@article{AscheidBaumannFunkeetal.2023,
  author    = {Ascheid, David and Baumann, Magdalena and Funke, Caroline and Volz, Julia and Pinnecker, J{\"u}rgen and Friedrich, Mike and H{\"o}hn, Marie and Nandigama, Rajender and Erg{\"u}n, S{\"u}leyman and Nieswandt, Bernhard and Heinze, Katrin G. and Henke, Erik},
  title     = {Image-based modeling of vascular organization to evaluate anti-angiogenic therapy},
  series = {Biology Direct},
  volume    = {18},
  journal   = {Biology Direct},
  doi       = {10.1186/s13062-023-00365-x},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-357242},
  year      = {2023},
  abstract  = {In tumor therapy anti-angiogenic approaches have the potential to increase the efficacy of a wide variety of subsequently or co-administered agents, possibly by improving or normalizing the defective tumor vasculature. Successful implementation of the concept of vascular normalization under anti-angiogenic therapy, however, mandates a detailed understanding of key characteristics and a respective scoring metric that defines an improved vasculature and thus a successful attempt. Here, we show that beyond commonly used parameters such as vessel patency and maturation, anti-angiogenic approaches largely benefit if the complex vascular network with its vessel interconnections is both qualitatively and quantitatively assessed. To gain such deeper insight the organization of vascular networks, we introduce a multi-parametric evaluation of high-resolution angiographic images based on light-sheet fluorescence microscopy images of tumors. We first could pinpoint key correlations between vessel length, straightness and diameter to describe the regular, functional and organized structure observed under physiological conditions. We found that vascular networks from experimental tumors diverted from those in healthy organs, demonstrating the dysfunctionality of the tumor vasculature not only on the level of the individual vessel but also in terms of inadequate organization into larger structures. These parameters proofed effective in scoring the degree of disorganization in different tumor entities, and more importantly in grading a potential reversal under treatment with therapeutic agents. The presented vascular network analysis will support vascular normalization assessment and future optimization of anti-angiogenic therapy.},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Funke2024,
  author    = {Funke, Caroline},
  title     = {Untersuchung des Tumorgef{\"a}ßbildes an murinen Tumormodellen unter antiangiogener Therapie mit Axitinib und mG6-31},
  doi       = {10.25972/OPUS-36982},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-369820},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2024},
  abstract  = {Die Tumorangiogenese ist ein Prozess, der zur Ausbildung eines tumoreigenen Gef{\"a}ßnetzwerks f{\"u}hrt und kritisch ist f{\"u}r die Progression des Tumorwachstums, sowie f{\"u}r dessen Malignisierung und Metastasierung. Zytokine wie VEGF und PDGF steuern angiogene Prozesse. Die resultierende Tumorvaskulatur ist jedoch dysfunktional und unterscheidet sich in Struktur und Funktion stark von normalen Gef{\"a}ßen. Die antiangiogene Therapie richtet sich gegen die Tumorvaskulatur indem Angiogenese-induzierende Signalwege inhibiert werden. Es existieren zahlreiche therapeutische Ans{\"a}tze, zu denen u.a. Anti-VEGF- Antik{\"o}rper und Rezeptortyrosinkinaseinhibitoren z{\"a}hlen. Ziel der antiangiogenen Therapie ist es, die Ausbildung neuer Blutgef{\"a}ße im Tumor zu stoppen sowie existierende unreife Blutgef{\"a}ße zu zerst{\"o}ren. Das Konzept der Gef{\"a}ßnormalisierung beschreibt im Rahmen der antiangiogenen Therapie Prozesse, die zu einer transienten Verbesserung dieser defekten Tumorvaskulatur und zu ihrer tendenziellen Angleichung an Struktur und Funktion von normalen Gef{\"a}ßen f{\"u}hren sollen. In dieser Studie wurden Ver{\"a}nderungen von Gef{\"a}ßparametern in murinen AT3- Mammakarzinomen und murinen Lewis-lung-Karzinomen miteinander verglichen, die entweder (a) mit mG6-31, einem monoklonalen Anti-VEGF- Antik{\"o}rper, (b) mit Axitinib, einem niedermolekularen VEGF-R-/PDGF-R- Tyrosinkinaseinhibitor antiangiogen behandelt oder (c) nicht behandelt wurden. Ziel war es dabei, Aussagen {\"u}ber die antiangiogene Wirksamkeit sowie die Gef{\"a}ß- normalisierende Effektivit{\"a}t der o.g. Antiangiogenetika zu treffen. In einer bereits abgeschlossenen Forschungsarbeit von Ascheid (vgl. Absatz 7.2) wurden mit dem gleichen Experimentalaufbau wie zuvor beschrieben ebenfalls murine Tumoren hinsichtlich makroskopischer Gef{\"a}ßstruktur und -organisation untersucht. Dabei wurde aufgezeigt, dass Gef{\"a}ß-normalisierende Prozesse durch o.g. Angiogenetika in geringem Umfang stattfanden. Die durchgef{\"u}hrte Studie zielte darauf ab, die bereits erfassten Resultate zu komplettieren und somit eine abschließende Aussage {\"u}ber das Auftreten von Gef{\"a}ßnormalisierung zu erm{\"o}glichen. 88 In den mG6-31-/Axitinib-/unbehandelten AT3-/LLC-Tumorschnitten wurden die Parameter Gef{\"a}ßdichte, Apoptoserate, Proliferationsrate, Perizytenbesatz, Intaktheit der vaskul{\"a}ren Basalmembran und endotheliale Expression von TRPC6-Kan{\"a}len immunhistochemisch bzw. mittels Immunfluoreszenz detektiert, mikroskopisch aufgenommen und quantifiziert. Diese Arbeit zeigt, dass Axitinib deutliche antiangiogene Effekte in der Tumorvaskulatur hervorruft, mG6-31 hingegen wirkt schw{\"a}cher antiangiogen. Im Unterschied zu den Ergebnissen aus Ascheids Arbeit (Ascheid, 2018) konnten- Effekte auf der Ebene der individuellen Blutgef{\"a}ße nachgewiesen werden, die in der Literatur als Anzeichen f{\"u}r eine Gef{\"a}ßnormalisierung beschrieben werden. Wiederum waren diese Effekte unter Axitinib st{\"a}rker ausgepr{\"a}gt als unter mG6- 31-Behandlung. Die Resultate beider Forschungsarbeiten zusammengefasst betrachtet, kann man feststellen, dass die Zusammenfassung der gef{\"a}ßver{\"a}ndernden Effekte, die antiangiogene Wirkstoffe hervorrufen, unter dem Begriff „Normalisierung" in Frage gestellt werden sollte.},
  subject      = {Antiangiogenese},
  language  = {de}
}