Gewebediagnostik mittels Software-unterstützter Erfassung von Biomarkern
Pathologie
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Software-unterstützte Algorithmen von medizinischen Datensätzen sind geeignet um neue Einsichten in die Pathogenese und Diagnostik von Erkrankungen zu ermöglichen. Diese neue Entwicklung soll auch für die histologische Diagnostik des malignen Melanoms verwendet werden, speziell für Datensätze der histologischen Multi Antigen Färbung (MAA; MELC-Technologie). Bislang wurden die Ergebnisse mit konventionellen Bilddaten Analysesystemen untersucht und quantifiziert. Ziel des Projekts war es mit Hilfe dieser Multiplex-Datensätze neue molekulare Erkenntnisse zu entschlüsseln, die zu der Pathogenese des Melanoms führen. Mit den neu-generierten Biomarkerprofilen, sollte ein Grundstein für neue therapeutische Ansätze gelegt werden. Im Rahmen des Projekts wurden erstmals Data Mining Algorithmen angewendet und grundlegend neue Einblicke gewonnen. So konnte erstmals die klonale Dedifferenzierung von Melanomzellen im primären Melanom dargestellt und für zahlreiche zelluläre Faktoren quantifiziert werden. Zu den Antigenen, bei denen eine starke Dedifferenzierung festzustellen war, zählten mitunter ADAM10, CD14, CD38, CD44, CD81, CD90, CD134, TNFR1 und TNFR2. Weiter wurde das lymphozytäre Infiltrat mit topographischen Bezug zu dem Tumor bzw. seiner Vorläuferlösion, dem dysplatischen Nävus qualitativ und quantitativ bestimmt. In der räumlichen Verteilung der Immunzellen waren deutliche Unterschiede zu sehen. So war die mittlere räumliche Distanz zwischen den malignen Zellen und Immunzellen relativ hoch. Dies betraf insbesondere Tumorzellklone mit hoher Dedifferenzierung. Demgegenüber war die mittlere Distanz zwischen Immunzellen und Zellen des dysplastischen Nävus‘ deutlich geringer. Diese Ergebnisse waren äußerst vielversprechend und zeigten zum ersten Mal die Entwicklung klonaler Zellverbände im primären malignen Melanom. Da Letztere durch eine einheitliche Geneexpression gekennzeichnet sind, sollte ihre systematische Erfassung einerseits neue Einblicke in die Entwicklung des Melanoms geben, andererseits dringend gesuchte Parameter für die Prognose dieses Tumors erlauben.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- Landscape of Bone Marrow Metastasis in Human Neuroblastoma Unraveled by Transcriptomics and Deep Multiplex Imaging. Cancers (Basel). 2021 Aug 26;13(17):4311
Lazic D, Kromp F, Rifatbegovic F, Repiscak P, Kirr M, Mivalt F, Halbritter F, Bernkopf M, Bileck A, Ussowicz M, Ambros IM, Ambros PF, Gerner C, Ladenstein R, Ostalecki C, Taschner-Mandl S
(Siehe online unter https://doi.org/10.3390/cancers13174311) - Multi-Antigen Imaging Reveals Inflammatory DC, ADAM17 and Neprilysin as Effectors in Keloid Formation. Int J Mol Sci. 2021 Aug 30;22(17):9417
Rath M, Pitiot A, Kirr M, Fröhlich W, Plosnita B, Schliep S, Bauerschmitz J, Baur AS, Ostalecki C
(Siehe online unter https://doi.org/10.3390/ijms22179417)
