Molekulare Charakterisierung von Leukämien

Die vorliegende Arbeit gibt einen Überblick über den aktuellen Stand der molekularen Charakterisierung von akuten lymphatischen und myeloischen Leukämien und der chronisch lymphatischen Leukämie. Zusammenfassend zeigt die Arbeit, wie komplex und vielschichtig die Pathogenese der Leukämien ist und das onkogene Kooperativität einen der Schlüssel zur besseren Behandlung der Erkrankungen darstellen könnte. Diese Entwicklung steht jedoch noch am Anfang und eine große Herausforderung ist hier die Implementierung der bisher meist experimentellen Diagnostik in die klinische Routine

Antiangiogene Gentherapie mittels eines modifizierten AAV-Vektors

Bei der Tumorangiogenese ist die Balance zwischen den pro- und antiangiogenen Faktoren zu Gunsten der proangiogenen Faktoren hin verschoben. Therapeutisch lässt sich die Tumorangiogenese durch eine Hemmung proangiogener Faktoren wie VEGF auch im klinischen Setting wirksam beeinflussen. In präklinischen Modellen ließ sich zeigen, dass auch durch Gabe von physiologisch vorkommenden antiangiogenen Faktoren wie Endostatin und Angiostatin das Wachstum experimenteller Tumoren signifikant gehemmt werden konnte. Angiostatin besteht aus den ersten Kringel-Domänen des Plasminogens und wird bei einer Reihe von physiologischen Prozessen im Körper durch proteolytische Spaltung freigesetzt. Es inhibiert primäres und metastatisches Tumorwachstum durch Hemmung der Tumorneoangiogenese. Da diese löslichen Faktoren eine sehr kurze Halbwertszeit aufweisen, ist eine Gabe als Protein wenig erfolgversprechend und erste klinische Daten zur Applikation von Endostatin als Protein in klinischen Studien waren enttäuschend. Ein effizienter alternativer Applikationsweg für diese Faktoren stellt zweifellos eine gentherapeutisch vermittelte systemische Überexpression dar, wie sie beispielsweise bei Gerinnungsfaktoren bereits in ersten klinischen Studien angewendet worden ist. Sowohl die Leber als auch die Muskulatur können dabei als Orte der Überexpression nach Gentransfer genutzt werden. Der Wahl und Optimierung des Vektorsystems kommt bei einer solchen Strategie ein zentraler Stellenwert zu. In der hier vorgelegten Arbeit wurde ein Vektorsystem basierend auf Adeno-assoziierten Viren (AAV) für die antiangiogene Gentherapie entwickelt und optimiert. Konventionelle AAV-Vektoren basieren auf einem einzelsträngigen DNA Genom, welches von infizierten Zellen zuerst in ein doppelsträngiges Genom umgewandelt werden muss, um eine Genexpression zu ermöglichen. Dieser Schritt ist limitierend auf dem Weg zur Transgenexpression. In dieser Arbeit wurde ein sogennanter „self compementary“ AAV-Vektor (scAAV) hergestellt und charakterisiert, der in der Zielzelle primär eine doppelsträngige DNA zur Verfügung stellt. Die Strategie beruhte dabei auf Daten der Arbeitsgruppe von Prof. Dr. J. Samulski, Capel Hill, USA. Es wurde auf dieser Basis ein AAV-Konstrukt zur Expression des Green-Fluorescent Protein (GFP) als Markergen und ein weiteres Konstrukt zur Expression von Angiostatin kloniert und in einem AAV-Serotyp 2 verpackt. Das scAAV-Vektorsystem zeigte in vitro eine um eine log-Stufe stärkere Genexpression (GFP) als konventionelle AAV-Vektoren. Damit wurden die Daten der amerikanischen Arbeitsgruppe bestätigt. In funktionellen in-vitro-Experimenten zeigten sich die scAAV/Angiostatin-Vektoren den konventionellen AAV/Angiostatin-Vektoren signifikant überlegen bei der Hemmung der Proliferation von Endothelzellen. In der Zusammenfassung konnte im Rahmen dieser Arbeit der Grundstein gelegt werden für die Anwendung von scAAV zur Expression von Angiostatin im Rahmen der Gentherapie von Tumoren

Molekulare Charakterisierung von Leukämien

Die vorliegende Arbeit gibt einen Überblick über den aktuellen Stand der molekularen Charakterisierung von akuten lymphatischen und myeloischen Leukämien und der chronisch lymphatischen Leukämie. Zusammenfassend zeigt die Arbeit, wie komplex und vielschichtig die Pathogenese der Leukämien ist und das onkogene Kooperativität einen der Schlüssel zur besseren Behandlung der Erkrankungen darstellen könnte. Diese Entwicklung steht jedoch noch am Anfang und eine große Herausforderung ist hier die Implementierung der bisher meist experimentellen Diagnostik in die klinische Routine

Added predictive value of omics data: specific issues related to validation illustrated by two case studies

In the last years, the importance of an independent validation for the prediction ability of a new gene signature has been largely recognized. Recently, with the development of gene signatures which integrate rather than substitute the clinical predictors in the prediction rule, the focus has been moved to the validation of the added predictive value of a gene signature, i.e. to the verification that the inclusion of the new gene signature in a prediction model is able to improve its prediction ability. The high-dimensional nature of the data from which a new signature is derived raises challenging issues and necessitates to modify classical methods to adapt them to this framework. Here we show how to validate the added predictive value of a signature derived from high-dimensional data and critically discuss the impact of the choice of the different methods on the results. The analysis of the added predictive value of two gene signatures developed in two recent studies on the survival of leukemia patients allows us to illustrate and empirically compare different validation techniques in the high-dimensional framework

Priority-Lasso: a simple hierarchical approach to the prediction of clinical outcome using multi-omics data

The inclusion of high-dimensional covariate data in prediction models has become a well-studied topic in the last decades. Although most of these methods do not account for possibly different types of variables in the set of covariates available in the same dataset, there are many such scenarios where the covariates can be structured in blocks of different types. To date, there exist a few computationally intensive approaches that make use of block structures of this kind. In this paper we present priority-Lasso, an intuitive and practical analysis strategy for building prediction models based on Lasso that takes such block structures into account. It requires the definition of a priority order of blocks of data. Lasso models are calculated successively for every block and the fitted values of every step are included as an offset in the fit of the next step. We apply priority-Lasso with different settings on a dataset of acute myeloid leukemia (AML) consisting of clinical variables, cytogenetics, gene mutations and expression variables, and compare its performance on an independent validation dataset to standard Lasso models. The results show that priority-Lasso is able to keep pace with Lasso in terms of prediction accuracy. Variables of blocks with higher priorities are favored over variables of blocks with lower priority, which results in an easily useable and transportable model for clinical practice

Elevated levels of IL-6 and CRP predict the need for mechanical ventilation in COVID-19

Background: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) can manifest as a viral-induced hyperinflammation with multiorgan involvement. Such patients often experience rapid deterioration and need for mechanical ventilation. Currently, no prospectively validated biomarker of impending respiratory failure is available.Objective: We aimed to identify and prospectively validate biomarkers that allow the identification of patients in need of impending mechanical ventilation.Methods: Patients with COVID-19 who were hospitalized from February 29 to April 9, 2020, were analyzed for baseline clinical and laboratory findings at admission and during the disease. Data from 89 evaluable patients were available for the purpose of analysis comprising an initial evaluation cohort (n = 40) followed by a temporally separated validation cohort (n = 49).Results: We identified markers of inflammation, lactate dehydrogenase, and creatinine as the variables most predictive of respiratory failure in the evaluation cohort. Maximal IL-6 level before intubation showed the strongest association with the need for mechanical ventilation, followed by maximal CRP level. The respective AUC values for IL-6 and CRP levels in the evaluation cohort were 0.97 and 0.86, and they were similar in the validation cohort (0.90 and 0.83, respectively). The calculated optimal cutoff values during the course of disease from the evaluation cohort (IL-6 level > 80 pg/mL and CRP level > 97 mg/L) both correctly classified 80% of patients in the validation cohort regarding their risk of respiratory failure.Conclusion: The maximal level of IL-6, followed by CRP level, was highly predictive of the need for mechanical ventilation. This suggests the possibility of using IL-6 or CRP level to guide escalation of treatment in patients with COVID-19-related hyperinflammatory syndrome

Bundesweites Monitoring von Innenentwicklungspotenzialen – Ausgangslage und Perspektive

Der Beitrag zeigt mögliche Wege eines bundesweiten Monitorings von Innenentwicklungspotenzialen auf. Die Erfassung und das Monitoring von Innenentwicklungspotenzialen, das heißt von Baulücken, Brachflächen und Leerständen, bilden eine wichtige Grundlage für eine flächensparende Siedlungsentwicklung, einen besseren Schutz von Außenbereichen sowie Planungs- und Entscheidungsprozesse im Sinne einer „Innen-vor-Außen“-Politik. Ausgehend von einem Überblick der aktuellen Erfassungsaktivitäten in Deutschland, werden verschiedene Varianten einer bundesweiten Erfassung vorgestellt, diskutiert und ein Ansatz entwickelt, der perspektivisch ein kontinuierliches Monitoring der Innenentwicklung ermöglichen könnte. Damit würde ein entscheidendes informatorisches Instrument zur dauerhaften nachhaltigen Flächenentwicklung geschaffen

Priority-Lasso: a simple hierarchical approach to the prediction of clinical outcome using multi-omics data

BACKGROUND The inclusion of high-dimensional omics data in prediction models has become a well-studied topic in the last decades. Although most of these methods do not account for possibly different types of variables in the set of covariates available in the same dataset, there are many such scenarios where the variables can be structured in blocks of different types, e.g., clinical, transcriptomic, and methylation data. To date, there exist a few computationally intensive approaches that make use of block structures of this kind. RESULTS In this paper we present priority-Lasso, an intuitive and practical analysis strategy for building prediction models based on Lasso that takes such block structures into account. It requires the definition of a priority order of blocks of data. Lasso models are calculated successively for every block and the fitted values of every step are included as an offset in the fit of the next step. We apply priority-Lasso in different settings on an acute myeloid leukemia (AML) dataset consisting of clinical variables, cytogenetics, gene mutations and expression variables, and compare its performance on an independent validation dataset to the performance of standard Lasso models. CONCLUSION The results show that priority-Lasso is able to keep pace with Lasso in terms of prediction accuracy. Variables of blocks with higher priorities are favored over variables of blocks with lower priority, which results in easily usable and transportable models for clinical practice

IL-8 as mediator in the microenvironment-leukaemia network in acute myeloid leukaemia

The bone marrow microenvironment is physiologically hypoxic with areas being as low as 1% O-2, e.g. the stem cell niche. Acute myeloid leukaemia (AML) blasts misuse these bone marrow niches for protection by the local microenvironment, but also might create their own microenvironment. Here we identify IL-8 as a hypoxia-regulated cytokine in both AML cell lines and primary AML samples that is induced within 48 hours of severe hypoxia (1% O2). IL-8 lacked effects on AML cells but induced migration in mesenchymal stromal cells (MSC),an integral part of the bone marrow. Accordingly, MSC were significantly increased in AML bone marrow as compared to healthy bone marrow. Interestingly, mononuclear cells obtained from healthy bone marrow displayed both significantly lower endogenous and hypoxia-induced production of IL-8. IL-8 mRNA expression in AML blasts from 533 patients differed between genetic subgroups with significantly lower expression of IL-8 in acute promyelocytic leukaemia (APL),while in non APL-AML patients with FLT ITD had the highest IL-8 expression. In this subgroup, high IL-8 expression was also prognostically unfavourable. In conclusion, hypoxia as encountered in the bone marrow specifically increases IL-8 expression of AML, which in turn impacts niche formation. High IL-8 expression might be correlated with poor prognosis in certain AML subsets

A 4-gene expression score associated with high levels of Wilms Tumor-1 (WT1) expression is an adverse prognostic factor in acute myeloid leukaemia

Wilms Tumor-1 (WT1) expression level is implicated in the prognosis of acute myeloid leukaemia (AML). We hypothesized that a gene expression profile associated with WT1 expression levels might be a good surrogate marker. We identified high WT1 gene sets by comparing the gene expression profiles in the highest and lowest quartiles of WT1 expression in two large AML studies. Two high WT1 gene sets were found to be highly correlated in terms of the altered genes and expression profiles. We identified a 17-probe set signature of the high WT1 set as the optimal prognostic predictor in the first AML set, and showed that it was able to predict prognosis in the second AML series after adjustment for Europe