Analysis of metabolomics biomarkers in human breast cancer

Das Mammakarzinom ist die häufigste Tumorerkrankung der Frau weltweit. Es weist eine Reihe von Subtypen mit unterschiedlicher Prognose und einem unterschiedlichenTherapieansprechen auf. Um die Subgruppen des Mammakarzinoms besser zu klassifizieren und die Therapiemöglichkeiten bzw. -entscheidungen zu verbessern, werden weitere prädikative, prognostische Marker sowie neue gewebebasierte Testverfahren benötigt. Die systematische Untersuchung von metabolischen Biomarkern im Tumorgewebe (sogenannte Metabolomics) ist hierbei ein interessanter methodischer Ansatz für die Identifizierung von potenziellen Biomarkern und Targets in der Tumorforschung, da Metabolitenprofile den Phänotyp und die Physiologie der Zelle darstellen. Veränderungen im Stoffwechsel werden bei einigen Tumortypen in der klinischen Diagnostik bereits routinemäßig untersucht. Die vorliegende Arbeit umfasst schwerpunktmäßig immunhistologische Untersuchungen von Schlüsselenzymen des Fett- und Glutaminstoffwechsels. Die Ergebnisse wurden anschließend mit klinischen und metabolischen Daten sowie Genexpressionsdaten korreliert. Die Arbeit zeigt erstmalig die mögliche biologische Rolle von Glycerol-3-Phosphat Acyltransferase (GPAM), ein Schlüsselenzym des De-novo-Fettstoffwechsels bei Patientinnen mit primärem Mammakarzinom. Eine hohe zytoplasmatische GPAM- Expression korreliert hierbei signifikant mit einem besseren Gesamtüberleben der Patientinnen auf RNA- und Proteinebene. Eine hohe zytoplasmatische GPAM- Expression korrelierte auch mit dem negativen Hormonrezeptor-Status der Mammakarzinome. Unsere Ergebnisse lassen unter anderem vermuten, dass die GPAM-Expression im humanen Mammakarzinomgewebe mit Veränderungen im zellulären Metabolismus assoziiert ist, insbesondere mit einer erhöhten Synthese von Phospholipiden, einem der wichtigsten Bausteine der zellulären Membran. Des Weiteren zeigen unsere Ergebnisse die generelle Relevanz von metabolischen Veränderungen bei der Krebsentstehung. Wir vermuten daher, dass GPAM eine Rolle in der Krebsprogression spielt. Wir zeigen anhand einer großen Kohorte mit einer umfassenden Charakterisierung des Metaboloms (insgesamt über 600 Metaboliten), dass es einen signifikanten Unterschied zwischen dem Stoffwechsel vom Mammakarzinomgewebe und normalem Brustgewebe gibt. Eine Zwei- Metaboliten-Ratio kann mit einer hohen Sensitivität und Spezifität das Gewebe als normales oder als Tumorgewebe zuordnen. Östrogenrezeptor-negatives Mammakarzinomgewebe zeigt eine Verschiebung des Stoffwechsels von Glutamin zu Glutamat und eine Erhöhung von de novo synthetisierten Fettsäuren. Die Aminogruppe von Glutamin kann für die Synthese von Nukleotiden verwendet werden, die vermehrt in stark profilierenden Krebszellen benötigt werden. Unsere Ergebnisse bilden eine Basis für weitere klinische Untersuchungen und Studien von Glutaminase-Inhibitoren, die ein prognostisches und therapeutisches Ziel im Mammakarzinom abgeben könnten. Eine signifikante Assoziation mit einem schlechteren Gesamtüberleben zeigte sich für PC (14:0/16:0), PC (16:0/16:0), PC (31:1) und PC (32:2). Die Untersuchungen zeigen, dass die Analyse des Tumor-Metaboloms geeignet ist, tumorspezifische Veränderungen nachzuweisen. Die Studie zeigt, dass Phospholipide und Glutamin potenzielle neue prognostische Biomarker und therapeutische Targets sein könnten.Breast cancer is the most common cancer in women worldwide. Patients which are diag-nosed in an early tumour stage (II or III) are potential candidates for biological and/or chemo-therapies. Only approximately 60% of these patients will benefit from such therapies, which are associated with severe side effects. There are currently no established predictive or prognostic biomarkers available that can predict the response and benefit of the patients to these therapies. So far biomarker discovery has mainly focused on genes and gene expression but only little on metabolomics. Therefore metabolomics is an exciting new field for the discovery of biomarkers and therapeutic target. This thesis is evaluating the integrative analysis of breast cancer though the combination of transcriptomics, in-situ proteomics and metabolomics. The results of this research project show that GPAM is a potential biological biomarker in breast cancer. A significant difference is seen between the metabolome of normal and breast cancer (GC-TOFMS, NMR, LC-MS). A higher expression of phospholipids were seen in more aggressive and hormone receptor negative breast cancers. These results show that integrative metabolome analysis is able to define and investigate metabolic dysregulations in tumour tissue