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Das follikuläre Lymphom ist eines der häufigsten Non-Hodgkin Lymphome und überwiegend eine Erkrankung des erwachsenen Menschen. In der WHO-Klassifikation ist es als ein Lymphom von Keimzentrumszellen definiert, das follikulär und/oder diffus wachsen kann. Zur Subklassifikation follikulärer Lymphome empfiehlt die WHO-Klassifikation eine Unterscheidung der Grade 1, 2 und 3 durch Auszählen der Zentroblasten pro zehn Gesichtsfelder in starker Vergrößerung. Beim Grad 3A liegen neben Zentroblasten auch Zentrozyten vor. FL Grad 3B bestehen ausschließlich aus Zentroblasten. Hinsichtlich der Zytomorphologie, Immunhistologie und Genetik bestehen deutliche Unterschiede zwischen FL Grad 1, 2 und 3A gegenüber FL Grad 3B. In der vorliegenden Arbeit konnte gezeigt werden, dass die weit überwiegende Zahl der follikulären Lymphome Grad 1, 2 und 3A ein prädominant follikuläres Wachstumsmuster aufwies. Ein follikulärer und diffuser Wuchstyp lag seltener vor. Noch seltener war ein überwiegend bzw. „rein“ diffuses Wachstumsmuster. Die mitotische und proliferative Aktivität stieg mit dem Tumorgrad linear an. Hinsichtlich der CD10 Reaktivität, der BCL-2 und p53 Expression sowie des Nachweises einer sekretorischen Differenzierung ergaben sich beim Vergleich der FL Grad 1 bis 3A keine statistisch signifikanten Unterschiede. Die BCL-2 Expression nahm allerdings bei den FL1-3A mit zunehmendem Grad ab. In zytogenetischen Untersuchungen wurden in allen follikulären Lymphomen Grad 1 bis 3A primäre bzw. sekundäre Chromosomenaberrationen gefunden. Unter den rekurrenten chromosomalen Alterationen trat die Translokation t(14;18)(q32;q21) am häufigsten auf und war insbesondere bei follikulären Lymphomen Grad 1 und 2, in etwas geringerem Maße auch bei FL Grad 3A anzutreffen. Diese Translokation scheint also in einem frühen Stadium der B-Zell-Entwicklung aufzutreten und führt primär zu einem höher differenzierten (zentrozytenreichen) Lymphom. Die t(14;18) bedingt zumeist eine Überexpression des BCL-2 Gens, die sich auch immunhistochemisch nachweisen lässt und diagnostische Verwendung findet. Das BCL-2 Protein ist daher von Nutzen für die Unterscheidung neoplastischer von reaktiven Follikeln, nicht aber, um follikuläre von anderen „low grade“ B-Zell Lymphomen zu unterscheiden. Die sekundären Alterationen charakterisieren bestimmte undifferenzierte Stadien mit hohem Blastenanteil und einer hohen mitotischen und proliferativen Aktivität. In zytogenetischen Untersuchungen von überwiegend diffus wachsenden FL konnte keine Translokation t(14;18)(q32;q21) nachgewiesen werden. Die identische Morphologie dieser Lymphome und die identischen Veränderungen auch auf genetischer Ebene deuten auf die nahe Verwandtschaft der überwiegend diffus wachsenden FL mit den typischen Keimzentrums-lymphomen hin. Es handelt sich jedoch um eine eigenständige Identität, die differenzierten Keimzentrumslymphome, die wahrscheinlich aufgrund des Fehlens einer t(14;18)(q32;q21) ein primär und ausgeprägt diffuses Wachstumsmuster aufweisen.
In this thesis, the development of a phylogenetic DNA microarray, the analysis of several gene expression microarray datasets and new approaches for improved data analysis and interpretation are described. In the first publication, the development and analysis of a phylogenetic microarray is presented. I could show that species detection with phylogenetic DNA microarrays can be significantly improved when the microarray data is analyzed with a linear regression modeling approach. Standard methods have so far relied on pure signal intensities of the array spots and a simple cutoff criterion was applied to call a species present or absent. This procedure is not applicable to very closely related species with high sequence similarity because cross-hybridization of non-target DNA renders species detection impossible based on signal intensities alone. By modeling hybridization and cross-hybridization with linear regression, as I have presented in this thesis, even species with a sequence similarity of 97% in the marker gene can be detected and distinguished from related species. Another advantage of the modeling approach over existing methods is that the model also performs well on mixtures of different species. In principle, also quantitative predictions can be made. To make better use of the large amounts of microarray data stored in public databases, meta-analysis approaches need to be developed. In the second publication, an explorative meta-analysis exemplified on Arabidopsis thaliana gene expression datasets is presented. Integrating datasets studying effects such as the influence of plant hormones, pathogens and different mutations on gene expression levels, clusters of similarly treated datasets could be found. From the clusters of pathogen-treated and indole-3-acetic acid (IAA) treated datasets, representative genes were selected which pointed to functions which had been associated with pathogen attack or IAA effects previously. Additionally, hypotheses about the functions of so far uncharacterized genes could be set up. Thus, this kind of meta-analysis could be used to propose gene functions and their regulation under different conditions. In this work, also primary data analysis of Arabidopsis thaliana datasets is presented. In the third publication, an experiment which was conducted to find out if microwave irradiation has an effect on the gene expression of a plant cell culture is described. During the first steps, the data analysis was carried out blinded and exploratory analysis methods were applied to find out if the irradiation had an effect on gene expression of plant cells. Small but statistically significant changes in a few genes were found and could be experimentally confirmed. From the functions of the regulated genes and a meta-analysis with publicly available microarray data, it could be suspected that the plant cell culture somehow perceived the irradiation as energy, similar to perceiving light rays. The fourth publication describes the functional analysis of another Arabidopsis thaliana gene expression dataset. The gene expression data of the plant tumor dataset pointed to a switch from a mainly aerobic, auxotrophic to an anaerobic and heterotrophic metabolism in the plant tumor. Genes involved in photosynthesis were found to be repressed in tumors; genes of amino acid and lipid metabolism, cell wall and solute transporters were regulated in a way that sustains tumor growth and development. Furthermore, in the fifth publication, GEPAT (Genome Expression Pathway Analysis Tool), a tool for the analysis and integration of microarray data with other data types, is described. It consists of a web application and database which allows comfortable data upload and data analysis. In later chapters of this thesis (publication 6 and publication 7), GEPAT is used to analyze human microarray datasets and to integrate results from gene expression analysis with other datatypes. Gene expression and comparative genomic hybridization data from 71 Mantle Cell Lymphoma (MCL) patients was analyzed and allowed proposing a seven gene predictor which facilitates survival predictions for patients compared to existing predictors. In this study, it was shown that CGH data can be used for survival predictions. For the dataset of Diffuse Large B-cell lymphoma (DLBCL) patients, an improved survival predictor could be found based on the gene expression data. From the genes differentially expressed between long and short surviving MCL patients as well as for regulated genes of DLBCL patients, interaction networks could be set up. They point to differences in regulation for cell cycle and proliferation genes between patients with good and bad prognosis.