TY  - THES
A1  - Marquardt, André
T1  - Machine-Learning-Based Identification of Tumor Entities, Tumor Subgroups, and Therapy Options
T1  - Bestimmung von Tumorentitäten, Tumorsubgruppen und Therapieoptionen basierend auf maschinellem Lernen
N2  - Molecular genetic analyses, such as mutation analyses, are becoming increasingly important in the tumor field, especially in the context of therapy stratification. The identification of the underlying tumor entity is crucial, but can sometimes be difficult, for example in the case of metastases or the so-called Cancer of Unknown Primary (CUP) syndrome. In recent years, methylome and transcriptome utilizing machine learning (ML) approaches have been developed to enable fast and reliable tumor and tumor subtype identification. However, so far only methylome analysis have become widely used in routine diagnostics. 
The present work addresses the utility of publicly available RNA-sequencing data to determine the underlying tumor entity, possible subgroups, and potential therapy options. Identification of these by ML - in particular random forest (RF) models - was the first task. The results with test accuracies of up to 99% provided new, previously unknown insights into the trained models and the corresponding entity prediction. Reducing the input data to the top 100 mRNA transcripts resulted in a minimal loss of prediction quality and could potentially enable application in clinical or real-world settings.
By introducing the ratios of these top 100 genes to each other as a new database for RF models, a novel method was developed enabling the use of trained RF models on data from other sources. 
Further analysis of the transcriptomic differences of metastatic samples by visual clustering showed that there were no differences specific for the site of metastasis. Similarly, no distinct clusters were detectable when investigating primary tumors and metastases of cutaneous skin melanoma (SKCM). 
Subsequently, more than half of the validation datasets had a prediction accuracy of at least 80%, with many datasets even achieving a prediction accuracy of – or close to – 100%. 
To investigate the applicability of the used methods for subgroup identification, the TCGA-KIPAN dataset, consisting of the three major kidney cancer subgroups, was used. The results revealed a new, previously unknown subgroup consisting of all histopathological groups with clinically relevant characteristics, such as significantly different survival. Based on significant differences in gene expression, potential therapeutic options of the identified subgroup could be proposed. 
Concludingly, in exploring the potential applicability of RNA-sequencing data as a basis for therapy prediction, it was shown that this type of data is suitable to predict entities as well as subgroups with high accuracy. Clinical relevance was also demonstrated for a novel subgroup in renal cell carcinoma. The reduction of the number of genes required for entity prediction to 100 genes, enables panel sequencing and thus demonstrates potential applicability in a real-life setting.
N2  - Molekulargenetische Analysen, wie z. B. Mutationsanalysen, gewinnen im Tumorbereich zunehmend an Bedeutung, insbesondere im Zusammenhang mit der Therapiestratifizierung. Die Identifizierung der zugrundeliegenden Tumorentität ist von entscheidender Bedeutung, kann sich aber manchmal als schwierig erweisen, beispielsweise im Falle von Metastasen oder dem sogenannten Cancer of Unknown Primary (CUP)-Syndrom. In den letzten Jahren wurden Methylom- und Transkriptom-Ansätze mit Hilfe des maschinellen Lernens (ML) entwickelt, die eine schnelle und zuverlässige Identifizierung von Tumoren und Tumorsubtypen ermöglichen. Bislang werden jedoch nur Methylomanalysen in der Routinediagnostik eingesetzt.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Nutzen öffentlich zugänglicher RNA-Sequenzierungsdaten zur Bestimmung der zugrunde liegenden Tumorentität, möglicher Untergruppen und potenzieller Therapieoptionen. Die Identifizierung dieser durch ML - insbesondere Random-Forest (RF)-Modelle - war die erste Aufgabe. Die Ergebnisse mit Testgenauigkeiten von bis zu 99 % lieferten neue, bisher unbekannte Erkenntnisse über die trainierten Modelle und die entsprechende Entitätsvorhersage. Die Reduktion der Eingabedaten auf die 100 wichtigsten mRNA-Transkripte führte zu einem minimalen Verlust an Vorhersagequalität und könnte eine Anwendung in klinischen oder realen Umgebungen ermöglichen.
Durch die Einführung des Verhältnisses dieser Top 100 Gene zueinander als neue Datenbasis für RF-Modelle wurde eine neuartige Methode entwickelt, die die Verwendung trainierter RF-Modelle auf Daten aus anderen Quellen ermöglicht. 
Eine weitere Analyse der transkriptomischen Unterschiede von metastatischen Proben durch visuelles Clustering zeigte, dass es keine für den Ort der Metastasierung spezifischen Unterschiede gab. Auch bei der Untersuchung von Primärtumoren und Metastasen des kutanen Hautmelanoms (SKCM) konnten keine unterschiedlichen Cluster festgestellt werden. 
Mehr als die Hälfte der Validierungsdatensätze wiesen eine Vorhersagegenauigkeit von mindestens 80% auf, wobei viele Datensätze sogar eine Vorhersagegenauigkeit von 100% oder nahezu 100% erreichten. 
Um die Anwendbarkeit der verwendeten Methoden zur Identifizierung von Untergruppen zu untersuchen, wurde der TCGA-KIPAN-Datensatz verwendet, welcher die drei wichtigsten Nierenkrebs-Untergruppen umfasst. Die Ergebnisse enthüllten eine neue, bisher unbekannte Untergruppe, die aus allen histopathologischen Gruppen mit klinisch relevanten Merkmalen, wie z. B. einer signifikant unterschiedlichen Überlebenszeit, besteht. Auf der Grundlage signifikanter Unterschiede in der Genexpression konnten potenzielle therapeutische Optionen für die identifizierte Untergruppe vorgeschlagen werden.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass bei der Untersuchung der potenziellen Anwendbarkeit von RNA-Sequenzierungsdaten als Grundlage für die Therapievorhersage gezeigt werden konnte, dass diese Art von Daten geeignet ist, sowohl Entitäten als auch Untergruppen mit hoher Genauigkeit vorherzusagen. Die klinische Relevanz wurde auch für eine neue Untergruppe beim Nierenzellkarzinom demonstriert. Die Verringerung der für die Entitätsvorhersage erforderlichen Anzahl von Genen auf 100 Gene ermöglicht die Sequenzierung von Panels und zeigt somit die potenzielle Anwendbarkeit in der Praxis.
KW  - Maschinelles Lernen
KW  - Krebs <Medizin>
KW  - Tumor
KW  - Sequenzdaten
KW  - Random Forest
KW  - Vorhersage
KW  - RNA-Sequenzierung
KW  - Prognose
Y1  - 2023
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-329548
ER  - 
TY  - THES
A1  - Kaymak, Irem
T1  - Identification of metabolic liabilities in 3D models of cancer
T1  - Identifikation metabolischer Abhängigkeiten in 3D Tumormodellen
N2  - Inefficient vascularisation of solid tumours leads to the formation of oxygen and nutrient gradients. In order to mimic this specific feature of the tumour microenvironment, a multicellular tumour spheroid (SPH) culture system was used. These experiments were implemented in p53 isogenic colon cancer cell lines (HCT116 p53 +/+ and HCT116 p53-/-) since Tp53 has important regulatory functions in tumour metabolism. First, the characteristics of the cells cultured as monolayers and as spheroids were investigated by using RNA sequencing and metabolomics to compare gene expression and metabolic features of cells grown in different conditions. This analysis showed that certain features of gene expression found in tumours are also present in spheroids but not in monolayer cultures, including reduced proliferation and induction of hypoxia related genes. Moreover, comparison between the different genotypes revealed that the expression of genes involved in cholesterol homeostasis is induced in p53 deficient cells compared to p53 wild type cells and this difference was only detected in spheroids and tumour samples but not in monolayer cultures. In addition, it was established that loss of p53 leads to the induction of enzymes of the mevalonate pathway via activation of the transcription factor SREBP2, resulting in a metabolic rewiring that supports the generation of ubiquinone (coenzyme Q10). An adequate supply of ubiquinone was essential to support mitochondrial electron transport and pyrimidine biosynthesis in p53 deficient cancer cells under conditions of metabolic stress. Moreover, inhibition of the mevalonate pathway using statins selectively induced oxidative stress and apoptosis in p53 deficient colon cancer cells exposed to oxygen and nutrient deprivation. This was caused by ubiquinone being required for electron transfer by dihydroorotate dehydrogenase, an essential enzyme of the pyrimidine nucleotide biosynthesis pathway. Supplementation with exogenous nucleosides relieved the demand for electron transfer and restored viability of p53 deficient cancer cells under metabolic stress. Moreover, the mevalonate pathway was also essential for the synthesis of ubiquinone for nucleotide biosynthesis to support growth of intestinal tumour organoids. Together, these findings highlight the importance of the mevalonate pathway in cancer cells and provide molecular evidence for an enhanced sensitivity towards the inhibition of mitochondrial electron transfer in tumour-like metabolic environments.
N2  - In soliden Tumoren führt die ineffiziente Bildung von Blutgefäßen (Vaskularisierung) zu einem Nährstoff- und Sauerstoffgradienten im gesamten Tumor, welches eine spezifische Tumormikroumgebung schafft. Um diese Tumorumgebung nachzuahmen, wurde ein spezielles multi-zelluläres Tumorsphäroid (SPH) Zellkultursystem verwendet. Da Tp53 wichtige regulatorische Funktionen im Tumormetabolismus hat, wurde zur Generierung von Sphäroiden p53 isogene Darmkrebs-Zelllinen HCT116 (p53 +/+ und p53 -/-) verwendet. Zunächst wurden die Sphäroide mittels RNA Sequenzierung und Metabolomik charakterisiert, um die Genexpression und metabolischen Eigenschaften in verschiedenen Zellkulturbedingungen zu vergleichen. Diese Analyse hat gezeigt, dass gewisse Genexpressionsmuster in Tumoren wie beispielsweise Proliferations- und Hypoxia verwandte Gene in Sphäroiden übereinstimmen, nicht jedoch in Monolayer-Kulturen. Vergleicht man die zwei unterschiedlichen Genotypen miteinander, so sind Gene, die in der Cholesterinhomöostase involviert sind, in p53 defizienten Zellen induziert, nicht jedoch in p53 wildtypischen Zellen. Dieser Unterschied ist in Sphäroiden vorhanden, nicht jedoch in Monolayer-Kulturen. Verlust von p53 führt über die Aktivierung des Transkriptionsfaktors SREBP2 zur Induktion von Enzymen des Mevalonat-Synthesewegs und zudem zu einer neuen metabolischen Vernetzung, die die Generierung von Ubichinon (Coenzym Q10) unterstützt. Eine ausreichende Ubichinon-Versorgung ist wichtig, um den mitochondrialen Elektronentransport und die Pyrimidin-Biosynthese in p53-defizienten Krebszellen unter metabolischen Stressbedingungen zu unterstützen. Darüber hinaus induziert die Inhibition des Mevalonat-Synthesewegs durch Statine in p53-defizienten Darmkrebszellen, die Sauerstoff und Nährstoffmangel ausgesetzt sind, selektiv oxidativen Stress und Apoptose. Verursacht wird dies durch einen Mangel an Ubichinon, welches für den Elektronentransfer der Dihydroorotatdehydrogenase, einem essentiellen Enzym der Pyrimidinnukleotid-Biosynthese, notwendig ist. Gabe von exogenen Nukleosiden entlastete die Nachfrage an Elektronentransfer und stellte die Lebensfähigkeit von p53-defizienten Krebszellen unter metabolischem Stress wieder her. Darüber hinaus konnte gezeigt werden, dass der Mevalonat-Syntheseweg auch für die Synthese von Ubichinon für die Pyrimidinnukleotid-Biosynthese unerlässlich ist, um das Wachstum von Darmtumor-Organoiden zu unterstützen. Zusammengenommen interstreichen diese Ergebnisse die Bedeutung des Mevalonat-Syntheseweg in Krebszellen und liefern den molekularen Mechanismus für die erhöhte Empfindlichkeit von Tumorzellen gegenüber der Hemmung des mitochondrialen Elektronentransfers in einer Tumor-ähnlichen Stoffwechselumgebung.
KW  - p53
KW  - cancer
KW  - CoQ10
KW  - Tumor
KW  - Modell
KW  - Stoffwechsel
Y1  - 2019
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-181544
ER  - 
TY  - THES
A1  - Hoffmann, Helene
T1  - Identifying regulators of tumor vascular morphology
T1  - Identifizierung von Regulatoren der Tumorgefäßmorphologie
N2  - In contrast to normal vessels, tumor vasculature is structurally and functionally abnormal. Tumor vessels are highly disorganized, tortuous and dilated, with uneven diameter and excessive branching. Consequently, tumor blood flow is chaotic, which leads to hypoxic and acidic regions in tumors. These conditions lower the therapeutic effectiveness and select for cancer cells that are more malignant and metastatic. The therapeutic outcome could be improved by increasing the functionality and density of the tumor vasculature. Tumor angiogenesis also shows parallels to epithelial to mesenchymal transition (EMT), a process enabling metastasis. Metastasis is a multi-step process, during which tumor cells have to invade the surrounding host tissue to reach the circulation and to be transported to distant sites.
We hypothesize that the variability in the phenotype of the tumor vasculature is controlled by the differential expression of key transcription factors. Inhibiting these transcription factors might be a promising way for angiogenic intervention and vascular re-engineering. Therefore, we investigated the interdependence of tumor-, stroma- and immune cell-derived angiogenic factors, transcription factors and resulting vessel phenotypes. Additionally, we evaluated whether transcription factors that regulate EMT are promising targets for vascular remodeling.
We used formalin fixed paraffin embedded samples from breast cancer patients, classified according to estrogen-, progesterone- and human epidermal growth factor receptor (HER) 2 status. Establishing various techniques (CD34 staining, laser microdissection, RNA isolation and expression profiling) we systematically analyzed tumor and stroma-derived growths factors. In addition, vascular parameters such as microvessel size, area, circularity and density were assessed. Finally the established expression profiles were correlated with the observed vessel phenotype. As the SNAI1 transcriptional repressor is a key regulator of EMT, we examined the effect of vascular knockdown of Snai1 in murine cancer models (E0771, B16-F10 and lewis lung carcinoma).
Among individual mammary carcinomas, but not among subtypes, strong differences of vascular parameters were observed. Also, little difference between lobular carcinomas and ductal carcinomas was found. Vessel phenotype of Her2 enriched carcinomas was similar to that of lobular carcinomas. Vessel morphology of luminal A and B and basal-like tumors resembled each other. Expression of angiogenic factors was variable across subtypes. We discovered an inverse correlation of PDGF-B and VEGF-A with vessel area in luminal A tumors. In these tumors expression of IL12A, an inhibitor of angiogenesis, was also correlated with vessel size. Treatment of endothelial cells with growth factors revealed an increased expression of transcription factors involved in the regulation of EMT. Knockdown of Snai1 in endothelial cells of mice increased tumor growth and decreased hypoxia in the E0771 and the B16-F10 models. In the lewis lung carcinomas, tumor vascularity and biodistribution of doxorubicin were improved. Here, doxorubicin treatment in combination with the endothelial cell-specific knockdown did slow tumor growth. This shows that SNAI1 is important for a tumor's vascularization, with the significance of its role depending on the tumor model.
The methods established in this work open the way for the analysis of the expression of key transcription factors in vessels of formalin fixed paraffin embedded tumors. This research enables us to find novel targets for vascular intervention and to eventually design novel targeted drugs to inhibit these targets.
N2  - In Tumoren, im Vergleich zu gesundem Gewebe, sind Aufbau und Funktionsweise von Blutgefäßen abnormal. Tumorgefäße sind unorgansiert, stark gewunden und geweitet, und weisen einen ungleichmäßigen Durchmesser sowie häufige Verzweigungen auf. Die chaotische Durchblutung führt zu hypoxischen und sauren Regionen. Diese abnormale Gefäßstruktur verringert sowohl die Einbringung, als auch die Wirksamkeit von Medikamenten und fördert zudem Invasivität und Metastasierung. Die Tumorbehandlung könnte durch eine "Normalisierung" der Gefäße sowie durch die Verbesserung der Dichte der Tumorblutgefäße erleichtert werden, da Medikamente so leichter das Tumorzentrum erreichen. In Tumoren weist der Prozess der Angiogenese Parallelen zur epithelial-mesenchymalen Transition (EMT) auf. Die EMT spielt eine zentrale Rolle bei der Metastasierung. Hierbei handelt es sich um einen mehrstufigen Prozess, bei dem Tumorzellen in das umgebende Wirtsgewebe eindringen um den Blutkreislauf zu erreichen und so zu weiter entfernten Organen zu gelangen.
Laut unserer Hypothese werden die unterschiedlichen Phenotypen der Tumorblutgefäße durch die Expression verschiedener Schlüssel-Transkriptionsfaktoren kontrolliert. Die Hemmung dieser Transkriptionsfaktoren wäre folglich eine vielversprechende Möglichkeit in die Gefäßsturktur einzugreifen und sie zu restrukturieren. Deshalb wurde die Wechselwirkungen zwischen angiogenen Faktoren, die von Tumorzellen, Stromazellen und Zellen des Immunsystems abgesondert werden und Transkriptionsfaktoren sowie den resultierenden Gefäßphenotypen untersucht. Zudem wurde evaluiert, ob Transkriptionsfaktoren, die bei der EMT von Bedeutung sind, ein therapeutisches Ziel zur Umorganisation der Gefäßstruktur darstellen könnten.
Für diese Studie wurden humane, in Formalin fixierte und in Paraffin eingebette, Proben von Brustkrebspatienten verwendet. Diese Proben wurden anhand des Rezeptorstatus von Östrogen-, Progesteron- und humanem epidermalen Wachstumsfaktor-Rezeptor (HER) 2 in tumorbiologische Untergruppen eingeordnet. Die Etablierung verschiedener Techniken (CD34 Gewebefärbung, Laser-Mikrodissektion, RNA-Isolierung und Erstellung von Expressionsprofilen) ermöglichte es, systematisch Wachstumsfaktoren, die von den Tumoren und ihrem umgebenden Stroma sezerniert werden, zu analysieren. Zusätzlich untersuchten wir vaskuläre Parameter wie Gefäßgröße, -fläche, -dichte und -zirkularität. Schließlich wurden die erstellten Expressionsprofile mit den Gefäßeigenschaften korreliert. In verschiedenen murinen Krebsmodellen (E0771, B16-F10 und Lewis-Lungenkarzinom) untersuchten wir die Auswirkung der Herrunterregulierung des Transkriptionsfaktors SNAI1 in Blutgefäßen. SNAI1 spielt eine Schlüsselrolle bei der Regulierung der EMT.
Es zeigte sich, dass die einzelnen Brustkrebsproben sich bezüglich der untersuchten Gefäßparameter stark voneinander unterschieden. Zwischen den Subtypen hingegen waren keine Unterschiede zu sehen. Lobuläre und duktale Karzinome unterschieden sich kaum voneinander. Der Gefäßphenotyp der HER2-positiven Proben ähnelte dem der lobulären. Des Weiteren ähnelten sich Karzinome vom Luminal A- und B-Typ so wie vom Basal-Zell-Typ in ihrer Gefäßmorphologie. Das Expressionsmuster der Wachstumsfaktoren variierte von Tumor zu Tumor und innerhalb der Subytpen. Es stellte sich heraus, dass die Expression von PDGF-B und VEGF-A im Subtyp Luminal A invers mit der Gefäßfläche korreliert ist. Außerdem war in dieser Gruppe die Expression des Angiogenese-Hemmers IL-12A direkt mit der Gefäßgröße korreliert. Die Behandlung von Endothelzellen mit Wachstumsfaktoren zeigte eine erhöhte Expression von Transkriptionsfaktoren, die an der Regulierung der EMT beteiligt sind. Die Herrunterregulierung von Snai1 in Endothelzellen im Tierversuch führte zu einer Zunahme des Tumorwachstums sowie zu einem Rückgang der Hypoxie in den Tumormodellen E0771 und B16-F10. In den Lewis-Lungenkarzinomen kam es zu einer Verbesserung der Blutgefäßmorphologie und der Verteilung von Doxorubicin im Tumorgewebe. Die Therapie mit Doxorubicin in Kombination mit der endothellzell-spezifischen  Herrunterregulierung von Snai1 zeigte zudem eine stärkere Hemmung des Tumorwachstums.
Die Methoden, die in dieser Arbeit etabliert wurden, ermöglichen die Analyse der Expression von Schlüssel-Transkriptionsfaktoren in den Gefäßen von Formalin fixierten und in Paraffin eingebetten Proben. Dies macht es wiederum möglich neue Angriffspunkte für die Gefäßmodulation zu finden und schlußendlich neue, darauf gerichtete Medikamente zu entwickeln.
KW  - Antiangiogenese
KW  - Angiogenese
KW  - Tumor
KW  - Transkriptionsfaktor
KW  - tumor angiogenesis
KW  - epithelial-mesenchymal transition
KW  - tumor vascular morphologie
KW  - Tumorangiogenese
KW  - Epithelial-mesenchymale Transition
KW  - Tumorgefäßmorphologie
Y1  - 2017
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-142348
ER  - 
TY  - THES
A1  - Röhrig, Florian
T1  - Verbesserung der Medikamenteneinbringung in solide Tumoren durch Modifikation der extrazellulären Matrix
T1  - Improving drug delivery into solid tumors by modification of the extracellular matrix
N2  - Bei der Behandlung solider Tumoren spielen systemisch verabreichte Chemotherapeutika eine wich- tige Rolle. Allerdings akkumulieren diese Therapeutika besser in normalem Gewebe als in Tumoren. Als Ursache für diesen unzureichenden Transport von Medikamenten in den Tumor wurde bisher vor allem die dysfunktionale Tumorvaskulatur diskutiert. Diese befindet sich in einem chaotischen und unreifen Zustand ohne ausreichende Bedeckung der Gefäße mit stabilisierenden Perizyten. Aus dem Zustand der Vaskulatur resultierend erreichen Medikamente den Tumor nur in geringem Ausmaß und werden dort heterogen verteilt. Als Grund für den Zustand der Vaskulatur wur- de ein großer Überschuss an pro-angiogenetischen Faktoren im Tumor ausgemacht. Durch eine anti-angiogenetische Behandlung konnte in präklinischen Modellen für einen gewissen Zeitraum die Tumorvaskulatur „normalisiert“ werden. Dies zeichnete sich vor allem durch Veränderung von zwei wichtigen Parametern für die Medikamenteneinbringung aus: zum Einen kommt es zu einer Reduktion der Gefäßdichte. Zum Anderen zu einer Reifung der Blutgefäße. In einem Teil von Pati- enten scheint dabei der Effekt der Gefäßverbesserung zu überwiegen und es kann eine verbesserte Perfusion detektiert werden. Mutmaßlich führt dies auch zu einer verbesserten Einbringung von Therapeutika in den Tumor und so zu einer erhöhten Effizienz der Therapie. In einem weiteren Teil der Patienten scheint jedoch der Effekt der Gefäßreduktion zu überwiegen und die detektierte Perfusion im Tumor wird durch die Behandlung verringert.

Das in dieser Arbeit verwendete MT6-Fibrosarkom-Modell reagierte auf eine anti-angiogenetische Therapie nicht mit einer sonst in murinen Modellen beobachteten Wachstumsreduktion. Die- se ermöglichte eine so bisher nicht mögliche Untersuchung der sekundären Effekte einer anti- angiogenetischen Therapie wie die Medikamenteneinbringung in den Tumor. Die Vaskulatur in MT6-Tumoren zeigte dabei nach einer anti-angiogenetischen Vorbehandlung, die erwarteten Merk-male einer „normalisierten“ Vaskulatur wie eine Reduktion der Gefäßdichte bei gleichzeitiger Rei- fung der verbleibenden Gefäße. Dies führte jedoch nicht zu einer verbesserten Effizienz einer subsequenten Chemotherapie. Durch Vergleich mit einem weiteren Tumor-Modell, dem 4T1-Modell für ein metastasierendes Mammakarzinom, konnten signifikante Unterschiede im Gefäßbild beider Modelle ausgeschlossen werden. Durch mikroskopische Methoden konnte dabei beobachtet werden, dass die Diffusion von Medikamenten aus den Blutgefäßen des MT6-Modells im Vergleich zum 4T1-Modell verringert war. Weitere Untersuchungen deuten auf eine Differenz in der Qualität der extrazellulären Matrix der verwendeten Tumor-Modelle. Durch mRNA-Expressionsanalysen konnte die Enzymfamilie der Lysyloxidasen als mögliche Ursache für diesen Diffusionsunterschied identi- fiziert werden. Lysyloxidasen katalysieren vor allem die Quervernetzung von Proteinen der Extra- zellulärmatrix. Im Weiteren konnte gezeigt werden, dass die Quervernetzung von Matrixproteinen durch Lysyloxidasen ursächlich für die Diffusions-Inhibierung kleiner Moleküle wie das Chemo- therapeutikum Doxorubicin sein kann. Durch spezifische Inhibition der Lysyloxidasen mittels des Inhibitors βAPN konnte diese Diffusions-Inhibition sowohl in vitro als auch im MT6-Tumor-Modell nahezu vollständig verhindert werden. Die hohe Aktivität von Lysyloxidasen im MT6-Modell stell- te allerdings kein Alleinstellungsmerkmal dieses Modells dar. In weiteren Untersuchungen konnte gezeigt werden, dass Lysyloxidasen in einer Vielzahl von murinen und humanen Tumorzelllinien überexprimiert wird. Die Inhibition von Lysyloxidasen durch βAPN konnte dabei in allen unter- suchten Modellen die Einbringung von Medikamenten in den Tumor erhöhen und könnte so eine sinnvolle adjuvante Maßnahme zur Verbesserung bestehender Chemotherapien darstellen.
N2  - Systemically administered chemotherapeutics play a major role in in the treatment of so- lid tumors. However, these chemotherapeutics accumulate better in healthy tissue than in tumors. The reason for this insufficient transport of drugs into the tumor could be the dysfunctional tumor vasculature, which is in a chaotic and immature state without an adequate vessel coverage by stabilizing pericytes. As a result of this vasculature, only small amounts of drugs reach the tumor and are further just heterogeneously distributed. A great abundance of pro-angiogenic factors in the tumor was believed to cause this insufficient vasculature. In pre-clinical models, „normalization“ of the tumor vasculature could be achieved with anti-angiogenic therapy for a certain period of time. This was characterized by changes in two important parameters for drug administration: on the one hand reduction of vessel density, on the other hand maturation of blood vessels. In one part of patients, the effect of vessel normalization seems to be predominant leading to improved perfusion. Presumably, this leads to improved administration of chemotherapeu- tics into the tumor and therefore to a more efficient therapy. In another part of patients, the effect of vessel reduction seems to be predominant and the detectable perfusion in the tumor is decreased. The MT6 fibrosarcoma model, which was used in this work, did not respond to the anti-angiogenic therapy with an inhibition of tumor growth as usually observed in murine models. This observation enabled a so far not possible investigation of the secondary effects of an anti-angiogenic therapy, such as drug transport into the tumor. After the anti-angiogenic pre-treatment, the vasculature of MT6 tumors indicated the expected characteristics of a „normalized“ vasculature, such as reduction of vessel density and simultaneous maturation of remaining vessels. However, this did not lead to improved efficacy of subsequently administered chemotherapy. Comparison with another tumor model, the 4T1 model for metastasizing mamma carcinoma, did not reveal signifi- cant differences in the vessel pattern. Observation with microscopic methods indicated a reduced diffusion of drugs from the blood vessels of the MT6 model compared to those of the 4T1 model. Further investigations showed differences in the quality of the extracel- lular matrix of both used tumor models. mRNA expression analyses revealed the family of lysyl oxidases as a putative cause for the differences in diffusion. Lysyloxidases catalyze primarily the cross-linking of proteins of the extracellular matrix. Moreover, it was shown that the cross-linking of matrix proteins by lysyl oxidases is causative for the inhibition of diffusion of small molecules such as the chemotherapeutic doxorubicin. A specific inhibi- tion of lysyl oxidases with the inhibitor βAPN could almost entirely prevent the inhibition of diffusion in vitro and in the MT6 model. However, the high activity of lysyl oxidases in the MT6 model is not a unique feature of this model. Further investigations showed, that lysyl oxidases are over expressed in many human and murine tumor cell lines. In all investigated models, inhibition of lysyl oxidases with βAPN improved drug transport into the tumor and βAPN could therefore be a reasonable adjuvant therapy to improve the efficacy of already existing chemotherapeutics.
KW  - Lysin-Oxidase
KW  - Tumor
KW  - Angiogenese
KW  - Chemotherapie
KW  - extrazelluläre Matrix
KW  - Lysyloxidasen
KW  - Tumor
KW  - extrazelluläre Matrix
KW  - Lysyl oxidases
KW  - Tumour
KW  - extracellular matrix
Y1  - 2015
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-117381
ER  -