Entwicklung neuer Therapiekonzepte im myxoiden Liposarkom : Die Rolle von Fibroblastenwachstumsfaktor-Rezeptoren und microRNAs

Myxoide Liposarkome gehören zu den häufigsten Weichgewebssarkomen. Ihre Pathogenese ist aber bislang nur unvollständig verstanden und es stehen keine zielgerichteten Therapien zur Verfügung. Die für myxoide Liposarkome charakteristische Translokation führt zur Bildung eines onkogenen Fusionsproteins, das als aberranter Transkriptionsfaktor wirkt, so dass in dieser Tumorentität die Expression vieler Gene verändert ist. Daher wurden im Rahmen dieser Arbeit auf der Grundlage von whole-genome und microRNA Microarrayanalysen differentiell exprimierte Kandidatengene und -microRNAs identifiziert, validiert und funktionell charakterisiert. In den whole-genome Microarrays wurde u.a. eine Überexpression des Fibroblastenwachstumsfaktor-RezeptorsFGFR2 in myxoiden Liposarkomen im Vergleich zu normalem Fettgewebe detektiert. Fibroblastenwachstumsfaktor-Rezeptoren (FGFR) sind von enormer klinischer Bedeutung und werden bereits in anderen Tumorentitäten als therapeutische Zielstrukturen genutzt. Daher wurde die funktionelle Relevanz des FGFR-Signalwegs in den myxoiden Liposarkomzelllinien MLS 402 und MLS 1765 untersucht. Dabei führte der siRNA-vermittelte knock-down von FGF-Rezeptoren bzw. die Behandlung mit spezifischen FGFR-Tyrosinkinaseinhibitoren zur Reduktion der Zellviabilität, einer Induktion von Apoptose und einer verlangsamten zellulären Migration. Die FGFR-Inhibitoren wurden auch in Kombination mit dem für myxoide Liposarkome zugelassenen Chemotherapeutikum Trabectedin angewendet. Dabei bewirkte die zusätzliche Gabe von FGFR-Inhibitoren eine stärkere Abnahme der Viabilität, Induktion von Apoptose und Verlangsamung der Migration als Trabectedin alleine. Des Weiteren wurden die Daten der whole-genome und microRNA Microarrays integriert und mit Hilfe des bioinformatischen Modells BIRTA gemeinsam ausgewertet, so dass microRNAs mit differentieller Aktivität identifiziert werden konnten. Für ausgewählte microRNAs mit differentieller Expression und Aktivität wurden funktionelle Studien mit entsprechenden microRNA-Imitatoren in den myxoiden Liposarkomzelllinien MLS 402 und MLS 1765 angeschlossen. Dabei zeigten insbesondere die microRNAs miR-141, miR-145 und miR-200a eindeutig tumorsuppressorische Eigenschaften. Im Einklang mit ihrer Herunterregulation in Primärtumoren führte die Transfektion dieser microRNAs in beiden MLS-Zelllinien zu einer Abnahme der Viabilität sowie einer Induktion von Apoptose. Im Rahmen dieser Arbeit wurden so neue Kandidatengene und -microRNAs in myxoiden Liposarkomen identifiziert, die zur Pathogenese der Tumoren beitragen und therapeutische Zielstrukturen darstellen. Über die Beteiligung von microRNAs in dieser Tumorentität lagen bislang kaum Daten vor, so dass diese Arbeit hier neue Schlüsselstellen in der Molekularpathologie myxoider Liposarkome aufdecken konnte. Zudem wurde erstmals eine funktionelle Rolle des FGFR-Signalwegs im myxoiden Liposarkom dargestellt und so die Basis für neue zielgerichtete Therapieansätze mit FGFR-Inhibitoren geschaffen

A Knowledge-based Integrative Modeling Approach for <em>In-Silico</em> Identification of Mechanistic Targets in Neurodegeneration with Focus on Alzheimer’s Disease

Dementia is the progressive decline in cognitive function due to damage or disease in the body beyond what might be expected from normal aging. Based on neuropathological and clinical criteria, dementia includes a spectrum of diseases, namely Alzheimer's dementia, Parkinson's dementia, Lewy Body disease, Alzheimer's dementia with Parkinson's, Pick's disease, Semantic dementia, and large and small vessel disease. It is thought that these disorders result from a combination of genetic and environmental risk factors. Despite accumulating knowledge that has been gained about pathophysiological and clinical characteristics of the disease, no coherent and integrative picture of molecular mechanisms underlying neurodegeneration in Alzheimer’s disease is available. Existing drugs only offer symptomatic relief to the patients and lack any efficient disease-modifying effects. The present research proposes a knowledge-based rationale towards integrative modeling of disease mechanism for identifying potential candidate targets and biomarkers in Alzheimer’s disease. Integrative disease modeling is an emerging knowledge-based paradigm in translational research that exploits the power of computational methods to collect, store, integrate, model and interpret accumulated disease information across different biological scales from molecules to phenotypes. It prepares the ground for transitioning from ‘descriptive’ to “mechanistic” representation of disease processes. The proposed approach was used to introduce an integrative framework, which integrates, on one hand, extracted knowledge from the literature using semantically supported text-mining technologies and, on the other hand, primary experimental data such as gene/protein expression or imaging readouts. The aim of such a hybrid integrative modeling approach was not only to provide a consolidated systems view on the disease mechanism as a whole but also to increase specificity and sensitivity of the mechanistic model by providing disease-specific context. This approach was successfully used for correlating clinical manifestations of the disease to their corresponding molecular events and led to the identification and modeling of three important mechanistic components underlying Alzheimer’s dementia, namely the CNS, the immune system and the endocrine components. These models were validated using a novel in-silico validation method, namely biomarker-guided pathway analysis and a pathway-based target identification approach was introduced, which resulted in the identification of the MAPK signaling pathway as a potential candidate target at the crossroad of the triad components underlying disease mechanism in Alzheimer’s dementia