Theodor-Boveri-Institut für Biowissenschaften
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Die verfügbaren in vitro Genotoxizitätstests weisen hinsichtlich ihrer Spezifität und ihres Informationsgehalts zum vorliegenden Wirkmechanismus (Mode of Action, MoA) Einschränkungen auf. Um diese Mängel zu überwinden, wurden in dieser Arbeit zwei Ziele verfolgt, die zu der Entwicklung und Etablierung neuer in vitro Methoden zur Prüfung auf Genotoxizität in der Arzneimittelentwicklung beitragen.
1. Etablierung und Bewertung einer neuen in vitro Genotoxizitätsmethode (MultiFlow Methode)
Die MultiFlow Methode basiert auf DNA-schadensassoziierten Proteinantworten von γH2AX (DNA-Doppelstrangbrüche), phosphorylierten H3 (S10) (mitotische Zellen), nukleären Protein p53 (Genotoxizität) und cleaved PARP1 (Apoptose) in TK6-Zellen. Insgesamt wurden 31 Modellsubstanzen mit dem MultiFlow Assay und ergänzend mit dem etablierten Mikrokerntest (MicroFlow MNT), auf ihre Fähigkeit verschiedene MoA-Gruppen (Aneugene/Klastogene/Nicht-Genotoxine) zu differenzieren, untersucht. Die Performance der „neuen“ gegenüber der „alten“ Methode führte zu einer verbesserten Sensitivität von 95% gegenüber 90%, Spezifität von 90% gegenüber 72% und einer MoA-Klassifizierungsrate von 85% gegenüber 45% (Aneugen vs. Klastogen).
2. Identifizierung mechanistischer Biomarker zur Klassifizierung genotoxischer Substanzen
Die Analyse 67 ausgewählter DNA-schadensassoziierter Gene in der QuantiGene Plex Methode zeigte, dass mehrere Gene gleichzeitig zur MoA-Klassifizierung beitragen können. Die Kombination der höchstrangierten Marker BIK, KIF20A, TP53I3, DDB2 und OGG1 ermöglichte die beste Identifizierungsrate der Modellsubstanzen. Das synergetische Modell kategorisierte 16 von 16 Substanzen korrekt in Aneugene, Klastogene und Nicht-Genotoxine. Unter Verwendung der Leave-One-Out-Kreuzvalidierung wurde das Modell evaluiert und erreichte eine Sensitivität, Spezifität und Prädiktivität von 86%, 83% und 85%. Ergebnisse der traditionellen qPCR Methode zeigten, dass Genotoxizität mit TP53I3, Klastogenität mit ATR und RAD17 und oxidativer Stress mit NFE2L2 detektiert werden kann.
Durch die Untersuchungen von posttranslationalen Modifikationen unter Verwendung der High-Content-Imaging-Technologie wurden mechanistische Assoziationen für BubR1 (S670) und pH3 (S28) mit Aneugenität, 53BP1 (S1778) und FANCD2 (S1404) mit Klastogenität, p53 (K373) mit Genotoxizität und Nrf2 (S40) mit oxidativem Stress identifiziert.
Diese Arbeit zeigt, dass (Geno)toxine unterschiedliche Gen- und Proteinveränderungen in TK6-Zellen induzieren, die zur Erfassung mechanistischer Aktivitäten und Einteilung (geno)toxischer MoA-Gruppen (Aneugen/Klastogen/ Reaktive Sauerstoffspezies) eingesetzt werden können und daher eine bessere Risikobewertung von Wirkstoffkandidaten ermöglichen.
Eugenol is a phytochemical present in different plant products, e.g., clove oil. Traditionally, it is used against a number of different disorders and it was suggested to have anticancer activity. In this study, the activity of eugenol was evaluated in a human cervical cancer (HeLa) cell line and cell proliferation was examined after treatment with various concentrations of eugenol and different treatment durations. Cytotoxicity was tested using lactate dehydrogenase (LDH) enzyme leakage. In order to assess eugenol’s potential to act synergistically with chemotherapy and radiotherapy, cell survival was calculated after eugenol treatment in combination with cisplatin and X-rays. To elucidate its mechanism of action, caspase-3 activity was analyzed and the expression of various genes and proteins was checked by RT-PCR and western blot analyses. Eugenol clearly decreased the proliferation rate and increased LDH release in a concentration- and time-dependent manner. It showed synergistic effects with cisplatin and X-rays. Eugenol increased caspase-3 activity and the expression of Bax, cytochrome c (Cyt-c), caspase-3, and caspase-9 and decreased the expression of B-cell lymphoma (Bcl)-2, cyclooxygenase-2 (Cox-2), and interleukin-1 beta (IL-1β) indicating that eugenol mainly induced cell death by apoptosis. In conclusion, eugenol showed antiproliferative and cytotoxic effects via apoptosis and also synergism with cisplatin and ionizing radiation in the human cervical cancer cell line.
Mathematical optimization framework allows the identification of certain nodes within a signaling network. In this work, we analyzed the complex extracellular-signal-regulated kinase 1 and 2 (ERK1/2) cascade in cardiomyocytes using the framework to find efficient adjustment screws for this cascade that is important for cardiomyocyte survival and maladaptive heart muscle growth. We modeled optimal pharmacological intervention points that are beneficial for the heart, but avoid the occurrence of a maladaptive ERK1/2 modification, the autophosphorylation of ERK at threonine 188 (ERK\(^{Thr188}\) phosphorylation), which causes cardiac hypertrophy. For this purpose, a network of a cardiomyocyte that was fitted to experimental data was equipped with external stimuli that model the pharmacological intervention points. Specifically, two situations were considered. In the first one, the cardiomyocyte was driven to a desired expression level with different treatment strategies. These strategies were quantified with respect to beneficial effects and maleficent side effects and then which one is the best treatment strategy was evaluated. In the second situation, it was shown how to model constitutively activated pathways and how to identify drug targets to obtain a desired activity level that is associated with a healthy state and in contrast to the maleficent expression pattern caused by the constitutively activated pathway. An implementation of the algorithms used for the calculations is also presented in this paper, which simplifies the application of the presented framework for drug targeting, optimal drug combinations and the systematic and automatic search for pharmacological intervention points. The codes were designed such that they can be combined with any mathematical model given by ordinary differential equations.