TY  - GEN
TI  - Analyse von Signalproteinen in Zelllinien und Tumorgewebe mit Reverse Phase Proteinarrays
Y1  - 2010///
N2  - Krebs ist eine der häufigsten Todesursachen weltweit, wobei Lungen- und Prostatakrebs bei Männern die am weitesten verbreiteten Krebsarten sind. Dabei unterscheiden sich beide Krebsarten grundlegend. Während Lungenkrebs stark abhängig von umweltbedingten Risikofaktoren ist, zeigt Prostatakrebs eine ausgeprägte molekulare Heterogenität sowie ein altersbedingt steigendes Risiko. Der molekulare Hintergrund von Lungenkrebs ist häufig eine Deregulation der Rezeptor-Tyrosin-Kinase-Signalwege, speziell des AKT- und MAPK-Signalweges. Daher sind spezifische Kinase-Inhibitoren vielversprechende Wirkstoffe für die individuelle Therapie von Lungenkrebspatienten. Zur Beurteilung der Reaktion auf eine Behandlung mit solchen Inhibitoren sollte in einem Set von 84 Lungenkrebszelllinen nach Proteinexpressionsprofilen gesucht werden, die mit deren Wirksamkeit korrelieren. Als maßgebliche Grundlage zur Behandlung von Prostatakrebspatienten dient der in der Histopathologie bestimmte Gleasonwert der Biopsieproben. Jedoch führt dieser nicht immer zu einer angemessenen Therapieentscheidung, da die prognostische Aussage des Gleasonwertes nur unzureichend ist. Daher sollten zur Verbesserung der Prognose in einem Set von Tumorproben Markerproteine gefunden werden, die einerseits die Aggressivität der Tumore berücksichtigen sowie mit dem Auftreten des TMPRSS:ERG-Fusionsgens assoziiert sind. Zur Beantwortung dieser Fragen wurde auf die Reverse Phase Proteinarray-Technologie zurückgegriffen, die zunächst im Hinblick auf Durchsatz, Sensitivität und Robustheit weiterentwickelt wurde. Eine antikörperbasierte Signalamplifikation wurde zur Steigerung der Sensitivität entwickelt, um auch die Detektion gering exprimierter Proteine zu ermöglichen. Die Validierung von Antikörpern mittels RNAi wurde etabliert, um die Datenqualität zu verbessern und die isoformspezifische Detektion von Proteinen sicherzustellen. Nach erfolgreicher Optimierung der RPPA-Technologie wurde in der statistischen Umgebung R ein Analysewerkzeug programmiert, das flexibel eingesetzt werden kann, um RPPA-Daten einzulesen, zu normalisieren und zu visualisieren. Die Verwendung der experimentellen Verbesserungen wie auch der entwickelten Datenanalysewerkzeuge in einem miRNA-Screening bestätigte die hohe Leistungsfähigkeit und Robustheit zum Einsatz in Hochdurchsatzproteomanalysen. Die Analyse der Lungenkrebszelllinien ergab für jeden Wirkstoff sechs bis acht potentielle Markerproteine, wobei vor allem Proteine des AKT-Signalweges als mögliche Resistenzmarker identifiziert wurden. Als Ergebnis der Analyse des RPPA-basierenden Proteomprofilings von Prostatatumoren konnte eine erhöhte Aktivierung von p38 mit geringen Gleasonwerten korreliert werden. Die TMPSS:ERG-fusionsgenpositiven Prostatatumore zeigten eine reduzierte Expression der onkogenen Proteine ERK, PI3K p110 und CDK6, was auf eine Assoziation mit weniger aggressiven Tumoren hinweist. Es konnte zudem gezeigt werden, dass die formale Begriffsanalyse zur Datenintegration für kleine Probensätze sinnvoll eingesetzt werden kann. So wurde eine Korrelation des TMPRSS:ERG-Fusionsgens mit geringen Gleasonwerten beobachtet. Darüber hinaus zeigte sich eine gegensätzliche Regulation der p38- und ERK-Signalwege. In Proben hohen Gleasonwertes ist p38 gering aktiviert bei gleichzeitig hoher Expression und starker Aktivierung von ERK.
UR  - https://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/11599/
KW  - prostate cancer 
KW  -  fusion gene 
KW  -  protein microarray 
KW  -  lung cancer
A1  - Mannsperger, Heiko Alexander
ID  - heidok11599
AV  - public
ER  -