzt: „Mit Dr. Schwarz konnten wir einen exzellenten Spezialisten aus einem hoch-innovativen Forschungsgebiet gewinnen, der zudem national und international gut vernetzt ist. Ich freue mich sehr auf die Zusammenarbeit mit ihm“.

Roland Schwarz kommt vom Max-Delbrück-Centrum für Molekulare Medizin, einer Einrichtung der Helmholtz-Gemeinschaft, wo er seit 2016 als Juniorgruppenleiter sowie im Rahmen des Partnerstandortes des Deutschen Konsortiums für Translationale Krebsforschung (DKTK) tätig war. Als Informatiker erforschte er dort mit seiner Arbeitsgruppe „Evolutionäre und Krebsgenomik“ die Themen maschinelles Lernen und statistische Algorithmen mit dem Ziel, das Verständnis der Ursachen und der funktionellen Konsequenzen von Unterschieden in Tumoren und der Krebsevolution besser zu verstehen.

„Zelluläre und molekulare Unterschiede innerhalb eines Tumors spielen bei vielen Krebserkrankungen eine entscheidende Rolle, insbesondere für Diagnostik und die Entwicklung von zielgerichteten Therapien“, so Dr. Schwarz. „Krebs wird von evolutionären Prozessen getrieben. Die Zellen verändern fortlaufend ihre genetische Zusammensetzung und kämpfen ums Überleben, auch untereinander. Jeder Tumor hat dabei seinen eigenen Stammbaum, mit Auswirkungen auf die Bildung von Metastasen oder seine individuelle Behandelbarkeit.“

Schwarz stellt sich der komplexen Aufgabe, Veränderungen in der Kopienzahl bestimmter Gene in hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung zu erfassen. Gemeinsam mit Teams aus Großbritannien hat Schwarz Algorithmen entwickelt, die diese Kopienzahlen höchst präzise rekonstruieren können: Das Software-Tool Refphase kann strukturelle Veränderungen im Erbgut (sogenannte SCNAs von Somatic copy number alterations) besonders genau identifizieren. Anschließend kann mithilfe des MEDICC2 Algorithmus die Evolutionsgeschichte des Krebses akkurat rekonstruiert werden. Mithilfe dieser Verfahren wiesen Dr. Schwarz und Kollegen 2020 die kontinuierliche strukturelle Evolution in verschiedenen Krebstypen nach. Für seine Arbeit zur Krebsgenomevolution wurde er bereits 2016 mit dem Preis der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften in der Krebsforschung ausgezeichnet.

Roland Schwarz ist gebürtige Klever, Jahrgang 1979. Er war von 2009 bis 2012 Postdoc am Cancer Research UK Cambridge Institute und von 2012 bis 2016 Marie-Curie-Stipendiat am EMBL - European Bioinformatics Institute in Hinxton. In dieser Zeit war er auch als Junior und später Senior Research Fellow des Wolfson College der Universität Cambridge tätig, bevor er 2016 als Nachwuchsgruppenleiter an das Max-Delbrück-Centrum für Molekulare Medizin nach Berlin wechselte. Er studierte bis 2003 Computerwissenschaft in Würzburg und schloss 2008 das Studium der Bioinformatik mit dem Dr. rer. nat. an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg ab.