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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.
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.