TY - THES A1 - Weigl, Elena Johanna Dorothée T1 - Dosis-Wirkungsbeziehungen von Gefitinib in einem humanen Lungentumormodell T1 - Characterization of dose and impact relations of Gefitinib in a human lung cancer model N2 - Als die häufigste tödliche Tumorerkrankung weltweit ist das Lungenkarzinom mit einer sehr schlechten Prognose verbunden. Eine Behandlungsoption für Lungenadenokarzinome, die eine aktivierende EGFR-Mutation aufweisen, ist der orale EGFR-TKI Gefitinib (Iressa®, ZD1839). Die Resistenzentwicklung von Tumoren gegen diese Therapie stellt ein großes klinisches Problem dar. Das Ziel dieser Arbeit war es, die Dosis-Wirkungs-Beziehung von Gefitinib, sowie die Entwicklung von Resistenzen in einem etablierten humanen 3D Lungentumormodell zu untersuchen und dieses Testsystem für eben diese Fragestellungen zu validieren. Vorliegende Arbeit bestätigt, dass pharmakologische Untersuchungen in Zellkulturen häufig zu einer Überschätzung des Behandlungserfolges führen. Das verwendete Modell entspricht mehr den in vivo Bedingungen. In dieser Arbeit wurden zwei ATP-Zellvitalitätsassays für die statischen 3D Lungentumormodelle etabliert und erfolgreich angewendet. Dabei zeigte sich eine konzentrationsabhängige Wirkung von Gefitinib auf das Wachstum, die Proliferation, die Apoptose, die Markerexpression sowie die Signalwegsaktivierungen. Im statischen 3D Lungentumormodell lag der IC50-Wert zwischen 0,05-0,1 µM Gefitinib welches den Werten aus klinischen Beobachtungen entspricht. Auch der in der Klinik bereits nach wenigen Stunden eintretende zeitliche Effekt von Gefitinib konnte in unserem Modell bestätigt werden. Eine dynamische Kultivierung der Lungentumorzellen, mit von Scherkräften verursachtem schnellerem Zellwachstum, führte zu einer weiteren Annährung an die klinischen Gegebenheiten. Das Netzwerk der Gefitinib-Wirkung auf die EGFR-Signalkaskade wurde in unserem Modell charakterisiert. Die Betrachtung einer resistenten Zell-Subpopulation zeigte einen Resistenzmechanismus über eine Epitheliale-Mesenchymale-Transition. Zusätzlich wurde versucht, eine neue medikamenten-resistente Zell-Subpopulation zu generieren. Das beschriebene 3D Lungentumormodell ermöglicht richtungsweisende Untersuchungen zu Dosis-Wirkungs-Beziehung von Gefitinib. Ansätze für eine weitere Optimierung des Modells wurden herausgearbeitet. N2 - Lung cancer is the deadliest proliferative disease worldwide and associated with a poor prognosis. One option for treatment of adenocarcinomas of the lung with an activating epidermal growth factor receptor (EGFR) mutation is the oral EGFR-tyrosine kinase inhibitor (TKI) Gefitinib (Iressa®, ZD1839). The development of resistances against EGFR-TKIs is a predominant clinical threat. The aim of this dissertation was to further explore the relations of dose and impact of Gefitinib and the development of resistances in an established three dimensional (3D) human lung cancer model. The models accuracy was analysed. This study confirmed that pharmacological testing in cell cultures often leads to an overestimation of the treatment while our model represents in vivo conditions in a more accurate way. Initially two ATP-cell viability assays were established and successfully used in the static 3D lung cancer model. Gefitinib had a concentration-dependent impact on cell growth, proliferation, apoptosis, the expression of markers and the activation of signalling pathways. In the static 3D lung cancer model the half maximal inhibitory concentration was reached between 0.05 µM and 0.1 µM Gefitinib. The effect of Gefitinib was apparent after several hours. These findings confirmed clinical observations. To mimic the clinical setting further the lung cancer cells were cultivated under dynamic conditions which lead to shear forces and a resulting rise in cell growth. In our model we characterized the network of the EGFR signalling pathways. Exploration of a resistant subpopulation of adenocarcinoma cells revealed an epithelial-mesenchymal transition of the cells. The generation of another resistant subpopulation was attempted. The described 3D lung cancer model can be used for an indicatory analysis of Gefitinib and its properties. Options for further improvement were explored. KW - Lungentumor KW - Dosis-Wirkungs-Beziehung KW - Adenocarcinom KW - Tissue Engineering KW - Protein-Tyrosin-Kinasen KW - Gefitinib KW - Tumormodell KW - Resistenzentwicklung Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-204359 ER - TY - JOUR A1 - Peindl, Matthias A1 - Göttlich, Claudia A1 - Crouch, Samantha A1 - Hoff, Niklas A1 - Lüttgens, Tamara A1 - Schmitt, Franziska A1 - Pereira, Jesús Guillermo Nieves A1 - May, Celina A1 - Schliermann, Anna A1 - Kronenthaler, Corinna A1 - Cheufou, Danjouma A1 - Reu-Hofer, Simone A1 - Rosenwald, Andreas A1 - Weigl, Elena A1 - Walles, Thorsten A1 - Schüler, Julia A1 - Dandekar, Thomas A1 - Nietzer, Sarah A1 - Dandekar, Gudrun T1 - EMT, stemness, and drug resistance in biological context: a 3D tumor tissue/in silico platform for analysis of combinatorial treatment in NSCLC with aggressive KRAS-biomarker signatures JF - Cancers N2 - Epithelial-to-mesenchymal transition (EMT) is discussed to be centrally involved in invasion, stemness, and drug resistance. Experimental models to evaluate this process in its biological complexity are limited. To shed light on EMT impact and test drug response more reliably, we use a lung tumor test system based on a decellularized intestinal matrix showing more in vivo-like proliferation levels and enhanced expression of clinical markers and carcinogenesis-related genes. In our models, we found evidence for a correlation of EMT with drug resistance in primary and secondary resistant cells harboring KRAS\(^{G12C}\) or EGFR mutations, which was simulated in silico based on an optimized signaling network topology. Notably, drug resistance did not correlate with EMT status in KRAS-mutated patient-derived xenograft (PDX) cell lines, and drug efficacy was not affected by EMT induction via TGF-β. To investigate further determinants of drug response, we tested several drugs in combination with a KRAS\(^{G12C}\) inhibitor in KRAS\(^{G12C}\) mutant HCC44 models, which, besides EMT, display mutations in P53, LKB1, KEAP1, and high c-MYC expression. We identified an aurora-kinase A (AURKA) inhibitor as the most promising candidate. In our network, AURKA is a centrally linked hub to EMT, proliferation, apoptosis, LKB1, and c-MYC. This exemplifies our systemic analysis approach for clinical translation of biomarker signatures. KW - EMT KW - drug resistance KW - invasion KW - stemness KW - 3D lung tumor tissue models KW - KRAS biomarker signatures KW - boolean in silico models KW - targeted combination therapy Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-270744 SN - 2072-6694 VL - 14 IS - 9 ER -