Reaktion Tumor-assoziierter Fibroblasten aus Lungenkarzinomen auf Kinase-Inhibitoren und Chemotherapeutika in verschiedenen Kulturmodellen Von der Fakultät für Energie-, Verfahrens- und Biotechnik der Universität Stuttgart zur Erlangung der Würde eines Doktors der Naturwissenschaften (Dr. rer. nat.) genehmigte Abhandlung vorgelegt von Silke Haubeiß aus Erfurt Hauptberichter: Prof. Dr. Scheurich Mitberichter: Prof. Dr. Aulitzky Tag der mündlichen Prüfung: 27.03.2013 Institut für Zellbiologie und Immunologie der Universität Stuttgart Dr. Margarete Fischer-Bosch Institut für Klinische Pharmakologie, Stuttgart und Universität Tübingen 2012 3Hiermit erkläre ich, dass ich die vorgelegte Dissertation Reaktion Tumor-assoziierter Fibroblasten aus Lungenkarzinomen auf Kinase-Inhibitoren und Chemotherapeutika in verschiedenen Kulturmodellen selbständig verfasst und keine anderen als die angegebenen Hilfsmittel und Quellen ver- wendet habe. Silke Haubeiß Stuttgart, 4. April 2013 “A model is a lie that helps you see the truth.“ Howard Skipper (1915 - 2006) 7Inhaltsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 3 Einleitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.1 Tumor-assoziierte Fibroblasten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.1.1 Bedeutung der Tumor-assoziierten Fibroblasten . . . . . . . . . . 17 3.1.2 Eigenschaften der Tumor-assoziierten Fibroblasten . . . . . . . . 18 3.1.3 Herkunft der Tumor-assoziierten Fibroblasten . . . . . . . . . . . 20 3.2 Lungenkarzinome . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.3 Das Tumorsuppressor-Gen tp53 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3.4 PDGF-Rezeptor-Signalweg und Kinase-Inhibitoren . . . . . . . . . . . . 26 3.5 Ziel der Arbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 4 Material und Methoden. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 4.1 Material . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 4.1.1 Bezugsquellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 4.1.2 Zelllinien, primäre Fibroblasten und Tumorgewebe . . . . . . . . 32 4.1.3 Lösungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 4.1.4 Software zur Datenanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 4.2 Methoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 4.2.1 Arbeiten mit Nukleinsäuren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 4.2.2 Arbeiten mit Zellkulturen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 4.2.3 Arbeiten mit Tumorgewebe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 4.2.4 Statistik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 5 Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 5.1 Sensitivität von Tumor-assoziierten Fibroblasten auf Kinase-Inhibitoren . 43 5.1.1 Sensitivität gegenüber Kinase-Inhibitoren - Screen der Inhibitor Select Substanzbibliothek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 5.1.2 Effekte zugelassener PDGFR-Inhibitoren . . . . . . . . . . . . . 44 5.1.3 Molekulare Effekte von Dasatinib auf Tumor-assoziierte Fibro- blasten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 5.1.4 Funktionelle Konsequenzen der Dasatinib-Behandlung in Tumor- Modellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 5.2 Sensitivität von Tumor-assoziierten Fibroblasten auf Cisplatin . . . . . . 59 5.2.1 Cisplatin hemmt den Zellzyklus von Tumor-assoziierten Fibro- blasten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 8 Inhaltsverzeichnis 5.2.2 Ursachen der Variabilität der Cisplatin-Sensitivität . . . . . . . . 59 5.2.3 Einfluss der Wechselwirkungen zwischen Tumor-assoziierten Fi- broblasten und Tumorzellen - Etablierung eines Modellsystems . 61 5.2.4 Wechselseitiger Einfluss von Tumor-assoziierten Fibroblasten und Tumorzellen auf die Cisplatin-Sensitivität . . . . . . . . . . . 68 5.2.5 tp53-Mutationen im Lungentumor-Kollektiv . . . . . . . . . . . 70 5.3 Sensitivität von Tumor-assoziierten Fibroblasten auf Cisplatin bei Kom- bination mit PDGFR-Inhibitoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 5.3.1 Einfluss von PDGFR-Inhibitoren auf die Cisplatin-Sensitivität der Tumor-assoziierten Fibroblasten . . . . . . . . . . . . . . . . 79 5.3.2 Einfluss von Tumor-assoziierten Fibroblasten und Dasatinib auf die Cisplatin-Sensitivität von H1299-Tumorzellen im Kokultur- Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 5.3.3 Einfluss von Dasatinib auf die Cisplatin-Sensitivität von Tumor- assoziierten Fibroblasten und Tumorzellen in Gewebeschnitten . . 80 5.4 Vergleich von Tumor-assoziierten Fibroblasten und Normalgewebe- assoziierten Fibroblasten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 5.4.1 Genexpressionsanalyse von Normalgewebe-assoziierten und Tumor-assoziierten Fibroblasten . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 5.4.2 Wachstum der Normalgewebe-assoziierten und Tumor-assoziierten Fibroblasten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 5.4.3 Sensitivität von Normalgewebe-assoziierten und Tumor-assoziierten Fibroblasten auf Medikamente der Prestwick-Substanzbibliothek . 87 5.4.4 Sensitivität von Normalgewebe-assoziierten und Tumor-assoziierten Fibroblasten auf PDGFR-Inhibitoren . . . . . . . . . . . . . . . 88 5.4.5 Sensitivität von Normalgewebe-assoziierten und Tumor-assoziierten Fibroblasten auf Cisplatin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 5.4.6 Sensitivität von Normalgewebe-assoziierten und Tumor-assoziierten Fibroblasten auf Cisplatin in Kombination mit PDGFR-Inhibitoren 94 6 Diskussion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 6.1 Pharmakologische Modulation des Phänotyps der Tumor-assoziierten Fi- broblasten zur Reduktion ihrer Tumor-unterstützenden Eigenschaften . . 98 6.2 Gegenseitige Beeinflussung der Cisplatin-Sensitivität von Tumor- assoziierten Fibroblasten und Tumorzellen . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 6.3 Wirkung einer pharmakologischen Modulation der Tumor-assoziierten Fibroblasten mit Dasatinib in Kombination mit Cisplatin . . . . . . . . . 116 6.4 Unterschiede zwischen Normalgewebe-assoziierten und Tumor-assoziierten Fibroblasten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 Inhaltsverzeichnis 9 7 Ausblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 A Anhang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 Literaturverzeichnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 Danksagung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 10 Abkürzungsverzeichnis ACT actin Akt v-akt murine thymoma viral oncogene homolog ANKRD1 ankyrin repeat domain 1 AS Aminosäure ASR Alters-standardisierte Rate, Fälle pro 100 000 Einwohner BBC3 BCL2 binding component 3 (alias PUMA) BMC bone marrow derived cell, aus dem Knochenmark stam- mende Vorläuferzelle c-Abl c-abl oncogene 1, non-receptor tyrosine kinase CaMK calcium/calmodulin-dependent protein kinase CDC cell division cycle CDKN1A cyclin-dependent kinase inhibitor 1A (alias p21, Cip1) CDKN2A cyclin-dependent kinase inhibitor 2A cDNA complementary DNA, Gegenstrang zur RNA CHEK2 checkpoint kinase 2 Cmax maximale im Blut eines Patienten erreichte Konzentrati- on eines Medikaments nach einmaliger Dosis (Plasma- spiegel); Angaben in dieser Dissertation beziehen sich auf die durchschnittlichen Cmax-Werte mehrerer Patienten der angegebenen Studien COL collagen CUB complement proteins C1r/C1s, UEGF and BMP1 CXCL12 chemokine (C-X-C motif) ligand 12 DBD DNA-Bindedomäne DEPC Diethyldicarbonat, auch Diethylpyrocarbonat DNA Desoxy Ribonucleic Acid dNTP Desoxy-Nukleotidtriphosphat dsDNA doppelsträngige DNA ECM extracellular matrix, extrazelluläre Matrix EDTA Ethylendiamintetraessigsäure EFEMP1 EGF containing fibulin-like extracellular matrix protein 1 EGF epidermal growth factor EGFR epidermal growth factor receptor EMT epithelial to mesenchymal transition, Epitheliale- mesenchymale Transition EndMT endothelial to mesenchymal transition, Endotheliale- mesenchymale Transition FAP fibroblast activation protein, alpha FBS fetal bovine serum FC fold change, x-fache Änderung FDA Food and Drug Administration FGF fibroblast growth factor FGFR2 fibroblast growth factor receptor 2 Flt fms-related tyrosine kinase 1 (vascular endothelial growth factor/vascular permeability factor receptor) 11 FOXM1 forkhead box M1 FSC forward scatter, Streulicht im Durchflusszytometer, kor- reliert mit der Zellgröße fw forward gDNA genomische DNA GI50 growth inhibitory concentration 50, Konzentration, die das Wachstum zu 50% hemmt GRPR gastrin-releasing peptide receptor GSEA gene set enrichment-Analyse HAPLN1 hyaluronan and proteoglycan link protein 1 HBEGF heparin-binding EGF-like growth factor HGF hepatocyte growth factor (hepapoietin A; scatter factor) HIPK2 homeodomain interacting protein kinase 2 IFNG interferon, gamma IGF2 insulin-like growth factor 2 IGFBP insulin-like growth factor binding protein IHC Immunhistochemie IL6 interleukin 6 (interferon, beta 2) KI67 Ki67 Antigen KITLG KIT ligand (alias SCF) LRRFIP1 leucine rich repeat (in FLII) interacting protein 1 MFGE8 milk fat globule-EGF factor 8 protein MKI67 antigen identified by monoclonal antibody Ki-67 mt mutiert mTOR mechanistic target of rapamycin MW±SD Mittelwert±Standardabweichung MYLK myosin light chain kinase NAF Normalgewebe-assoziierte Fibroblasten, aus histologisch normalem Gewebe eines Tumor-befallenen Organs NES nuclear export signal, nukleäres Exportsignal NGF nerve growth factor NLS nuclear localisation signal, nukleäres Lokalisierungs- signal NSCLC non-small cell lung cancer, Nicht-Kleinzelliger Lungen- tumor OD Oligomerisierungsdomäne PCNA proliferating cell nuclear antigen PCR Polymerase Chain Reaction, Polymerasekettenreaktion PDGF platelet-derived growth factor PDGFRB platelet-derived growth factor receptor, beta polypeptide PDK1 pyruvate dehydrogenase kinase, isozyme 1 PIK3 phosphatidylinositol-4,5-bisphosphate 3-kinase (alias PI3K) PIM1 pim-1 oncogene PMAIP1 phorbol-12-myristate-13-acetate-induced protein 1 (alias NOXA) 12 POSTN periostin, osteoblast specific factor PRD Prolinreiche Domäne Primer Oligonukleotid für die Priming-Reaktion der PCR PRKACA protein kinase, cAMP-dependent, catalytic, alpha (alias PKA) PRKDC protein kinase, DNA-activated, catalytic polypeptide (ali- as DNA-PK) PRKG1 protein kinase, cGMP-dependent, type I (alias PKG) PRRT2 proline-rich transmembrane protein 2 (alias PKC) PRUNE2 prune homolog 2 PSAP prosaposin PTPN11 protein tyrosine phosphatase, non-receptor type 11 (alias SHP2) qRT-PCR quantitative Real-Time-PCR rev reverse RMA Robust Multi-Array Average RNA ribonucleic acid, Ribonukleinsäure RT Raumtemperatur SAM Significance Analysis of Microarrays SCLC small cell lung cancer, Kleinzelliger Lungentumor SEM standard error of mean, Standardabweichung SNP single nucleotide polymorphism αSMA α-smooth muscle actin SSC side scatter, seitliches Streulicht im Durchflusszytometer, korreliert mit der Granularität der Zellen STMN1 stathmin 1 SVEP1 sushi, von Willebrand factor type A, EGF and pentraxin domain containing 1 TAD Transaktivierungsdomäne TAF Tumor-assoziierte Fibroblasten TGFβ transforming growth factor beta (Protein) TGFB2/3 transforming growth factor, beta 2/3 (Gen/RNA) TGFBI transforming growth factor, beta-induced THBS1 thrombospondin-1 TNF tumor necrosis factor tp53 tumor protein p53 TUNEL Terminal deoxynucleotidyl transferase-mediated dUTP nick end labeling VEGF vascular endothelial growth factor WHO World Health Organisation, Weltgesundheitsorganisation WT Wildtyp 13 1. Zusammenfassung Tumor-assoziierte Fibroblasten (TAF) werden in zunehmendem Maß als bedeutender Zelltyp in soliden Tumoren erkannt. Sie beeinflussen Entstehung, Wachstum, Invasion und Metastasierung der Tumore. Der wechselseitige Einfluss von TAF und Tumorzellen entscheidet mit über das Therapie-Ansprechen von Karzinomen. Über TAF aus Lungen- tumoren gibt es bisher nur wenige Untersuchungen. In dieser Arbeit sollte daher geklärt werden, wie die TAF aus dieser Tumorentität auf herkömmliche Chemotherapie (Cispla- tin) reagieren und ob sie mit einer Behandlung gezielt so verändert werden können, dass sie ihren Tumor-unterstützenden Phänotyp verlieren. Um effektive Substanzen zur pharmakologischen Modulation des TAF-Phänotyps zu identifizieren, wurde die Wirkung von 151 Kinase-Inhibitoren auf TAF untersucht und gezeigt, dass die Viabilität von TAF vor allem durch PDGFR-Inhibitoren gehemmt wer- den kann. Von den klinisch zugelassenen PDGFR-Inhibitoren hemmte Dasatinib die Pro- liferation der TAF effizienter als Imatinib, Nilotinib und Sorafenib.Microarray-Analysen der Genexpressionsänderungen von neun TAF bei einer Behandlung mit 0,1 µM Dasati- nib identifizierten eine 492 Gene umfassende „Dasatinib Response Signatur“. Vergleiche mit bereits veröffentlichten Genexpressions-Signaturen ergaben Überschneidungen mit Signaturen der Wundheilung und Quiescence. Darüber hinaus wurde ein tendenziell län- geres Überleben von Patienten festgestellt, deren Tumor-Genexpressions-Signatur einer Schnittmenge der „Dasatinib Response Signatur“ mit einer TAF-NAF-Signatur ähnelt. Funktionelle Experimente mit konditioniertem Medium bestätigten die Reduktion der Tumor-fördernden Eigenschaften primärer TAF auf die H1299-Lungentumor-Zelllinie nach einer Dasatinib-Behandlung der TAF. Zusätzlich wurde in der Gewebeschnitt-Kultur mit frischem Tumoren gezeigt, dass Dasatinib in individuellen Tumoren die Proliferation von Tumorzellen hemmen und den Zelltod von TAF und Tumorzellen induzieren kann. Bei einer Dasatinib-Behandlung wird der Phänotyp der TAF demnach so moduliert, dass deren Tumor-fördernde Eigenschaften verringert werden können. Im zweiten Teil der Arbeit wurde die Reaktion von TAF auf Cisplatin näher untersucht. In Vorarbeiten wurde gezeigt, dass TAF aus verschiedenen Patienten heterogen auf ei- ne Behandlung mit Cisplatin reagieren. Als Ursachen dafür wurden in der vorliegenden Arbeit Patientencharakteristika wie Alter und Geschlecht sowie die Tumorhistologie aus- geschlossen, ebenso wie tp53-Mutationen und der SNP rs1042522, die eine wichtige Rolle beim Ansprechen von Tumorzellen auf Chemotherapie spielen. Dagegen wurden in Kokultur-Experimenten mit TAF und H1299-Lungentumorzellen Hinweise gefunden, dass die wechselseitige Beeinflussung der Zelltypen die Cisplatin-Sensitivität moduliert und die Heterogenität der TAF verringert. TAF sind in Kokultur resistenter gegen Cispla- tin und reagieren homogener als in Monokultur, H1299 sind sensitiver. Auch im Gewe- bekulturmodell konnte gezeigt werden, dass die Tumorzellen die Reaktion der TAF auf Cisplatin beeinflussen können. Unabhängig von tp53-Mutationen der Tumore wurde ei- 14 1. Zusammenfassung ne p53-Stabilisierung in TAF humaner Lungentumore nur dann nachgewiesen, wenn die Tumorzellen selbst mit einer p53-Stabilisierung auf die Cisplatin-Behandlung reagierten. Im Gewebe ist auch der Cisplatin-induzierte Zelltod von Tumorzellen und TAF linear kor- reliert, je stärker ein Zelltyp mit Zelltod reagiert, desto stärker reagiert auch der andere Zelltyp. Diese Ergebnisse zeigen somit, dass die Reaktion der TAF auf Chemotherapie durch Tumorzellen beeinflusst werden kann. Im Folgenden wurde untersucht, welchen Einfluss die Dasatinib-induzierte Verminderung des TAF-Phänotyps auf die Cisplatin-Sensitivität von TAF und Tumorzellen hat. TAF zeigten bei einer solchen Kombinations-Behandlung eine reduzierte Sensitivität gegen- über Cisplatin. Im Kokultur-Experiment wurden hingegen keine Unterschiede zu einer alleinigen Behandlung der TAF oder H1299-Zelllinie mit Cisplatin identifiziert. Inter- essanterweise war die Reaktion der Tumorzellen und TAF in humanem Tumorgewebe in- dividuell sehr unterschiedlich. So gab es sowohl Tumore, bei denen TAF und Tumorzellen auf die Cisplatin-Dasatinib-Kombinations-Behandlung im Vergleich zur Cisplatin-Mono- Behandlung in erheblichem Maß mit Zelltod reagierten, als auch solche, bei denen beide Zelltypen deutlich weniger Zelltod zeigten. In einem Fall, bei dem TAF und Tumorzel- len mit nur 10% Zelltod reagierten, wurde eine deutliche Reduktion der Proliferation der Tumorzellen beobachtet. Dasatinib steigert somit wahrscheinlich nur in einem Teil der primären Tumore die Wirkung von Chemotherapie. Um Zielstrukturen für wirksame Medikament-Kombinationen zu identifizieren, wurden Unterschiede zwischen TAF und Normalgewebe-assoziierten Fibroblasten (NAF) unter- sucht. Auf funktioneller und molekularer Ebene wurden aber nur sehr geringe konstitu- tive Unterschiede festgestellt. Ein Screen mit 1120 zugelassenen Medikamenten konnte keine Substanz identifizieren, die selektiv die Viabilität von TAF hemmt. Auf Chemo- therapie mit Cisplatin reagierten NAF schneller als TAF mit Zellzyklus-Arrest. Außer- dem wurde die Cisplatin-induzierte HIPK2-Expression von TAF und NAF durch H1299- konditioniertes Medium unterschiedlich beeinflusst. Bei einer kombinierten Behandlung mit zugelassenen PDGFR-Inhibitoren und Cisplatin wurden Hinweise auf unterschiedli- che Sensitivitäts-Spektren von TAF und NAF identifiziert. Bei TAF bewirken Dasatinib und Imatinib eine verringerte Cisplatin-Sensitivität, bei NAF hat Nilotinib die entgegen- gesetzte Wirkung. Zusammenfassend stellt die vorliegende Arbeit erstmals eine umfassende Untersuchung der Reaktion von TAF auf Kinase-Inhibitoren und Cisplatin dar. In drei Modellsystemen wurde der Einfluss von TAF und Tumorzellen aufeinander gezeigt und die Verringerung der Tumor-fördernden Eigenschaften der TAF mittels Dasatinib-Behandlung erreicht. So- mit ist es nun möglich, das Netzwerk der Abhängigkeiten von TAF und Tumorzellen zu beeinflussen. So könnten Tumore gezielt geschwächt und für andere Therapien sensiti- viert werden. 15 2. Summary The impact of Cancer-associated Fibroblasts (CAFs) as a prominent cell type in tumours is increasingly appreciated. CAFs affect tumour emergence, growth, invasion and me- tastasis. A reciprocal influence between CAFs and cancer cells may also determine the response to therapy. There are only a few studies focusing on the role of CAFs in lung tumours. Therefore, the goal of the the present study was to determine the response of CAFs from lung tumours to conventional chemotherapy (Cisplatin) and to investigate the possibility to modulate their phenotype in a way that they lose their tumour-supporting function. To identifiy compounds inhibiting the CAF phenotype the effect of 151 kinase inhibitors was screened. The inhibition of PDGFR was most effective in reducing CAFs’ prolifera- tion. Out of a panel of approved PDGFR inhibitors Dasatinib showed improved efficacy as compared to Imatinib, Nilotinib and Sorafenib. Use of gene expression data comparing CAFs from nine patients treated with Dasatinib or left untreated as a control yielded the so called „Dasatinib Response Signature“ comprising 492 genes whose expression changed upon treatment with 0,1 µM Dasatinib. Overlaps of this signature with already published ones identified genes involved in wound healing and quiescence. Furthermore, an overlap with a signature derived from a comparison of CAFs and normal-associated fibroblasts (NAFs), established a group of genes that predicted an improved survival of patients if their expression pattern was similar to CAFs treated with Dasatinib. More importantly, using conditioned medium from CAFs treated with Dasatinib reduced the growth promo- ting effect on H1299 lung cancer cell line cells as compared to treatment with conditioned medium from CAFs plus Dasatinib. In tissue slice culture of treated versus untreated fresh tumour tissue Dasatinib inhibited proliferation of cancer cells and induced cell death in some of the tumours. These data show that Dasatinib is a new means of inhibiting CAFs’ phenotype in a way that the promotion of tumour growth is reduced. In the second part of this work, the effect of Cisplatin treatment on CAFs was analy- zed. Preliminary results showed that CAFs isolated from individual patients responded quite heterogeneously to this kind of treatment. The current work excluded patient cha- racteristics like age and sex as well as tumour histology as possible causes. In addition, there were no tp53 mutations detected in CAFs from lung tumours and the tp53 SNP rs1042522 had no influence on CAFs’ response to Cisplatin. So no cause for CAFs’ va- riability could be identified in this study. Interestingly, co-culture with H1299 lung cancer cell line reduced this heterogeneity of CAFs, indicating an influence of cancer cells on CAFs. Furthermore, both cell types affected the sensitivity of the other cell type to Cis- platin. CAFs became more resistant in co-culture, while H1299 cells got more sensitive. Also in the tissue slice culture model there was an influence of cancer cells on CAFs. A Cisplatin-induced p53 stabilisation of CAFs could only be detected if the neighbouring cancer cells were also able to respond to Cisplatin treatment with a stabilisation of p53. 16 2. Summary This effect was independent of tp53 mutations in these primary lung tumours. Further- more, cell death induced through Cisplatin treatment in CAFs and cancer cells showed a linear correlation in primary tumour tissue. Therefore, it could be shown that cancer cells influence CAFs’ response to Cisplatin. By treating CAFs with Dasatinib an thereby reducing their tumour promoting activities, one could possibly sensitize tumours to Cisplatin treatment. Thus, the effects of this drug combination on CAFs and cancer cells were analyzed in addition to the single treatments. In mono-culture CAFs showed reduced sensitivity to Cisplatin when Dasatinb was added. In contrast, in co-culture there were no differences between Cisplatin alone or combined with Dasatinib regarding Cisplatin sensitivity of CAFs and H1299 cells. Interestingly, in the tissue slice culture model there were marked differences in the response of CAFs and cancer cells from individual patients. On the one hand there was a number of tumours where both cell types showed enhanced cell death upon addition of Dasatinib. On the other hand some CAFs and cancer cells showed reduced sensitivity if both drugs were combined. One tumour showed only 10% cancer cell death induction if treated with the combination as compared with Cisplatin alone, but proliferation of the cancer cells was markedly reduced. Probably the combination of Dasatinib with Cisplatin does only show preferable results in a subset of tumours. If there were differences between CAFs and NAFs it would be worth considering them a clue to new treatments. There were only minor constitutive differences between CAFs and NAFs regarding all investigated molecular and functional levels. Therefore, a search of signs of discrimination upon treatment with various drugs was initiated by sreening a library containing 1120 approved substances. There was no drug that could selectively in- hibit CAF’s viability while sparing NAF’s viability. Cell cycle arrest induced by treatment with Cisplatin was faster in NAFs than in CAFs. Furthermore, the induction of HIPK2 ex- pression by treatment with Cisplatin was differentially influenced by conditioned medium from H1299 cells in CAFs versus NAFs. In addition, CAFs and NAFs responded to co- treament with Cisplatin and PDGFR inhibitors in a way that CAFs were less sensitive to Cisplatin when co-treated with Dasatinib or Imatinib, while NAFs showed enhanced sensitivity upon addtion of Nilotinib. In summary, the current work is the first one to comprehensively analyze the response of CAFs to treatment with kinase inhibitors and Cisplatin. A mutual interaction between CAFs and cancer cells could be identified in three model systems. Importantly, a reduc- tion of the tumour growth promoting phenotype of CAFs could be achieved by treatment with Dasatinib. Using this tool kit it is now possible to affect the interwoven dependen- cies between CAFs and cancer cells and to systematically sensitize the tumour against conventional tumour therapy. 17 3. Einleitung 3.1. Tumor-assoziierte Fibroblasten 3.1.1. Bedeutung der Tumor-assoziierten Fibroblasten Tumor-assoziierte Fibroblasten (TAF) bilden einen großen Teil des Tumor-Stromas (Übersichtsartikel McAllister und Weinberg 2010). Das Stroma, oder auch Grundgewe- be, aller Organe ist sowohl für die Homöostase von normalem Gewebe als auch für die Unterstützung der epithelialen Tumorzellen in Neoplasien verantwortlich. Das Stroma besteht hauptsächlich aus Zellen wie Fibroblasten, Immunzellen und Endothelzellen der Gefäße. Außerdem umfasst es die extrazelluläre Matrix (ECM) inklusive der Basalmem- bran, die die Stromazellen im gesunden Gewebe und frühen Tumorstadien von den epithe- lialen Zellen abgrenzt (McAllister und Weinberg 2010). Die meisten Stromazellen hem- men anfangs das Wachstum von Tumorzellen (Mueller und Fusenig 2004; Trimboli et al. 2009). Beispielsweise wurde an einemMaus-Modell mit humanisiertem Brust-Stroma der Einfluss von Fibroblasten-Implantation auf eingepflanzte Organoide aus humanen Brust- Epithelzellen untersucht (Kuperwasser et al. 2004). Die Organoide enthielten tumorför- dernde, Wachstumsfaktor-überexprimierende Fibroblasten. Von den Autoren konnte ge- zeigt werden, dass die Zugabe normaler Fibroblasten diese tumor-fördernden Effekte un- terdrücken kann. Aber Signale der Tumorzellen umgehen diese Hemmung während der Tumorentwicklung und verändern die Stromazellen, so dass diese schließlich das Wachs- tum und Überleben von Tumorzellen, die Invasion in die Blutbahn und die Metastasierung in andere Organe aktiv fördern (Polyak et al. 2009). Fibroblasten, die in der Nähe von Tumorzellen durch deren Signale verändert wurden, werden Tumor-assoziierte Fibroblasten genannt (Übersichtsartikel Kalluri und Zeisberg 2006). Viele dieser TAF exprimieren α-smooth muscle actin (αSMA), daher ist auch der Begriff Myofibroblasten gebräuchlich. Fibroblasten sind längliche Zellen mit fusiformem oder Spindel-ähnlichem Erscheinungsbild. In Gewebeschnitten werden Fibroblasten mor- phologisch anhand ihres länglichen Zellkerns identifiziert. Sie zeichnen sich durch die Abwesenheit von Markern anderer Zelllinien aus. Ein Marker, den alle Fibroblasten und keine anderen Zelltypen exprimieren, wurde bisher nicht gefunden. Im normalen Gewebe ruhen die Zellen, sie können aber während Entzündungen oder der Wundheilung aktiviert werden. Ein Marker der die meisten aktivierten Fibroblasten auszeichnet, ist fibroblast ac- tivation protein (FAP). Zu den Funktionen von Fibroblasten gehören die Produktion von extrazellulärer Matrix, die Regulation der Differenzierung von Epithelzellen, die Wund- heilung und die Regulation von Entzündungen (Kalluri und Zeisberg 2006). Veränderungen der Gewebe um einen Tumor herum wurden schon früh kontrovers dis- kutiert (Levin 1912). Die erhöhte Anzahl von Fibroblasten in Tumoren geht mit einer erhöhten Menge extrazellulärer Matrix einher und wird als Desmoplasie oder desmoplas- tische Reaktion bezeichnet. Auch der Begriff reaktives Stroma ist gebräuchlich. Da sich 18 3. Einleitung die Forschung zunächst auf die Tumorzellen konzentrierte, wurden Interaktionen zwi- schen Fibroblasten und Tumorzellen erst spät gezielt untersucht (zumBeispiel Adam et al. 1994). Erst Olumi et al. (1999) konnten zeigen, dass Tumor-assoziierte Fibroblasten die Progression von initiierten, aber nicht-tumorigenen epithelialen Zellen in vitro und in vivo stimulieren können. Als Hauptproduzenten der veränderten extrazellulären Matrix in Tu- moren und durch die Produktion vonWachstumsfaktoren für viele verschiedene Zelltypen erhalten die TAF inzwischen zunehmend Aufmerksamkeit in der Tumorforschung. Das letzte Jahrzehnt hat auf diesem Gebiet daher einen deutlichen Wissenszuwachs gebracht. Die Relevanz für die Klinik zeigten Finak et al. (2008). Sie identifizierten in Brusttumor- Stroma eine spezifische Genexpressions-Signatur mit Transkripten, die im Vergleich zu normalem Stroma verändert exprimiert wurden. Die Expression dieser Transkripte wurde von den Autoren aus Genexpressionsdaten von Gesamttumoren gefiltert und konnte zwei Patientengruppen mit unterschiedlicher Prognose identifizieren. Die Stromazellsignatur als Teil des Tumor-Genexpressionsmusters hatte prognostischen Wert und identifzierte ein für das Überleben der Patienten wichtiges Genset. Als zugrundeliegende Ursache wird gesehen, dass Tumor-assoziierte Fibroblasten die Ge- schwindigkeit und das Ausmaß der Tumor-Progression erhöhen können (Tlsty und Hein 2001; Elenbaas und Weinberg 2001; Shimoda et al. 2010). Das schnellere Tumorwachs- tum und die begünstigte Metastasierung führen dazu, dass für den Patienten kaum Hei- lungschancen bestehen. Damit tragen TAF erheblich zum meist tödlichen Ausgang von Krebserkrankungen bei. Eine Normalisierung der Eigenschaften dieser aktivierten Fibro- blasten könnte im Umkehrschluss auch die Prognose für den Patienten verbessern (Muel- ler und Fusenig 2004). 3.1.2. Eigenschaften der Tumor-assoziierten Fibroblasten Reaktives Stroma zeigt eine erhöhte Anzahl von Fibroblasten, eine erhöhte Gefäßdichte sowie Typ I-Collagen und Fibrin in der ECM (Rønnov-Jessen et al. 1996). Die Tumor- assoziierten Fibroblasten verändern die Tumor-Mikroumgebung dabei nicht nur durch ei- ne höhere Zellzahl. Der aktivierte Phänotyp zeichnet sich auch durch eine höhere Expres- sion extrazellulärer Matrix und erhöhte Proliferation aus (Rodemann und Müller 1991, siehe Abbildung 3.1 auf der nächsten Seite). Quantitativ veränderte Expression von Kom- ponenten der extrazellulären Matrix und Re-Expression sogenannter onkofetaler ECM- Komponenten sind ein Teil dieser Veränderungen. Zu den veränderten Faktoren gehören strukturelle Matrixproteine ebenso wie extrazelluläre Proteasen und immunmodulierende Proteine (Silzle et al. 2004). Dieser Prozess und Zustand wird als desmoplastische Re- aktion bezeichnet und ist mit der Invasion des Tumors in umliegendes Gewebe und einer schlechten Prognose korreliert (Kalluri und Zeisberg 2006). Außerdem sekretieren Fibroblasten Wachstumsfaktoren, die die anderen Zelltypen im Tumor beeinflussen, wie epidermal growth factor (EGF), transforming growth factors 3. Einleitung 19 Extrazelluläre Matrix veränderte Adhäsion von Tumorzellen veränderte Zusammensetzung Immunsystem wird rekrutiert und moduliert Proteasen verändern Mobilität von Zellen verändern die Verfügbarkeit von Wachstumsfaktoren Wachstumsfaktoren rekrutieren BMC, Endothelzellen, u. a. Netzwerk/Kommunikation mit anderen Stromazellen und Tumorzellen Metabolismus Entgiftung Puffer gegen Säuren Chemoresistenz erhöhen die Resistenz der Tumorzellen gegen Medikamente Gefäßzellen Rekrutierung und Wachstumsförderung Attraktivität für gezielte Therapie gegen TAF TAF Abbildung 3.1.: Zentrale Rolle Tumor-assoziierter Fibroblasten bei der Tumorentwicklung. Auswahl der Einflüsse von TAF auf den Tumor: TAF beeinflussen die extrazelluläre Matrix (ECM), sekretierenWachstumsfaktoren für verschiedene andere Zelltypen, rekrutieren Immun- und Gefäßzellen, unterstützen die Tumorzellen auch metabolisch und können die Resistenz der Tumorzellen modulieren (BMC: bone marrow derived cell). (TGFs), platelet-derived growth factors (PDGFs), fibroblast growth factors (FGFs), vas- cular endothelial growth factor (VEGF), insulin-like growth factors (IGFs), hepatocy- te growth factor (HGF), nerve growth factor (NGF) und KIT ligand (KITLG (alias SCF)) (Powell et al. 1999; Bhowmick et al. 2004b). Die meisten dieser Wachstums- faktoren bewirken primär eine erhöhte Proliferation von Zellen, die die entsprechen- den Wachstumsfaktor-Rezeptoren exprimieren. Der Einfluss einzelner dieser Wachstums- faktoren hat sich aber als sehr vielschichtig herausgestellt. So kann VEGF die Gefäß- Permeabilität erhöhen, woraufhin Plasmaproteine wie Fibrin aus den Gefäßen in umlie- gendes Gewebe gelangen können, was wiederum Fibroblasten, Immunzellen und Endo- thelzellen anlockt. Diese produzieren daraufhin eine ECM, die günstig für Gefäßneubil- dung ist (Brown et al. 1999; Carpini et al. 2010). Die Zusammensetzung der sekretierten Wachstumsfaktoren variiert bei verschiedenen Ursprungsorganen der Fibroblasten (Mi- cke et al. 2007) und wird in Tumoren verändert (Allinen et al. 2004). Darüber hinaus wirken diese Faktoren nicht unabhängig voneinander, sondern in einem Netzwerk. Dabei kann die Rolle einzelner Proteine wie TGFβ durchaus in verschiedenen Tumorstadien unterschiedlich und sogar entgegengesetzt sein (Bhowmick et al. 2004b; Ao et al. 2007). Zusätzlich wird durch die veränderte Expression von Proteasen wie matrix metallopro- teinase 2 (MMP2), MMP3 und MMP9 auch die Verfügbarkeit von Wachstumsfaktoren in der ECM verändert (Rodemann und Müller 1991; Yu und Stamenkovic 2000). Einige Faktoren werden auch erst durch Proteasen aktiviert. Von TAF sezernierte immunmodulierende Faktoren wie IGF und HGF haben sowohl di- rekte als auch indirekte Wirkungen auf das Tumorwachstum. Sie fördern die Angiogenese (Moschos und Mantzoros 2002; Maulik et al. 2002) und modulieren die Immunantwort. Doch im etablierten Tumor können häufig keine aktiven Immunzellen identifiziert wer- 20 3. Einleitung den. Ein Ungleichgewicht verschiedener T-Helferzellen (Th1 und Th2) weist darauf hin, dass deren normale Funktion im Tumor unterdrückt wird (Shurin et al. 1999). Auch in- terferon gamma (IFNG), interleukin 6 (IL6) und tumor necrosis factor (TNF) werden von TAF sekretiert (Silzle et al. 2004). Es konnte außerdem gezeigt werden, dass auch der Metabolismus der TAF tumorfördernd wirken kann, indem die Fibroblasten toxische Stoffwechselprodukte der Tumorzellen ent- giften und das saure Milieu der Tumore puffern (Koukourakis et al. 2006). In diesem Zusammenhang zeigen Studien auch, dass die TAF die Sensitivität der Tumorzellen ge- gen eine Chemotherapie verringern können. In in vitro-Assays wurde die erhöhte Resis- tenz von Pankreas-Tumorzellen gegen Etoposid gezeigt, sowohl bei Kokultur mit TAF als auch hervorgerufen durch konditioniertes Medium, das von TAF sekretierte Wachstums- faktoren enthielt (Müerköster et al. 2004). Auch für Brust- und Ovartumore wurde eine erhöhte Resistenz festgestellt, bei Ovartumoren durch eine starke transforming growth factor, beta-induced (TGFBI)-Expression (Shekhar et al. 2007; Ahmed et al. 2007). 3.1.3. Herkunft der Tumor-assoziierten Fibroblasten Die Ursprungszelle, aus der sich TAF entwickeln, wird unter Wissenschaftlern kontrovers diskutiert. Übersichtsartikel beschreiben verschiedene Möglichkeiten der Entstehung, die sich nicht ausschließen und die sich ergänzen könnten (Haviv et al. 2009; Shimoda et al. 2010). Es wird vermutet, dass die meisten TAF aktivierte Fibroblasten sind, die schon vor- her in ruhendem Zustand im Gewebe vorhanden waren (Kalluri und Zeisberg 2006). In Zellkultur-Experimenten kann der Wachstumsfaktor transforming growth factor be- ta (TGFβ) die Aktivierung von Fibroblasten verursachen (Rønnov-Jessen und Peter- sen 1993). Das lässt eine entsprechende Rolle in vivo plausibel erscheinen. Maus- Tumormodelle mit TGFβ-Rezeptor-knockout zeigen jedoch auch ohne TGFβ-Signale die desmoplastische Reaktion (Bhowmick et al. 2004a). Das ist ein Hinweis darauf, dass weitere Faktoren, beispielsweise platelet-derived growth factor (PDGF) und fibroblast growth factor 2 (FGF2), eine Rolle bei diesem Prozess spielen (Elenbaas und Weinberg 2001). Dass diese Aktivierung der TAF auch die im vorherigen Abschnitt beschriebenen Auswirkungen auf Epithelzellen hat, zeigt eine Studie im Maus-Modell, wobei Fibro- blasten, die TGFβ oder HGF exprimieren, die Entstehung von Brusttumoren aus norma- len Epithelzellen verursachen (Kuperwasser et al. 2004). Hier erleichtern die aktivierten Fibroblasten also die Tumorgenese. Viele andere Wachstumsfaktoren erhöhen die Prolife- ration der TAF, ohne dass andere für die Aktivierung typische Eigenschaften wie erhöhte ECM-Produktion oder die Expression von αSMA induziert werden (Kalluri und Zeisberg 2006). Diese Art der Aktivierung von vorhandenen Fibroblasten wird seit Dvorak (1986) häufig mit den Prozessen während der Wundheilung verglichen, bei der Fibroblasten und Epithelzellen proliferieren, um die Wunde zu schließen. Entsprechend gibt es in einem 3. Einleitung 21 Maus-Modell auch Hinweise, dass ohne diese desmoplastische Reaktion die lokale Inva- sion und die Metastasenbildung in späteren Tumorstadien verstärkt auftreten (Barsky und Gopalakrishna 1987). Dies deutet darauf hin, dass die Desmoplasie als Schutzmechanis- mus fungieren sollte. Zusätzlich können TAF aus rekrutierten Zellen wie Fibrozyten und mesenchymalen Stammzellen aus dem Knochenmark (bone marrow derived cell, BMC) entstehen, die aus der Blutbahn in den Tumor einwandern und dort differenzieren. In einem Maus- Modell konnte gezeigt werden, dass der Anteil der aus BMC entstandenen TAF bis zu 40% betrug (Ishii et al. 2003; Quante et al. 2011) und diese auch funktionelle Marker der TAF exprimieren (Direkze et al. 2006). Außerdem wurden im Tumor einer Patientin mit einer vorangegangenen Knochenmarkstransplantation eines männlichen Spenders Fi- broblasten dieses Donors nachgewiesen (Worthley et al. 2009). In 14 von insgesamt 15 untersuchten Tumoren und zwei von drei untersuchten Präkanzerosen fanden sich jedoch keine Spender-Fibroblasten, wobei diese Tumore nur einen geringen TAF-Anteil aufwie- sen. Das Ausmaß dieser Transdifferenzierung zu TAF ist daher in menschlichen Tumoren unklar und möglicherweise auch vom Tumortyp abhängig. Außerdem wurde auch die Umwandlung von Endothelzellen zu Fibroblasten-ähnlichen Zellen nachgewiesen. Dieser Prozess wird als Endotheliale-Mesenchymale Transition be- zeichnet (endothelial to mesenchymal transition (EndMT), Zeisberg et al. 2007). Auch Marker für Perizyten wurden in diesen Fibroblasten-ähnlichen Zellen im Tumor identifi- ziert (Sugimoto et al. 2006). Die TAF, die durch Wachstumsfaktor-Aktivierung oder BMC-Differenzierung entstehen, weisen keine genetischen Veränderungen auf. Anders sieht es bei den zwei im Folgenden beschriebenen Hypothesen der TAF-Entstehung aus, die darauf gründen, dass auch Muta- tionen in den TAF gefunden wurden. Die zugrunde liegenden Experimente sind allerdings technisch umstritten. So wurde in verschiedenen Publikationen für oder gegen das Vor- handensein von Mutationen (Patocs et al. 2007; Allinen et al. 2004) und Variationen der Anzahl von Gen-Kopien argumentiert (Tuhkanen et al. 2004; Qiu et al. 2008). Die erste Hypothese lautet, die TAF können möglicherweise aus einer kleinen Population genetisch veränderter Fibroblasten entstehen. Die Ursache der Mutation kann ein Karzi- nogen gewesen sein und die Folge eine erhöhte Proliferation und damit Verdrängung der nicht-mutierten Fibroblasten - als direkte Folge der Mutation oder als Antwort auf Stress. Einerseits kann die Mutation gleichzeitig die Ursache für die Aktivierung sein, anderer- seits könnte sie aber auch keine Relevanz für den aktivierten Phänotyp der TAF haben. Maffini et al. (2004) zeigten in Ratten, dass im Epithel-freien Fettgewebe der Brust mit einem Karzinogen behandelte Fibroblasten die Tumorgenese von behandelten und unbe- handelten implantierten Epithelzellen induzieren. Leider wurden weder die implantierten Zellen auf Fibroblasten-Marker, noch die behandelten Fibroblasten im Fettgewebe auf Mutationen untersucht. 22 3. Einleitung Die zweite Hypothese basiert auf der Beobachtung der Transition von Epithelzel- len zu Fibroblasten bei fibrotischen Prozessen. Dieser Prozess wird als Epitheliale- mesenchymale Transition (epithelial to mesenchymal transition (EMT)) bezeichnet. Mit Matrix-Metalloproteinasen (MMPs) behandelte Epithelzellen reagieren mit der Produk- tion reaktiver Sauerstoff-Spezies, die die Transdifferenzierung zu Fibroblasten-ähnlichen Zellen erleichtern (Radisky et al. 2007). Ähnliche Vorgänge können in Tumoren statt- finden (Petersen et al. 2003), so dass mutierte Epithelzellen durch EMT zu mutierten Fibroblasten werden. 3.2. Lungenkarzinome Die Mortalität bei Lungenkrebs ist hoch. Weltweit starben 2008 1,4 Millionen Menschen an Lungenkrebs (Jemal et al. 2011). Obwohl in den letzten Jahren viele Mechanismen der Tumorentstehung und -progression aufgeklärt wurden und neue Medikamente die kli- nische Zulassung erhielten, liegt die 5-Jahres-Überlebensrate nur bei 16% und ist seit 1975 nur geringfügig gestiegen (Siegel et al. 2011). In Deutschland sind Lungentumore die vierthäufigste Tumorerkrankung mit fast 50 000 Erkrankungen im Jahr 2008 (Ferlay et al. 20111). Damit liegt die Alters-standardisierte Erkrankungsrate bei 28,1 Fällen pro 100 000 Einwohnern, bei einer nur wenig geringeren Mortalität von fast 42 000 Fällen (ASR 22,6 pro 100 000 Einwohner). Lungenkarzinome sind damit die häufigste Tumor- bedingte Todesursache in Deutschland. Männer erkranken und sterben 2,3fach häufiger als Frauen an Lungenkrebs (Abbildung 3.2, A). Inzidenz Männer Mortalität Männer Inzidenz Frauen Mortalität Frauen Alt ers -st an da rdi sie rte Ra te (AS R) pro 10 0.0 00 Ei nw oh ne r 1000 100 10 1 0,1 0,01 0- 15- 40- 45- 50- 55- 60- 65- 70- 75+ Alter [Jahre] A B Abbildung 3.2.: Inzidenz und Mortalität von Lungentumoren sowie Struktur von Cisplatin. A: Alters-standardisierte Rate der Inzidenz und Mortalität von Lungentumoren bei Männern und Frauen pro 100 000 Einwohner, Deutschland 2008. Inzidenz und Mortalität sind sehr ähn- lich und steigen mit zunehmendem Alter an (Ferlay et al. 20111). B: Strukurformel von Cis- platin, dem Zytostatikum, das Basis der meisten Chemotherapien gegen Lungentumore ist. 1http://globocan.iarc.fr/ 3. Einleitung 23 Lungentumore sind eine sogenannte Alters-Erkrankung mit einem medianen Erkran- kungsalter von 69 Jahren, deren Hauptursache das Rauchen ist (Kaiser et al. 2011). Es werden zwei histologische Typen unterschieden: Die selteneren, sehr aggressiven, früh metastasierenden Kleinzelligen (SCLC) und die häufigeren, langsamer metastasierenden Nicht-Kleinzelligen Lungentumore (NSCLC) (Brambilla et al. 2001). NSCLC werden weiter in Adenokarzinome, Plattenepithelkarzinome (squamöse Tumore), Adenosquamö- se Karzinome und Großzellige Tumore unterschieden. Patienten mit NSCLC können in frühen Tumorstadien operiert werden, ebenso wie solche mit Metastasen anderer Tumore in der Lunge. Nur selten können die Tumore vollständig entfernt werden, daher kann im Anschluss an die Operation eine Chemotherapie, Be- strahlung oder eine Kombination aus beiden Therapien für den Patienten von Vorteil sein (Pfister et al. 2004; Lee et al. 2006; Wakelee et al. 2007). Bei fortgeschrittenem Klein- zelligen Karzinom stehen nur Chemotherapie und Bestrahlung zur Verfügung, da auf- grund des schnellen Krankheitsverlaufs keine Operation mehr möglich ist. Cisplatin ist das bevorzugte Chemotherapeutikum bei Lungentumoren (Ceppi et al. 2009, Abbildung 3.2, B), meist in Kombination mit anderen Medikamenten, beispielsweise Gemcitabin, Vinorelbin oder Paclitaxel. In den letzten Jahren wurden zunehmend gezielte Therapien in die Behandlung einbezogen. Dabei stehen epidermal growth factor receptor (EGFR)- Inhibitoren wie Gefitinib bereits als primäre Therapie zur Verfügung, wenn EGFR im Tumor verstärkt exprimiert wird oder mutiert ist (Mok et al. 2009). Auch Erlotinib ist für die Behandlung von Lungenkarzinomen zugelassen (Cohen et al. 2010). Außerdem wird die anti-angiogene Therapie mit Bevacizumab in Kombination mit Chemotherapeutika verwendet, um die Blutversorgung der Tumore zu hemmen (Laskin und Sandler 2005). 3.3. Das Tumorsuppressor-Gen tp53 Das Tumorsuppressorgen tumor protein p53 (tp53), welches das p53-Protein codiert, ist eines der am häufigsten inaktivierten Gene in Tumoren (Hollstein et al. 1991). p53 hat vielfältige Funktionen bei der Regulation von Zellzyklus, Apoptose, Seneszenz, Zell- differenzierung, DNA-Metabolismus und -Stabilität und der Immunantwort (Suzuki und Matsubara 2011). Diese Wirkungen werden durch unterschiedliche Aktivierung von Ziel- genen im Zellkern (nukleäre Funktionen) oder die Bindung an verschiedene Proteine in der Zelle (zytoplasmatische Funktionen), vor allem am Mitochondrium erzielt (Vous- den und Prives 2009). Die Hauptfunktion ist dabei die Regulation der Balance zwi- schen Proliferations-Stopp und Apoptose-Induktion. Als Marker für diese Prozesse wird überlicherweise die Transkription von cyclin-dependent kinase inhibitor 1A (p21) (CD- KN1A) bei der Hemmung der Proliferation und von BCL2 binding component 3 (BBC3) und phorbol-12-myristate-13-acetate-induced protein 1 (PMAIP1) für die Induktion von Apoptose verwendet (Soussi und Béroud 2001). 24 3. Einleitung Das p53-Protein enthält 393 Aminosäuren und ist 53 kDa groß (Übersichtsartikel May und May 1999). Vom N- zum C-Terminus besitzt es eine Transaktivierungs- (TAD), eine Prolinreiche (PRD), eine DNA-Binde- (DBD) und eine Oligomerisierungs-Domäne (OD) (Abbildung 3.3, A). Nach Bindung der DBD an die Erkennungssequenz in der DNA der Zielgene kann die TAD die Transkription dieser Gene aktivieren. Mit Hilfe der OD bildet p53 Tetramere aus, die die aktive Form des Proteins in der Zelle sind. In der TAD und in und um die OD befinden sich Signale für die Lokalisation im Zellkern (nuclear locali- sation signal, NLS) und den Export aus dem Zellkern in das Zytoplasma (nuclear export signal, NES) (May und May 1999). Auch weitere Interaktionen mit anderen Proteinen an allen Aminosäuren von p53 sowie posttranslationale Modifizierungen regulieren die Aktivität und Verfügbarkeit von p53 (p53 knowledgebase1). Das p53-Protein ist normalerweise nur in geringen Mengen in den Zellen vorhanden, da es vonMdm2 p53 binding protein homolog (MDM2) zum proteasomalen Abbau markiert wird. p53 wird durch verschiedene Stressfaktoren nach Phosphorylierung stabilisiert, un- ter anderem durch die in Tumorzellen wichtige Onkogen-Aktivierung oder durch Hypo- xie (May und May 1999). Vousden und Prives (2009) schlagen ein Modell vor, in dem die p53-Stabilisierung von vielen Variablen abhängig ist. Danach erfüllt p53 als Antwort auf ein niedriges Stresslevel seine normalen Funktionen im Zellzyklus-Arrest, der Apoptose, dem Metabolismus und der DNA Reparatur (Abbildung 3.3, B). Bei hohem Stressniveau wird das Gleichgewicht in Richtung Apoptose und Seneszenz verschoben. So kann p53 die Entstehung von Tumoren zum Beispiel aufgrund zu großer DNA-Schäden verhindern. Stress (Strahlung, Medikamente, Nährstoffmangel, Hypoxie Hitze-/Kälteschock, ...) p53 CDKN1A PMAIP1BBC3 Zellzyklus Apoptose OD (325-356) DBD (102-292) PRD (58-101) TAD (1-44) 1 393 NES NLS A B Abbildung 3.3.: p53. A: Domänenstruktur des p53-Proteins, TAD Transaktivierungs-Domäne, PRD Prolinreiche Domäne, DBD DNA-Binde-Domäne, OD Oligomerisierungs-Domäne, NES nukleäres Export- signal, NLS nukleäres Lokalisierungssignal. B: Schema des p53-Signalweges mit Betonung der Eingangssignale, der Marker für die Aktivierung von p53 und der Reaktion der Zelle. 1http://p53.bii.a-star.edu.sg 3. Einleitung 25 In der IARC-TP53-Mutations-Datenbank (Petitjean et al. 2007, Release 151) sind 27 580 somatische tp53-Mutationen aufgeführt. Mutiertes p53 kann häufig seine normalen Funk- tionen nur eingeschränkt erfüllen, was zur Tumorentstehung beiträgt. In Patienten mit vererbten p53-Mutationen, dem sogenannten Li-Fraumeni-Syndrom, ist die Mutation ei- ne häufige Ursache der Tumorentstehung. Obwohl jede Zelle dieser Patienten eine tp53- Mutation trägt, entwickeln sich relativ wenige Tumore, wovon nur 2,5% Tumore der Lunge sind (Kleihues et al. 1997; Petitjean et al. 2007). Li-Fraumeni-Patienten entwi- ckeln während ihres Lebens im Median weniger als 2 Tumore, was zu der Ansicht führte, dass in Tumoren mit somatischer p53-Mutation diese eine Folgemutation ist, die dem Tumor ein besseres Wachstum ermöglicht (Vogelstein 1990). Xue et al. (2007) konnten zeigen, dass die Reaktivierung von normalem p53 dies rückgängig machen kann und die Regression von Tumoren in Mäusen auslöst. Meist ist die DNA-Bindedomäne mutiert, so dass die Transkription von Zielgenen verän- dert wird (Funktionsverlust). Es sind jedoch auch Mutationen beschrieben, durch die p53 neue Funktionen zur Förderung des Tumorwachstums erhält. Insgesamt spielen also sehr viele Faktoren wie die Art der Mutation, des Stressauslösers und sogar des Gewebetyps und der Mikroumgebung im Tumor eine Rolle dabei, wie die Zelle beispielsweise auf eine Behandlung reagieren wird (Vousden und Prives 2009). Für Lungentumore wurde eine somatische Mutationsrate von 37,4% ermittelt (Petitjean et al. 20071). Laut der p53 knowledgebase sind über 870 unterschiedliche Mutationen in den Exons von tp53 allein aus Lungen- und Bronchusgewebe bekannt, die unterschiedli- che funktionelle Konsequenzen haben (Lim et al. 20072). Dabei korreliert die Häufigkeit somatischer Mutationen mit dem Grading der Tumore. In einer Untersuchung von 188 Lungen-Adenokarzinomen fanden Ding et al. (2008) tp53-Mutationen in 13%, 24% be- ziehungsweise 52% der Tumore mit Grading 1 bis 3. Die Mutationen korrelieren auch mit erhöhter genomischer Instabilität und Verlust von DNA-Kopien. Die Autoren fanden 26 in Lungentumoren häufig mutierte Gene, von denen tp53 am häufigsten mutiert war. Diese Mutationen werden als relativ frühe Ereignisse bei der Entwicklung von Lungentumoren angesehen, die möglicherweise für die Erhaltung der malignen Eigenschaften benötigt werden. So wurde zwischen primären Lungentumoren und Lymphknoten-Metastasen ei- ne Übereinstimmung der Mutationen von 93% identifziert (Chang et al. 2011). Ob tp53-Mutationen sich auf die Prognose der Patienten auswirken, ist noch nicht ab- schließend geklärt. Laut der IARC-TP53-Datenbank3 gibt es acht Publikationen mit Ko- horten von mindestens 50 Patienten, die einen Zusammenhang zwischen einer tp53- Mutation und einer schlechten Prognose für Lungentumor-Patienten zeigen, sechs Publi- kationen konnten jedoch keinen Zusammenhang nachweisen. Auch Meta-Analysen ver- schiedener Studien ergaben widersprüchliche Resultate (Huncharek et al. 2000; Mitsudo- 1www-p53.iarc.fr 2http://p53.bii.a-star.edu.sg 3http://www-p53.iarc.fr/Slideshow.html 26 3. Einleitung mi et al. 2000). Tsao et al. (2007) untersuchte die Auswirkungen von tp53-Mutationen auf den Nutzen einer Cisplatin-Vinorelbin-Chemotherapie und fand weder prognostische noch prädiktive Eigenschaften einer Mutation. Dafür war die immunhistochemisch nach- gewiesene p53-Überexpression in 52% der Tumore sowohl mit dem schlechteren Über- leben ohne Behandlung als auch mit einem besseren Ansprechen auf die Behandlung korreliert. 3.4. PDGF-Rezeptor-Signalweg und Kinase-Inhibitoren Der platelet-derived growth factor receptor (PDGFR) ist ein zentraler Wachstumsfaktor- Rezeptor für Fibroblasten (Übersichtsartikel Andrae et al. 2008). Die Aktivierung des Signalwegs ist abhängig von der Bindung der platelet-derived growth factors (PDGFs) an die Rezeptoren (Abbildung 3.4 auf der nächsten Seite, A) und führt zur Proliferation der Fibroblasten und damit auch zur desmoplastischen Reaktion. Die PDGF-Liganden werden von vier Genen codiert (PDGF-A, -B, -C, -D). Das PDGF- AB-Heterodimer wurde zuerst aus Blutplättchen isoliert, in vivowird aber eine dominante Rolle der Homodimere aufgrund zellspezifischer Expression angenommen (Andrae et al. 2008). Ein PDGF-Monomer ist circa 15 kDa groß. Die PDGFs haben eine gemeinsame Wachstumsfaktor-Kerndomäne (core domain) mit den vascular endothelial growth fac- tors (VEGFs) und die frühere Unterscheidung von PDGFs und VEGFs wird wegen neu gefundener überlappender Rezeptor-Bindung wieder diskutiert (Ball et al. 2007). Für eine Bindung an die Rezeptoren ist die Kerndomäne notwendig. Sie ist auch für die Aktivie- rung der Signalwege verantwortlich. Diese Domäne enthält konservierte Cysteine, die sowohl innerhalb eines Proteins als auch zwischen zwei PDGF-Proteinen Bindungen aus- bilden (Heldin und Westermark 1999). Die vier PDGFs zeigen aufgrund von Bindungen an die extrazelluläre Matrix nur eine eingeschränkte Diffusion. Bei der PDGF-A- und -B-Unterfamilie wird diese durch ein C-terminales Motiv vermittelt (basic retention mo- tif ), PDGF-C und -D haben eine N-terminale CUB-Domäne (für complement proteins C1r/C1s, UEGF and BMP1). Die ECM-Bindung wird durch alternatives Splicing regu- liert oder die Domäne kann proteolytisch entfernt werden (Andrae et al. 2008). Mesenchymale Zellen exprimieren zwei PDGF-Rezeptoren, PDGFR-α und -β, die circa 170 und 180 kDa groß sind. Diese besitzen extrazellulär jeweils fünf Immunglobulin- Domänen zur Ligandenbindung und Stabilisierung der Rezeptor-Rezeptor-Interaktion und intrazelluläre Tyrosinkinase-Domänen (Abbildung 3.4, A). Bei einer Liganden- bindung dimerisieren die Rezeptoren als Homo- und Heterodimere. Diese zeigen für verschiedene PDGF-Dimere unterschiedliche Bindungsspezifitäten, wobei in vi- tro mehr Möglichkeiten gezeigt wurden, als bisher in vivo gefunden wurden (Andrae et al. 2008). Die Dimerisierung induziert PDGFR-Autophosphorylierung an verschie- denen Stellen der Proteine. Die Phosphorylierung eines konservierten Tyrosinrestes in der Kinasedomäne erhöht die katalytische Effizienz (Keating et al. 1988), während 3. Einleitung 27 Tyrosin-Phosphorylierungen außerhalb dieser Domäne Bindestellen für Proteine mit einer SH2-Domäne schaffen. An diese Phosphotyrosine binden entweder Adapter-vermittelt oder direkt Proteine zentraler Signaltransduktionsketten wie phosphatidylinositol-4,5- bisphosphate 3-kinase (PIK3, alias PI3K), phospholipase C, gamma (PLCγ), v-src sar- coma viral oncogene homolog (SRC), Ras und andere (Andrae et al. 2008). Negati- ve Rückkopplungen regulieren die Aktivität der PDGF-Rezeptoren und der Signalket- tenproteine, beispielsweise über RAS p21 protein activator (GTPase activating protein, GAP), mitogen-activated protein kinase (MAPK) und protein tyrosine phosphatase, non- receptor type 11 (PTPN11). Außerdem wird die Aktivität der PDGF-Rezeptoren durch die Interaktion mit Integrinen und die Internalisierung der Rezeptoren gesteuert. Die Effekte der Rezeptor- und Signalketten-Aktivierung bestehen aus veränderter Genex- pression, Wachstumsstimulation, Aktinskelett-Reorganisation, Regulation von Chemota- xis und Hemmung der Apoptose. Dabei haben die verschiedenen Rezeptor-Dimere über- lappende, aber nicht deckungsgleiche Effekte (Heldin und Westermark 1999). Außerdem kann die Art der Regulation, beispielsweise die Stimulation oder Hemmung der Chemo- taxis, zelltypabhängig sein. Im Zusammenhang mit Tumoren wirken sich PDGF-Signale auf Wachstum, Angiogenese, Metastasenbildung und das Vermeiden der Immunantwort aus, also auf vier der Hallmarks of Cancer (Hanahan und Weinberg 2011), sowie auf die Resistenz gegen Chemotherapie. Damit ist der PDGF-Signalweg ein attraktives Ziel für eine Krebstherapie. B N S N NN N NH OH O Cl HN Dasatinib Imatinib Nilotinib Sorafenib PDGF PDGFR A Wachstum, Differenzierung, Migration, Zellskelett, Zelltod PLC PIK3/Akt Ras/Raf/MAPK Abbildung 3.4.: Platelet Derived Growth Factor Receptor (PDGFR)-Signalweg und -Inhibitoren. A: Schema des PDGFR-Signalweges mit Betonung der Wachstumsfaktor-Rezeptor-Bindung, der Haupt-Signaltransduktionswege und der Reaktion von Fibroblasten. B: Strukturformeln der in der vorliegenden Arbeit untersuchten, klinisch zugelassenen PDGFR-Inhibitoren. Die Bedeutung des PDGFR-Signalweges in Tumoren wurde vor allem durch Studien an Maus-Modellen validiert. So wurde die Bedeutung von PDGF für die desmoplastische Reaktion mit Hilfe von Xenotransplantaten mit der humanen Tumorzelllinie MCF7 un- tersucht (Shao et al. 2000). Aufgrund einer Transfektion mit dominant-negativem PDGFA sekretierten diese Tumorzellen nur noch wenig PDGF. In diesemModell fehlte die desmo- 28 3. Einleitung plastische Reaktion der entstehenden Tumore. In einer anderen Studie führten parakrine PDGF-Signale von transfizierten Tumorzellen zu deutlich verringerter Nekrose der Tu- more, begleitet von der Rekrutierung von Bindegewebszellen in den Tumor und der Bil- dung neuer Blutgefäße (Forsberg et al. 1993). Die Hemmung von PDGFR durch Kinase- Inhibitoren führt außerdem zu direkten anti-Tumor-Effekten. So zeigte sich im Modell die Hemmung der Progression und ein langsameres Tumorwachstum, mit verursacht durch die verminderte Sekretion von Wachstumsfaktoren der TAF (Pietras et al. 2008). Vergleichbare Effekte wurden auch für eine Kombinationstherapie mit einem PDGFR- Inhibitor und Irinotecan gefunden (Kitadai et al. 2006). PDGFR-Inhibitoren vermindern auch den Flüssigkeitsdruck in Tumoren, der ein Grund für die schlechte Aufnahme von chemotherapeutischen Medikamenten ist (Pietras et al. 2001). Epithelzellen in humanen Lungentumoren sind PDGFR-negativ. Lungentumorgewebe- Microarrays zeigten hingegen PDGFR-Expression in Fibroblasten und Perizyten. Dabei wurde eine mehr als zweifach stärkere Expression von PDGF-β-Rezeptor- als PDGF- α-Rezeptor detektiert (Paulsson et al. 2009). Diese Studie wies außerdem für Brust- tumore eine Korrelation zwischen PDGFR-positiver Färbung der TAF und halbierter Erkrankungs-spezifischer Überlebenszeit nach. Andererseits zeigten Nakamura et al. (2003), dass PDGFB schon in Lungentumoren des Stadiums IA niedriger exprimiert ist als in Normalgewebe. Das Ausmaß des PDGF-Einflusses in humanen Lungentumoren muss also noch weiter untersucht werden. Die PDGFR-Aktivität kann mittels Kinase-Inhibitoren gehemmt werden (Abbildung 3.4, B). Diese sind meist Substanzen mit geringem Molekulargewicht und hemmen die Kina- sen in der Regel reversibel durch Bindung an die ATP-Bindestelle (Buchdunger et al. 2000; Montero et al. 2011). Die meisten klinisch zugelassenen Inhibitoren wurden ge- gen das Onkogen Bcr/Abl entwickelt und hemmen neben dem PDGF-Rezeptor auch ein unterschiedliches Spektrum anderer Kinasen. Auch die Hemmung der Kinase-Domäne erfolgt durch Bindung an unterschiedliche Konformationen und mit unterschiedlicher Ef- fektivität (Bauman et al. 2007; Weisberg et al. 2005; Vajpai et al. 2008). Einige dieser Inhibitoren wurden in klinischen Studien bereits gegen Fibrose eingesetzt, eine krankhaf- te Vermehrung des Bindegewebes. Diese Erkankung ist auch durch aktivierte Fibroblasten gekennzeichnet, doch die ausgeprägte Gefäßneubildung wie in Tumoren fehlt hier. 3.5. Ziel der Arbeit Tumor-assoziierte Fibroblasten modulieren verschiedenste Tumoreigenschaften und spie- len eine aktive und zentrale Rolle im Netzwerk der Tumore. Daher sind sie ein attraktives Therapieziel, um die Behandlung zu verbessern. Die Aktivität von Kinasen ist in allen zellulären Signalketten nötig, sowohl in TAF als auch in Tumorzellen. In zahlreichen Tu- morerkrankungen wurde eine deregulierte Kinase-Aktivität als Ursache oder Nebeneffekt festgestellt (Shchemelinin et al. 2006a,b). Über die Wirkung von Kinase-Inhibitoren auf 3. Einleitung 29 TAF liegen aber keine systematischen Untersuchungen vor. Ein bei Lungentumoren häu- fig verwendetes Chemotherapeutikum ist Cisplatin. Auch dessen Wirkung auf TAF ist in Lungentumoren nur wenig untersucht worden. Daher sollten in der vorliegenden Arbeit folgende Punkte geklärt werden: 1. Die Wirkung von Kinase-Inhibitoren auf TAF Ein Screen sollte klären, welche Inhibitoren die TAF am stärksten hemmen und da- mit für weitere Untersuchungen am lohnenswertesten erscheinen. Der Effekt dieser Inhibitoren sollte sowohl funktionell als auch auf molekularer Ebene charakterisiert werden. Ziel ist die Identifizierung von Substanzen, die auf TAF wachstumshem- mend wirken und ihre im Tumor veränderten Eigenschaften normalisieren, um so das Gesamtsystem des Tumors zu destabilisieren. 2. Die Wirkung von Cisplatin auf TAF Voruntersuchungen zeigten eine hohe Variabilität der TAF-Anwort auf die Cisplatin-Behandlung in MTT-Experimenten (Sonnenberg et al. 2008). In der vor- liegenden Arbeit sollte der Effekt von Cisplatin weiter funktionell untersucht und die Ursachen der Heterogenität der TAF aus verschiedenen Patienten eingegrenzt werden. Ein Schwerpunkt stellte dabei die Untersuchung der Cisplatin-induzierten p53-Antwort von TAF und Tumorzellen im etablierten Gewebekulturmodell dar. 3. Die Wirkung von Cisplatin in Kombination mit Kinase-Inhibitoren auf TAF Monotherapien mit einem Medikament zeigen nach klinischer Erfahrung selten langfristige Erfolge bei der Behandlung der Patienten. Daher sollten auch die Auswirkungen der kombinierten Behandlung aus Cisplatin und solchen Kinase- Inhibitoren, die in Punkt 1 als wirksam identifiziert wurden, funktionell untersucht werden. 4. Die Unterschiede zwischen TAF und NAF Zusätzlich wurde in der vorliegenden Arbeit ein Vergleich von TAF und Normalgewebe-assoziierten Fibroblasten (NAF) angestrebt. Sowohl basale Unter- schiede in unbehandeltem Zustand als auch Unterschiede in der Sensitivität auf die verwendeten Medikamente sollten im Zellkultur-Modell untersucht werden. Bisher wurden in der Arbeitsgruppe die TAF-Zellkultur und die ex vivo-Kultivierung von Tumor-Schnitten als sich ergänzende Modelle verwendet. Während die Monokultur das am stärksten vereinfachte Modell ist, stellt die Gewebeschnittkultur das Modell dar, das der Realität im menschlichen Tumor am nächsten kommt. Durch verschiedene Tumor- histologien, unterschiedliche Anteile der Zelltypen und andere Faktoren ist die Heteroge- nität im Tumorgewebe aber sehr hoch. Außerdem ist das Material nur einige Tage lang kultivierbar und die Verfügbarkeit ist begrenzt. Daher war ein weiteres, technisches Ziel der vorliegenden Arbeit: 30 3. Einleitung 5. Die Etablierung eines Kokultur-Modells aus TAF und Tumorzellen Das Kokultur-Modell sollte die Untersuchung der Wechselwirkungen von TAF und Tumorzellen im vereinfachten System, standardisierter und leichter wieder- holbar erlauben. In diesem System spielen sowohl soluble Wachstumsfaktoren als auch direkte Zell-Zell-Kontakte eine Rolle, was es von einfacheren Modellen mit konditioniertem Medium abgrenzt. 31 4. Material und Methoden 4.1. Material 4.1.1. Bezugsquellen Die verwendeten Chemikalien wurden hauptsächlich von Sigma-Aldrich Chemie GmbH (München) und Carl Roth GmbH + Co. KG (Karlsruhe) bezogen, Medienzusätze und En- zyme von Fermentas GmbH (St. Leon-Rot) und Invitrogen GmbH (Karlsruhe), Zellkultur- Gefäße von Corning GmbH (Kaiserslautern), MultimedWicker GmbH (Kirchheim/Teck), Greiner Bio One (Frickenhausen) und Nalgene Nunc International (Wiesbaden), sowie Geräte wie beispielsweise Zentrifugen und Sterilbänke von Andreas Hettich GmbH & Co.KG (Tuttlingen) und Heraeus (Hanau). Die Bezugsquellen für weitere Geräte, Kits, Antikörper und Zellkulturbedarf finden sich in den folgenden Tabellen 4.1 bis 4.4. Tabelle 4.1.: Bezugsquellen für Geräte Gerät Hersteller 5100 Cryo 1°C Box ‚Mr. Frosty‘ Nalgene Nunc International, Wiesbaden Cell Strainer 70 µm Becton Dickinson, Heidelberg Dako Automation Stainer Dako Deutschland GmbH, Hamburg FACSCalibur Becton Dickinson, Heidelberg Mikroskop DM 4000 B mit Zweifach-Einblicksystem Leica Microsystems GmbH, Wetzlar Krumdieck Tissue Slicer Krumdieck, Alabama Research and Development Corp., Munford, USA LightCycler®480 Roche Pharma AG, Grenzach-Wyhlen Mikrotom RM2255 Leica Microsystems GmbH, Wetzlar NanoDrop™ 2000c Peqlab Biotechnologie GmbH, Erlangen Tabelle 4.2.: Bezugsquellen für Kits Kit Hersteller ApopTag Plus Peroxidase In SituApoptosis Dectetion Kit S7101 Merck Millipore, Darmstadt DNeasy Blood and Tissue Kit Qiagen, Hilden EnVision™ G|2 Doublestain System, Rabbit/Mouse (DAB+/Permanent Red) Dako Deutschland GmbH, Hamburg Platinum® SYBR® Green qPCR SuperMix-UDG Invitrogen GmbH, Karlsruhe QIAquick PCR Purification Kit Qiagen, Hilden RevertAid™ H Minus First Strand cDNA Synthesis Kit Fermentas, St. Leon-Rot RNeasy Mini Kit Qiagen, Hilden 32 4. Material und Methoden Tabelle 4.3.: Bezugsquellen für Antikörper und Färbereagenzien Substanz Hersteller AnnexinV-FITC Becton Dickinson GmbH, Heidelberg AnnexinV-Alexa568 Roche Pharma AG, Grenzach-Wyhlen anti-BrdU Becton Dickinson GmbH, Heidelberg anti-ESA-FITC, FM010 Biomeda Corp., USA anti-FAP Institut für Zellbiologie und Immunologie der Universität Stuttgart anti-IgG-FITC Immunoresearch, Jackson anti-Ki67 MIB1 Dako Deutschland GmbH, Hamburg anti-p53 DM082, DO-7 Acris, Herford BrdU Roche Pharma AG, Grenzach-Wyhlen Count bright™ absolute counting beads Invitrogen GmbH, Karlsruhe gam-DyLight488 dianova GmbH, Hamburg Tabelle 4.4.: Bezugsquellen für Zellkultur-Medien und Medikamente Medium/Medikament Hersteller Airway Epithelial Medium PromoCell, Heidelberg Cisplatin Robert-Bosch-Krankenhaus, Stuttgart Dasatinib Research Chemicals Inc., Canada (Novartis Inc.) Erlotinib Research Chemicals Inc., Canada (Novartis Inc.) Fetal Bovine Serum PAA Laboratories GmbH, Pasching, Österreich Imatinib-Mesylat Research Chemicals Inc., Canada (Novartis Inc.) Liforlab Transportmedium Onconscience AG, Wedel Nilotinib Research Chemicals Inc., Canada (Novartis Inc.) RPMI1640 Biochrom AG, Berlin Sorafenib Research Chemicals Inc., Canada (Novartis Inc.) 4.1.2. Zelllinien, primäre Fibroblasten und Tumorgewebe Die Bezugsquellen für die verwendeten Zellen, Zellinien und Gewebe finden sich in Ta- belle 4.5. Die demographischen Daten der Patienten, aus denen die TAF isoliert wurden, sind in Tabelle A.1 auf Seite 125 im Anhang dargestellt. Tabelle 4.5.: Zelllinien, primäre Fibroblasten und Tumorgewebe Material Herkunft Primäre Fibroblasten Pathologie des Robert-Bosch-Krankenhauses, Stuttgart und Tumorgewebe (Patienten der Klinik Schillerhöhe, Gerlingen), primäre Lungentumore und Metastasen H1299/H2B:eGFP Moshe Oren,Weizmann Institute of Science, Rehovot, Israel (Kanda et al. 1998) 4. Material und Methoden 33 4.1.3. Lösungen Die Zusammensetzung verwendeter Lösungen finden sich in den Tabellen 4.6 und 4.7. Tabelle 4.6.: Lösungen für die Zellkultur Lösung Zusammensetzung Cell Rinse Puffer 120mM NaCl, 15,6mM Glukose, 2,5mM MgCl2 x 6H2O, 5,4mM KCl, 1mM NaH2PO4, 20mM HEPES, pH 7,2 Einfriermedium 10% DMSO, 90% FBS Medienzusätze 500 ml RPMI1640 wurden supplementiert mit 10% oder 20% (v/v) FBS, 0,1 g/l Penicillin/Streptomycin, 10mM HEPES pH 7,4, 2mM L-Glutamin, 0,13mM L- Asparagin, 0,05mM β-Mercaptoethanol, 1mM Natrium- pyruvat, 3ml 100x nicht-essentielle Aminosäuren Tabelle 4.7.: Lösungen für die Arbeit mit Nukleinsäuren Lösung Zusammensetzung DNA-Isolationspuffer 75mM 1M NaCl, 0,5% Tween20, 25mM EDTA 6x Gel-Ladepuffer 0,25% Bromphenolblau, 0,25% Xylencyanol FF, 30% Gly- cerol in H2O 50x TAE 4M Trisacetat, 0,1M EDTA, pH 8,3 TE-Puffer 10mM TRIS-HCl pH 8,0, 1mM EDTA pH 8,0 4.1.4. Software zur Datenanalyse Die verwendete Software und Datenbanken finden sich in Tabelle 4.8. Tabelle 4.8.: Software, Internet-Tools, Datenbanken Software Excel, Visual Basic Genset-Schnittmengen Genespring GX Microarray-Analyse Prism5 Abbildungen und Statistik Internet-Tools und Datenbanken Gene Ontology www.geneontology.org – Gene Ontology Datenbank GSEA http://www.broadinstitute.org/gsea/index.jsp – Microarray- Analyse, Gene Set Enrichment Analysis IARC TP53 Datenbank http://www-p53.iarc.fr – p53-Datenbank NCBI BLAST http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST/ – Blasten von DNA- und Proteinsequenzen NetAffx™ http://www.affymetrix.com/analysis/index.affx – Microarray-Analyse 34 4. Material und Methoden Netprimer http://www.premierbiosoft.com/netprimer/netprlaunch/ netprlaunch.html – Primerdesign p53 knowledgebase http://p53.bii.a-star.edu.sg/index.php – p53-Datenbank Primer3 http://frodo.wi.mit.edu/cgi-bin/primer3/primer3_www.cgi – Primerdesign qPrimerDepot http://primerdepot.nci.nih.gov – Primerdatenbank für qRT- PCR-Primer SOURCE http://smd.stanford.edu/cgi-bin/source/sourceBatchSearch – Vergleich der IDs verschiedener Microarrays WebGestalt http://bioinfo.vanderbilt.edu/webgestalt – Microarray- Analyse, GO-Slim 4.2. Methoden 4.2.1. Arbeiten mit Nukleinsäuren 4.2.1.1. Isolierung und Analyse von DNA Isolierung genomischer DNA aus Formalin-fixiertem, in Paraffin eingebettetem Tumormaterial Von Formalin-fixiertem, in Paraffin eingebettetem (FFPE)-Tumormaterial der Pathologie des Robert-Bosch-Krankenhauses wurden jeweils sechs 10 µm dicke Schnitte angefertigt. Falls nach Beurteilung der H&E-Färbungen der gesamte Schnitt aus Tumorgewebe be- stand, wurden die Schnitte direkt im Reaktionsgefäß entparaffiniert. Sollte nur ein Teil des Schnittes verwendet werden, wurden diese auf Objektträgern getrocknet, der Bereich des Tumorgewebes mit Hilfe des H&E-Schnittes markiert und nach der Entparaffinierung mit einer Pipettenspitze vom Objektträger gekratzt. Das FFPE-Gewebe wurde zweimal für jeweils 5-10min mit 1ml Microclear auf ei- ner Rüttelplatte bei circa 150 rpm entparaffiniert, bei 13000 rpm 3min zentrifugiert und der Überstand verworfen. Danach wurde das Gewebe zweimal mit 1ml Ethanol ge- waschen, erneut zentrifugiert und nach dem Verwerfen des Überstands bei 37 °C für 1-4 h getrocknet. Der anschließende Proteinase-Verdau zur Freisetzung der Nuklein- säuren erfolgte durch Zugabe von 1ml DNA-Isolationspuffer und 100 µl Proteinase K und Inkubation über Nacht bei 65 °C und 350 rpm im Thermomixer. Die klare Lö- sung wurde mit dem zweifachen Volumen an Roti®-Phenol versetzt, 15min bei RT bei 800 rpm gemischt, 10min bei 10000 rpm zentrifugiert und die wässrige Phase in ein neues Reaktionsgefäß überführt. Dieser Schritt wurde unter Verwendung von Phe- nol:Chloroform:Isoamylalkohol und anschließend mit Chloroform wiederholt. Danach folgte die Fällung der gDNA mit 25 µl 3M Na-Acetat und 1ml Ethanol bei -20 °C für 30min. Nach Zentrifugation bei RT und 13000 rpm für 15min wurde das Pellet mit 250 µl 70% Ethanol gewaschen, bei 37 °C getrocknet und in 50-100 µl TE-Puffer resuspendiert. Der DNA-Gehalt wurde am NanoDrop™ 2000c bestimmt. 4. Material und Methoden 35 PCR Ein 50 µl-Standard-Reaktionsansatz beinhaltet 50 ng gDNA oder 4 µl verdünnte cDNA, je 1 µl Primer fw und rev (10 µM), 1 µl 10mM dNTPs, 5 µl 10x PCR-Puffer und 0,5 µl DNA-Polymerase. Ein Standard-PCR-Programm besteht aus drei sich wiederholenden Schritten: Dem Aufschmelzen des dsDNA-Templates bei 94 ◦C, der Hybridisierung der Primer an komplementäre DNA-Sequenzen bei 50–65 ◦C (abhängig von der Primerlänge und -sequenz) und der Elongation der Primer bei 68–72 ◦C (abhängig von der verwende- ten Polymerase). Die PCR zur Sequenzierung von tp53 wurde nach einem Protokoll des IARC1 durchgeführt (Primersequenzen siehe Tabelle A.7 auf Seite 132 im Anhang). Aufreinigung von PCR-Produkten Zu 15 µl PCR-Ansatz wurde ein Mix aus 6,84 µl ddH2O, 2,5 µl CIAP-Puffer, je 0,33 µl ExoI (20U/µl) und CIAP (1U/µl) gegeben. Dieser Reaktionsansatz wurde eine Stunde bei 37 ◦C inkubiert und danach 20min bei 85 ◦C inaktiviert. Gelelektrophorese Die Länge der PCR-Produkte wurde mittels Gelelktrophorese im 1%igen Agarose-Gel analysiert. Gelextraktion Bei mehreren PCR-Produkten unterschiedlicher Länge wurden diese aus dem Gel ausge- schnitten, zwischen zwei Stück Parafilm gequetscht und die DNA aus der austretenden Flüssigkeit mit einer Ethanol-Fällung gereinigt. Sequenzierung Die PCR-Produkte wurden nach Anleitung mit dem gewünschten Primer gemischt und durch die Firma StarSeq sequenziert. Die Primersequenzen finden sich in Tabelle A.7 auf Seite 132 im Anhang. 4.2.1.2. Isolierung und Analyse von RNA Isolierung von RNA Gefrorene Zellpellets wurden mit RNeasy Mini Kit (Qiagen) nach Protokoll des Herstel- lers behandelt, um die RNA zu isolieren. Eventuelle Kontaminationen mit gDNA wurden mittels DNase nach Anleitung des Herstellers entfernt. Die RNA-Konzentration wurde am NanoDrop™ 2000c gemessen. cDNA-Synthese Die RNA wurde mittels RevertAid™ H Minus First Strand cDNA Synthesis Kit (Fer- mentas) nach Angaben des Herstellers unter Verwendung des Oligo-dT-Primers behan- delt. Die gewünschte Menge an RNA hierfür variierte in Abhängigkeit von der folgenden Anwendung (für qRT-PCR 2 µg, sonst 5 µg). Die erhaltene cDNA wurde nach der Abküh- lung auf Eis 1:5 mit DEPC-Wasser verdünnt. 1www-p53.iarc.fr/Download/TP53_DirectSequencing_IARC.pdf 36 4. Material und Methoden Messung der RNA-Menge durch Quantitative Real-Time PCR Bei der qRT-PCR wird die Menge eines spezifischen Transkripts durch die Verwendung entsprechender Primer gemessen. Alle Primer wurden mit einer Anlagerungs-Temperatur von circa 57 ◦C geplant, damit viele PCRs parallel durchgeführt werden konnten. Die Län- ge der PCR-Produkte variierte zwischen 200 und 500 bp. Die Primer wurden möglichst so gewählt, dass sie in verschiedenen Exons lagen, um abzusichern, dass nur die mRNA und nicht mögliche gDNA-Verunreinigungen amplifiziert wurden. Viele der Primer wurden der qPrimerDepot-Datenbank entnommen (Cui et al. 20071). Bei der Etablierung wurde auf die Abwesenheit von Primer-Dimeren geachtet. Für die qRT-PCR wurden 4 µl cDNA, je 1 µl Primer fw und rev (10 µM), 10 µl Platinum® SYBR® Green qPCR SuperMix-UDG und 4 µl DEPC-Wasser verwendet. Jede Reakti- on wurde in technischen Triplikaten durchgeführt. Eine Reaktion ohne cDNA diente der Primer-Dimer-Kontrolle. Die PCR und Messung wurden am LightCycler®480 (Roche) durchgeführt und die Auswertung erfolgte mit der ∆∆ CT-Methode der zugehörigen LightCycler®480-Software, version 1.5. Für jede untersuchte Behandlung erfolgte eine Messung für β-Aktin oder GAPDH, wel- che als Normierung verwendet wurde. β-Aktin wurde aufgrund von Microarray-Daten ausgewählt, da es durch die Behandlung mit Dasatinib nicht reguliert wird. GAPDH wur- de für Experimente verwendet, die mit denen unseres Kooperationspartners Moshe Oren (Weizmann Institute of Science, Rehovot, Israel) vergleichbar sein sollten. Nach der Nor- mierung erfolgte die Berechnung des Unterschieds unbehandelter zu behandelten Zellen nach folgenden Formeln. Expressionslevel in unbehandeltenZellen = 2Ct(T K)−Ct(AK) Expressionslevel in behandeltenZellen = 2Ct(T E)−Ct(AE) Ct = Zykluszahl TK = Transkript in unbehandelten Zellen (Kontrolle) AK = Aktin/GAPDH in unbehandelten Zellen (Kontrolle) TE = Transkript in behandelten Zellen (Experiment) AE = Aktin/GAPDH in behandelten Zellen (Experiment) Expressionslevel-A¨nderung = FCup = Expressionslevel in unbehandelten Zellen Expressionslevel in behandelten Zellen = 2 [Ct(TK)−Ct(AK)]−[Ct(TE)−Ct(AE)] FCdown = 1 FCup Messung der RNA-Menge durch Microarray-Analyse Die RNA neun verschiedener TAF und zwei NAF wurde mittels des humangene1.0st-v1- Array (Affymetrix) untersucht. Auf diesem Microarray sind die Proben für 28 132 Tran- skripte gespottet, die die Ensembl-Datenbank2 als Gene annotiert. Die TAF und NAF wurden für 48 h mit 0,1 µM Dasatinib behandelt (drei TAF und zwei 1http://primerdepot.nci.nih.gov 2http://www.ensembl.org 4. Material und Methoden 37 NAF durch Silke Haubeiß, sechs TAF durch Jens Schmid). Als Kontrolle dienten unbe- handelte TAF, die nach 48stündiger Behandlungsphase circa 90% Konfluenz erreichten. Von drei TAF und zwei NAF wurde ein Aliquot der geernteten Zellen mit PI-Färbung untersucht, um die Proliferationshemmung zu prüfen. Die RNA-Hybridisierung wurde von MFTServices (Tübingen) durchgeführt. Die erhal- tenen Signalstärken wurden mit Genespring GX mittels Robust Multi-Array Average (RMA) normalisiert und transformiert. Anschließend wurden mit einem gepaarten t-Test und Benjamini-Hochberg False Discovery Rate-Korrektur diejenigen Transkripte iden- tifiziert, deren Expression durch Dasatinib-Behandlung mindestens zweifach signifikant (p < 0,05) erhöht oder verringert wurde. Für den Vergleich von TAF und NAF wurden nur die Expressionsänderungen betrachtet. 4.2.2. Arbeiten mit Zellkulturen 4.2.2.1. Isolierung und Kultur von Fibroblasten Die Tumor-assoziierten und Normalgewebe-assoziierten Fibroblasten (TAF und NAF) wurden aus Frischgewebe von Lungenkrebs-Patienten isoliert. TAF stammen aus Gewe- be, das ein Pathologe makroskopisch als Tumor identifizierte. Die H&E- und immunhi- stochemischen Färbungen in der Pathologie des Robert-Bosch-Krankenhauses bestätigten diese Diagnose. NAF stammen aus normalem Gewebe, das einem deutlich abgegrenzten Tumor benachbart lag. Die Frischgewebeproben wurden in Cell Rinse Puffer mit Protease (0,25 mg/ml), Kollagenase (167 U/ml) und DNaseI (250 U/ml) behandelt. Die Zellen wur- den durch den Cell Strainer 70 µm gefiltert und anschließend in RPMI1640 mit 20% FBS und weiteren Zusätzen (siehe Tabelle 4.6 auf Seite 33) bei 37°C und 5% CO2 kultiviert. Das Medium wurde dreimal wöchentlich gewechselt und die Zellen wöchentlich circa 1:10 subkultiviert. Fibroblasten aus den Passagen 1, 2 und 3 wurden in Aliquots in Ein- friermedium in flüssigem Stickstoff gefroren und gelagert. Die Experimente erfolgten in den Passagen 3 bis 6 nach der Isolierung oder frühestens eine Woche nach dem Auftauen der kryokonservierten Zellen. 4.2.2.2. Kultur der H1299-Lungentumorzelllinie Die H1299/H2B:eGFP wurden in RPMI1640 mit 10% FBS und weiteren Zusätzen (siehe Tabelle 4.6 auf Seite 33) bei 37°C und 5% CO2 kultiviert. Das Medium wurde dreimal wöchentlich gewechselt und die Zellen zweimal wöchentlich circa 1:10 gesplittet. Die Fluoreszenz des eGFP wurde regelmäßig und nach dem Rekultivieren der kryokonser- vierten Zellen getestet. 38 4. Material und Methoden 4.2.2.3. MTT Die Zellviabilität kann mit Hilfe des Tetrazoliumsalzes MTT analysiert werden, das von Zellen zu einer violett gefärbten Formazanverbindung (1-(4,5-Dimethylthiazol-2-yl)-3,5- diphenylformazan) umgesetzt werden kann. Es wurden 7000 Zellen pro Loch der 96- Loch-Platte eingesät und 48 Stunden mit einer festen Konzentration der zu screenenden Substanzen einer Bibliothek oder steigenden Konzentrationen weiterer zu testender Medi- kamente inkubiert. TAF wachsen bei Konfluenz weiter und wachsen dann übereinander, was die Genauigkeit des MTT-Tests beeinträchtigen kann. Für die Vergleichbarkeit mit NAF wurde daher auf eine subkonfluente Kontrolle geachtet und die MTT-Experimente gegebenenfalls mit verringerter Zellzahl wiederholt. Bei der medikamentösen Behand- lung von Patienten steigt die Medikament-Konzentration im Blut zunächst stark an, um danach langsam abzusinken. Der höchste Plasmaspiegel der Substanz wird als Cmax be- zeichnet. Tabelle 4.9 zeigt den Konzentrations-Bereich der untersuchten Substanzen und die für die funktionellen Experimente verwendeten Cmax-Konzentrationen. Diese Konzen- trationen wurden für die Vergleiche in Abbildung 5.2 auf Seite 45 und anderen verwendet. Tabelle 4.9.: Konzentration der im MTT-Experiment untersuchten Medikamente und die durch- schnittliche Cmax. Medikament Konzentration Cmax Referenz Cmax Cisplatin 0-417,5 µM 11 µM Ikeda et al. (1998) Dasatinib 0-10 µM 0,11 µM Wang et al. (2008) Imatinib 0-20 µM 5,3 µM Peng et al. (2005) Nilotinib 0-20 µM 3,6 µM Weisberg et al. (2007) Erlotinib 0-20 µM 3,6 µM Chiorean et al. (2008) Sorafenib 0-20 µM 12 µM Minami et al. (2008) Fibroblasten reagieren ähnlich wie Tumorzelllinien mit einer Abnahme der Viabilität bei Zunahme der Cisplatin-Konzentration, deren Kurve einen sigmoidalen Verlauf zeigt. Abbildung 4.1 auf der nächsten Seite zeigt beispielhaft die Messergebnisse von batch- Triplikaten einer TAF. Betrachtet man die Viabilität der Fibroblasten bei der Cmax, so erhält man ein Maß für die Wirksamkeit des Medikaments. Für sigmoidale Kurven ist außerdem die GI50 (growth inhibitory concentration 50) ein übliches Maß für die Wirk- samkeit von Medikamenten. Die Rohdaten wurden auf 1 normiert, lg-transformiert und anschließend mit Prism eine sigmoidale Dosis-Reaktions-Kurve mit variablem Anstieg extrapoliert (Grenzen zwischen 0 und 1). Die GI50-Konzentration kann dann bei 50% relativer Viabilität ermittelt werden. 4. Material und Methoden 39 GI50[µM] relative Viabilität bei Cmax [%] 100 75 50 25 0re lat ive Vi ab ilitä t [% ] Cisplatin [log µM] -2 -1 0 1 2 Abbildung 4.1.: Beispiel einer sigmoidalen Wachstumshemmung im MTT-Experiment mit steigenden Konzentrationen von Cisplatin. gestrichelt, rot: Die Serumkonzentration von Cisplatin (Cmax) liegt bei 11 µM (lg11 = 1,04), das zugehörige relative Wachstum der TAF liegt im Beispiel bei 72%. gestrichelt, schwarz: Die GI50 wird bei 50% relativer Viabilität bestimmt, bei diesem Beispiel liegt die zugehörige Cisplatin-Konzentration bei 22,9 µM. 4.2.2.4. Detektion von Zelltod und Zellzyklusphasen mittels AnnexinV-PI-Färbung und BrdU-PI-Färbung der Zellen Zur Detektion des Zelltods wurde AnnexinV eingesetzt, das an Phosphatidylserin auf der Membranaußenseite sterbender Zellen bindet. Für die Untersuchung des Zellzyklus wurden die Zellen mit BrdU markiert, das in die DNA eingebaut und dort von einem Antikörper detektiert werden kann. Die Zellen wurden für 24 Stunden in der Regel mit der Cmax-Konzentration des zu untersuchenden Medikaments behandelt. Unbehandelte Kontrollen blieben nach dieser Inkubationsdauer subkonfluent. Zellinien wurden für 45 Minuten, Fibroblasten für eine Stunde 1:1000 mit BrdU inkubiert. Anschließend wurden die Zellen abgelöst, 2 3 mit Ethanol fixiert und 1 3 direkt mit AnnexinV-FITC und PI nach Angaben des Herstellers gefärbt. Die fixierten Zellen wurden über Nacht bis 3 Monate bei 4 ◦C gelagert und nach Angaben des Herstellers mit anti-BrdU, gam-dylight488 und PI gefärbt. Die Auswertung erfolgte am Durchflusszytometer FACSCalibur. Die Versuche wurden nicht gewertet und wiederholt, wenn der Zelltod in der unbehandelten Kontrolle >20% betrug. 4.2.2.5. Behandlung der TAF mit konditioniertem Medium der H1299-Lungentumorzelllinie Für die Behandlung der TAFmit konditioniertemMedium von H1299-Lungentumorzellen wurden die H1299 in Normalmedium kultiviert, bis sie 90-95% Konfluenz erreichten. Anschließend wurde das Medium gewechselt und mit RPMI1640 für 48 Stunden kulti- viert, um konditioniertes Medium herzustellen. Als Kontrolle diente Medium ohne FBS, das 48 Stunden im Inkubator aufbewahrt wurde. Die TAF und NAF aus dem gleichen Patienten (Fibroblasten-Paare) wurden anschließend für 8 und 16 Stunden mit dem kon- 40 4. Material und Methoden ditionierten oder Kontroll-Medium behandelt. Die Auswertung der anschließenden BrdU- PI-Färbung erfolgte mittels Durchflusszytometer. 4.2.2.6. Kokultur Die verwendete humane H1299-Zelllinie exprimiert ein Histon-GFP-Fusionskonstrukt mit humanem Histon 2B und Condon-optimiertem, verbesserten GFP (H2B:eGFP, Kanda et al. 1998). Es wurde überprüft, dass die Zellen weiter grün fluoreszieren, auch wenn sie mit 13 µM Cisplatin behandelt wurden. Für die Kokultur-Experimente wurden an Tag 1 die TAF und an Tag 2 die H1299 mit entsprechender Zellzahl in eine 6-Loch-Platte einge- sät, so dass an Tag 3 160 000 Zellen pro Loch im Verhältnis 1:1 wuchsen. Diese wurden mit 13 µM Cisplatin für 24 Stunden behandelt oder blieben als Kontrolle unbehandelt. Anschließend wurde mit AnnexinV-Alexa568 gefärbt und die Auswertung erfolgte am Durchflusszytometer FACSCalibur. Zusätzlich wurden Monokulturen der H1299 und der TAF als Kontrollen untersucht. Ein Schema der Durchführung der Kokultur-Experimente findet sich in Abbildung 5.19 auf Seite 67 im Ergebnis-Teil dieser Arbeit. Zur Auswer- tung der Zellzahl pro Loch wurden count bright™ absolute counting beads nach An- leitung des Herstellers zugegeben. Nach Auswertung von batch-Duplikaten erwies sich die AnnexinV-Färbung als verlässlicher und wurde für die Darstellung der Behandlungs- Effekte verwendet. 4.2.3. Arbeiten mit Tumorgewebe 4.2.3.1. Herstellung und Kultivierung von Frischgewebe-Schnitten Tumor-Frischgewebe aus der Pathologie des Robert-Bosch-Krankenhauses wurde kurz- zeitig in Transportmedium gelagert. Mit einer 5mm-Stanze wurden zylinderförmige Ge- webestücke aus dem Tumor gestanzt (Tumorareale), die mit dem Krumdieck Tissue Slicer in 200 µm dünne Slices geschnitten wurden. Die Schnitte wurden einzeln in 1ml AEM- Medium mit zugesetzten Wachstumsfaktoren in die Vertiefungen von 24-Loch-Platten überführt und dort für mindestens 12 h bei 37°C und 5% CO2 kultiviert. Danach erfolgte die Behandlung durch Zugabe von 1ml Medikament-enthaltendem Medium für 72 h. 4.2.3.2. Fixierung der Frischgewebe-Schnitte und Herstellung von FFPE-Dünnschnitten Die Frischgewebe-Schnitte wurden mit Hämalaun gefärbt, mit Formalin fixiert und in der Abteilung für Pathologie des Robert-Bosch-Krankenhauses eingebettet. Von diesem FFPE-Gewebe konnten mit dem Rotationsmikrotom 3 µm-Dünnschnitte für immunhisto- chemische Färbungen angefertigt und auf Objektträgern über Nacht bei 56 °C getrocknet werden. 4. Material und Methoden 41 4.2.3.3. Immunhistochemische Färbungen Die Tumor-Slices-Dünnschnitte wurden zur Vorbereitung der Färbungen 15-30min mit Microclear entparaffiniert. Die anschließende absteigende Alkoholreihe (Isopropanol, 96% Ethanol, 70% Ethanol für je 3-5min) diente zur Überführung in wässrige Medi- en. KI67-Färbung zur Darstellung proliferierender Zellen Die Dünnschnitte wurden für 20min mit target retrieval solution pH 6,0 (Dako) im Dampfgarer vorbehandelt. Die Färbung wurde mit dem Dako EnVision™ Kit mit einem DakoAutomation Stainer mit 1:50 verdünntem Ki67-Antikörper durchgeführt. Danach wurde mit Hämalaun gefärbt, entwässert und mit DEPEX mounting medium konserviert. TUNEL-Färbung zur Darstellung apoptotischer Zellen Die Schnitte wurden nach Anleitung des Herstellers mit Proteinase K vorbehandelt, en- dogene Peroxidasen mit H2O2 gequencht und mit Äquilibrierungspuffer behandelt. Die folgende Inkubation mit TdT-Enzym wurde mit Stop/Wash-Puffer gestoppt und nach drei Waschschritten in PBS mit Anti-Digoxigenin-Konjugat inkubiert. Nach weiteren Wasch- schritten in PBS erfolgte die Färbung mit Peroxidase-Substrat, welche mit Wasser ge- stoppt wurde. Nach einer Gegenfärbung mit Hämalaun wurde das Gewebe wieder ent- wässert und mit DEPEX mounting medium eingedeckt. p53-Färbung zur Darstellung von Zellen mit p53-Deregulation Die Vorbehandlung der entparaffinierten Gewebeschnitte erfolgte in Puffer S1699 pH6 (Dako) für 20 min im Dampfgarer. Die Färbung wurde mit dem EnVision™ System und 1:40 verdünntem p53-Antikörper auf dem Dako Automation Stainer durchgeführt. Die Einordnung der Tumore in die Gruppen 1-3 erfolgte anhand der %positiven Tumor- zellen. Gruppe 1: bis 15% p53-positive Tumorzellen (und deutliche p53-Stabilisierung nach Cisplatin-Behandlung), Gruppe 2: ab 15% p53-positive Tumorzellen (ohne Stabi- lisierung bei Cisplatin-Behandlung), Gruppe 3: nur sehr geringer Anteil p53-positiver Tumorzellen (ohne Stabilisierung bei Cisplatin-Behandlung). Auswertung immunhistochemischer Färbungen Die Gewebe-Dünnschnitte wurden in Bezug auf die Behandlung verblindet. Die Färbun- gen wurden von mindestens zwei Beobachtern unabhängig mikroskopisch ausgewertet, wobei stets die %positiven TAF und Tumorzellen im gesamten Dünnschnitt bewertet wurden. Durch simultane Betrachtung an einemMikroskop mit Zweifach-Einblicksystem wurden Diskrepanzen gelöst. Wenn mehrere Stanzen, also unterschiedliche Tumorareale für jede Behandlung vorhanden waren, wurde der Mittelwert gebildet. Um ein Anspre- chen zu definieren, das über einem normalen Maß an Hintergrundfärbung liegt, wurde die in der Immunhistochemie gängige 10%-Grenze verwendet, da die Färbung häufig ab 10% positiver Zellen als positive Färbung klassifiziert wird (Koda et al. 2007). 42 4. Material und Methoden 4.2.4. Statistik Statistische Auswertungen wurden hauptsächlich mit Prism durchgeführt. Der D’Agostino-Pearson Test auf Normalverteilung entschied über die Verwendung der nach- folgenden Tests. Für zwei zu vergleichende Gruppen wurden zweiseitige t-Tests (gepaart oder ungepaart) und Wilcoxon- oder Mann-Whitney-Tests verwendet, für mehrere Grup- pen ANOVA (gegebenenfalls als repeated measures ANOVA) und Kruskal-Wallis- oder Friedmann-Test verwendet. Das Signifikanzniveau wurde bei 5% gewählt und bei signifi- kanten Unterschieden gegebenenfalls post-Tests zur Identifizierung der unterschiedlichen Gruppen durchgeführt. Für die statistische Auswertung der Microarrays wurden Genespring GX und die un- ter 4.1.4 auf Seite 33 angegebenen Internet-Tools verwendet, der X2-Test wurde mit Prism durchgeführt. Für die Abbildungen mit Balkendiagrammen wurden Mittelwert und Standardabwei- chung verwendet, soweit nicht anders angegeben. 43 5. Ergebnisse 5.1. Sensitivität von Tumor-assoziierten Fibroblasten auf Kinase-Inhibitoren 5.1.1. Sensitivität gegenüber Kinase-Inhibitoren - Screen der Inhibitor Select Substanzbibliothek Bei der Aktivierung von Fibroblasten spielen Kinasen eine zentrale Rolle, sowohl als intrazelluläre Domäne vieler Rezeptoren als auch in den nachfolgenden Signaltransduk- tionsketten. Um die Unterstützung der Tumorzellen durch die TAF zu hemmen, bieten Kinase-Inhibitoren daher eine attraktive Möglichkeit. Um die wirksamsten Inhibitoren zu finden, wurde die Sensitivität zweier TAF auf zwei verschiedene Konzentrationen von 151 Kinase-Inhibitoren der Inhibitor Select Bibliothek untersucht (Abbildung 5.1). Hier wurde als Maß für die Sensitivität die Viabilität im MTT-Experiment benutzt, das die Wirkung auf verschiedene Parameter wie Zellzahl, metabolische Aktivität, Proliferation und Zelltod einbezieht. A 1 µM B 10 µM relative Viabilität TAF1 [%] rel ati ve Vi ab ilitä t T AF 2 [ %] rel ati ve Vi ab ilitä t T AF 2 [ %] relative Viabilität TAF1 [%] 200 150 100 50 0 200 150 100 50 0 50 100 150 200 50 100 150 200 Abbildung 5.1.: Relative Viabilität von TAF aus zwei verschiedenen Patienten nach Behand- lung mit den Substanzen aus der Inhibitor Select Bibliothek. Die TAF aus zwei Patienten mit Adenokarzinomen wurden mit 151 Kinase-Inhibitoren der In- hibitor Select Bibliothek (Calbiochem) für 48 h inkubiert und anschließend die Viabilität im MTT-Experiment bestimmt. Jeder Punkt steht für die relative Viabilität von TAF1 und TAF2 nach Behandlung mit einem bestimmten Inhibitor im Vergleich zur DMSO-Kontrolle. rot: Inhi- bitoren, die die Viabilität beider TAF zu über 50% hemmen. A: 1 µM Inhibitor-Konzentration (siehe Tabelle A.2 auf Seite 127). B: 10 µM Inhibitor-Konzentration. Viele dieser Inhibitoren wurden bisher noch nicht im Patienten eingesetzt, daher wur- den zwei Konzentrationen untersucht. Die fünf Substanzen, die die Viabilität von TAF1 und TAF2 bei 1 µM Inhibitor-Konzentration mindestens um die Hälfte senken, sind PDK1/Akt/Flt Dual Pathway Inhibitor, Staurosporin, PDGF Receptor Tyrosine Kinase 44 5. Ergebnisse Inhibitor IV, K-252a und PI-103 (siehe Tabelle A.2 auf Seite 127 im Anhang). Damit sind unter diesen fünf Kinase-Inhibitoren drei Substanzen, die den PDGFR bei nanomolaren Konzentrationen hemmen. Auch N-benzoyl-Staurosporin hemmt TAF1 auf 36,7% und TAF2 auf 56,0% Viabilität. Zusätzlich hemmen von den nach Herstelleranga- ben spezifischen PDGFR-Inhibitoren weitere fünf Substanzen die Viabilität beider TAF auf Werte von 63-74% der Kontrolle. Damit konnten in dieser Inhibitor-Bibliothek neun PDGFR-Inhibitoren identifiziert werden, die die zwei TAF deutlich hemmen. Bezogen auf die gesamte Substanzbibliothek finden sich sieben beziehungsweise acht dieser Sub- stanzen unter den 25 wirksamsten Substanzen für die einzelnen TAF (Tabelle A.3 auf Seite 128 im Anhang). Einige Inhibitoren wirken erst bei höheren Konzentrationen. Daher wurde das Experiment auch bei 10 µM Inhibitorkonzentration durchgeführt, um auch diese zu identifizieren. Ab- bildung 5.1, B zeigt, dass beide TAF durch 17 Substanzen zu mehr als 50% gehemmt werden, darunter auch PDGF Receptor Tyrosine Kinase Inhibitor III und IV. 5.1.2. Effekte zugelassener PDGFR-Inhibitoren Aus der Inhibitor-Substanzbibliothek wurden PDGFR-Inhibitoren als besonders effektiv identifiziert. Die klinisch zugelassenen PDGFR-Inhibitoren Dasatinib, Imatinib, Niloti- nib und Sorafenib sind jedoch nicht enthalten. Einerseits zur Validierung, andererseits im Hinblick auf die potenzielle klinische Anwendung wurde die Sensitivität der TAF aus primären Lungentumoren und Metastasen auch gegen diese Substanzen getestet. In Ab- bildung 5.2 auf der nächsten Seite sind die Daten für diese Inhibitoren und zusätzlich für den EGFR-Inhibitor Erlotinib als Negativ-Kontrolle dargestellt. Alle getesteten TAF reagieren deutlich auf Dasatinib, Imatinib und Nilotinib (Abbildung 5.2, A). Die Sensitivität von TAF verschiedener Patienten ist aber unterschiedlich. Da- satinib ist hier der wirksamste Inhibitor der Viabilität der TAF (Abbildung 5.2, B). Das 95%-Konfidenz-Intervall für die mittlere Hemmung durch Dasatinib überlappt bei phy- siologischen Konzentrationen nicht mit denen von Imatinib und Nilotinib. Die verwendeten Inhibitoren erreichen im Patienten verschiedene maximale Plasmakon- zentrationen (Cmax, siehe auch Tabelle 4.9 auf Seite 38). Daher wurde die Wirksamkeit der Inhibitoren bei diesen Cmax verglichen (Abbildung 5.2, C). Dasatinib ist auch bei diesem Vergleich das wirksamste Medikament, um die Viabilität von TAF zu hemmen. Bei Dasa- tinib beträgt diese Hemmung 36,4± 1,2%, bei Imatinib 31,6± 1,8% (ungepaarter t-Test Dasatinib versus Imatinib mit Welch-Korrektur: p = 0,03), bei Nilotinib 20,6± 2,4%, bei Sorafenib 16,3± 1,2% und bei Erlotinib 0,4± 3,7% (MW±SEM). 5. Ergebnisse 45 B 100 75 50 25 0 0 0,1 1 1020 Dasatinib n=22 Imatinib n=30 Nilotinib n=12 Sorafenib [µM] 0 0,1 1 10 20 rel ati ve Vi ab ilitä t [% ] C 40 30 20 10 0 DasatinibImatinibNilotinibSorafenibErlotinib He mm un g d er TA F b ei C m ax [% ] A rel ati ve Vi ab ilitä t [% ] 125 100 75 50 25 0rel ati ve Vi ab ilitä t [% ] 125 100 75 50 25 0 0 0,01 0,1 1 10 Dasatinib [µM] n=22 0 0,1 1 10 Imatinib [µM] n=30 Nilotinib [µM] 0 0,1 1 10 20 n=12 0 0,1 1 10 20 Erlotinib [µM] n=7n=7 Inhibitor [µM] * Abbildung 5.2.: Vergleich der Wirksamkeit von Dasatinib, Imatinib, Nilotinib, Sorafenib und Erlotinib. A: MTT-Experiment mit steigenden Inhibitorkonzentrationen. Die Linien zeigen die Hemm- kurve der TAF aus unterschiedlichen Patienten, ermittelt aus Triplikaten. Die gestrichelte Linie zeigt die durchschnittliche Plasmakonzentration Cmax (siehe auch Tabelle 4.9 auf Seite 38). B: Vergleich der mittleren Viabilität von TAF bei Behandlung mit den drei wirksamsten Inhibi- toren, Dasatinib, Imatinib und Nilotinib (MW± 95% CI aus A). C: TAF-Hemmung bei der Inhibitor-Cmax-Konzentration für die fünf Inhibitoren (MW±SEM), *: p = 0,03 (ungepaarter t-Test mit Welch-Korrektur). Die zwei wirksamsten PDGFR-Inhibitoren, Dasatinib und Imatinib, wurden mittels AnnexinV- und BrdU-PI-Färbung untersucht, ob sie Zelltod induzieren oder die Prolife- ration der Zellen hemmen. Die Inhibitoren zeigen keine Induktion des Zelltods, sondern Dasatinib und Imatinib hemmen die Proliferation von TAF (Abbildung 5.3 auf der nächs- ten Seite, A und B). Dasatinib und Imatinib verursachen einen G0/1-Zellzyklus-Arrest (Abbildung 5.3, C, mehr Zellen in G0/1 und weniger Zellen in G2: OneWayANOVA je p < 0,001). 46 5. Ergebnisse DN A-S yn the se (Br dU ) DNA-Gehalt (PI) Kontrolle Dasatinib 24 h 8 h 16 h 44 h Medium ohne DasatinibD S G2G0/1 E B Ze llen in S- Ph as e [ %] Ko ntr olle Da sa tin ib Im ati nib 40 30 20 10 0 *** A leb en de Ze llen [% ] Ko ntr olle Da sa tin ib Im ati nib 100 75 50 25 0 C Ze llen in G 0/1 -Ph as e [ %] Ko ntr olle Da sa tin ib Im ati nib Ze llen in G 2-P ha se [% ] Ko ntr olle Da sa tin ib Im ati nib 15 10 5 0 *** ******** *****100 75 50 25 0 Abbildung 5.3.: Dasatinib und Imatinib hemmen die Proliferation von TAF. AnnexinV- und BrdU-PI-Färbungen von acht TAF nach 24 Stunden Behandlung mit der ent- sprechenden Plasmakonzentration der Inhibitoren (Tabelle 4.9 auf Seite 38). **: p < 0,01, ***: p < 0,0001 (OneWayANOVA mit Tukey-post-Test). A: Die Inhibitoren haben keinen Ein- fluss auf den Zelltod (AnnexinV-Färbung).B:Dasatinib und Imatinib hemmen die Proliferation (BrdU-PI-Färbung). C: Dasatinib und Imatinib erhöhen den Anteil der Zellen in G0/1 und ver- ringern den Anteil der TAF in G2. D, E: Die Dasatinib-induzierte Hemmung der Proliferation ist reversibel. Nach 24stündiger Dasatinib-Behandlung wurde der Inhibitor ausgewaschen und nach 4, 8, 16 und 44 Stunden die Proliferation mit BrdU-PI-Färbung analysiert, repräsenta- tives Beispiel (D) und Schema der S-, G0/1- und G2-Phasen in der durchflusszytometrischen Auswertung (E). Diese durch Dasatinib induzierte Hemmung der Proliferation der TAF ist reversibel. Ab- bildung 5.3 C zeigt, dass die Fibroblasten bereits acht Stunden nach Auswaschen von Dasatinib erneut zu proliferieren beginnen. Bei TAF verschiedener Patienten entspricht der Anteil der Zellen in S-Phase nach circa 16 h wieder dem Anteil bei unbehandelten TAF. Dies zeigt, dass Dasatinib in TAF keine irreversible Seneszenz verursacht. Zusätz- lich zeigt die negative β-Galaktosidase-Färbung, dass keine Seneszenz vorliegt (Haubeiss et al. 2010). 5.1.3. Molekulare Effekte von Dasatinib auf Tumor-assoziierte Fibroblasten 5.1.3.1. Genexpressionsanalyse der Reaktion von Tumor-assoziierten Fibroblasten auf Dasatinib Dasatinib hat auf TAF eine stärkere Wirkung als die anderen untersuchten PDGFR- Inhibitoren. Um die molekularen Veränderungen von TAF als Antwort auf eine Dasatinib- Behandlung zu klären, wurden die neun sensitivsten TAF mittels Genexpressions- 5. Ergebnisse 47 Array humangene1.0st-v1 (Affymetrix) untersucht. Von den 28 132 Transkripten, die die Ensembl-Datenbank1 als Gene annotiert, reguliert Dasatinib in diesen TAF die Expression von 511 Transkripten (492 Genen) mindestens zweifach (gepaarter t-Test mit Benjamini- Hochberg-FDR-Korrektur p < 0,05). Diese werden im weiteren als „Dasatinib Response Signatur“ bezeichnet (Abbildung 5.4). Die vollständige Liste dieser Gene ist publiziert und frei zugänglich (Haubeiss et al. 2010). Dasatinib - + - + 3 Transkriptionsfaktoren5 4 Protein-Aminosäure Phosphorylierung11 5 7 23/6 5/1 Zell-Adhäsion/Zell-Matrix-Adhäsion 1 DNA-Reparatur8 12 1 GO cell cycle + - -3 0 2 -3 0 3,5 Abbildung 5.4.: „Dasatinib Response Signatur“. Heatmap der „Dasatinib Response Signatur“, jede Zeile steht für ein Transkript, jede Spalte für TAF aus einem Patienten. Farbskala: blau zeigt niedrige Expression, schwarz mittlere und gelb hohe Expression eines Transkripts. links: 107 Transkripte mit Gene Ontology-Zuordnung (GO) cell cycle, rechts: 404 Transkrip- te ohne GO cell cycle. Die farbigen Pfeil-Köpfe und Zahlen stehen für die Anzahl weite- rer Transkripte in folgenden Gene Ontology-Kategorien: molecular funktion: Transkriptions- faktoren (GO:0003700, transcription factor activity) und biological process: DNA Reparatur (GO:0006281), Protein-Aminosäure Phosphorylierung (GO:0006468), Zell-Adhäsion / Zell- Matrix-Adhäsion (GO:0007155 /GO:0007160). Eine Datensammlung, die den Transkripten Informationen über „molekulare Funktion“, „biologischen Prozess“ und „zelluläre Komponente“ zuordnet, ist die Gene Ontology (GO2). Eine GO-Analyse mit der Genespring-Software zeigte, dass 107 der 511 Tran- skripte (104 Gene) eine Verbindung zum Zellzyklus aufweisen. Von diesen sind 97 nach Dasatinib-Behandlung niedriger exprimiert, zum Beispiel der Proliferations-Marker anti- gen identified by monoclonal antibody Ki-67 (MKI67). Die veränderte Expression von Transkriptionsfaktoren ist ein Hinweis auf veränderte Ex- pressionsmuster ganzer Gruppen von Genen. Unter den 104 Zellzyklus-Genen befinden sich laut der GO molecular function drei Transkriptionsfaktoren: E2F transcription fac- 1http://www.ensembl.org 2http://www.geneontology.org/ 48 5. Ergebnisse tor 7 (E2F7), ubiquitin-like, containing PHD and RING finger domains, 1 (UHRF1) und pituitary tumor-transforming 1 (PTTG1). Dasatinib ändert also die Expression von Re- gulatoren des Zellzyklus und der Chromatinstruktur. Außerdem wird die Expression von Genen herunter reguliert, deren Überexpression bei Lungentumoren und Lungenzelllinien bekannt ist, beispielsweise stathmin 1/oncoprotein 18 (STMN1) (Chen et al. 2003; Rosell et al. 2003). Zusätzlich ändert sich die Expression vieler Gene, die bekannterweise eine Funktion im Zellzyklus haben und/oder die mit Tumorerkrankungen in Zusammenhang gebracht wur- den. Zum Beispiel sind die RNAs von aurora kinase A und B (AURKA, B), breast cancer 1, early onset und 2 (BRCA1, 2), zahlreichen cell division cycle-Genen (CDCs), Fanconi anemia, complementation group D2 und CI (FAND2, CI), mutS homolog 2, colon can- cer, nonpolyposis type 1 (MSH2), retinoblastoma-like 1 (p107, RBL1), timeless homolog (Drosophila) (TIMELESS) und TIMELESS interacting protein (TIPIN) nach Dasatinib- Behandlung niedriger exprimimiert, die RNAs von transforming growth factor, beta 2 (TGFB2) und tumor protein D52-like 1 (TPD52L1) höher exprimiert. Von den 404 Transkripten (388 Genen), die nicht den GO-Begriff cell cycle tragen, wa- ren 299 Transkripte (216 Gene) nach Dasatinib-Behandlung geringer exprimiert und 175 Transkripte (172 Gene) stärker exprimiert. Unter diesen Transkripten finden sich neun Transkriptionsfaktor-RNAs. Fünf Transkrip- tionsfaktoren werden nach Dasatinib-Behandlung geringer exprimiert: V-myb myeloblas- tosis viral oncogene homolog (avian)-like 2 (MYBL2), forkhead box M1 (FOXM1), High- mobility group box 2 (HMGB2), Aryl hydrocarbon receptor nuclear translocator-like 2 (ARNTL2) und transcription factor 19 (SC1) (TCF19). Die vier hochregulierten Tran- skriptionsfaktoren sind cellular repressor of E1A-stimulated genes 1 (CREG1), SRY (sex determining region Y)-box 4 (SOX4), endothelial PAS domain protein 1 (EPAS1) und pre- B-cell leukemia homeobox 1 (PBX1). Diese Genexpressionsänderungen können sich auf das Gleichgewicht zwischen Proliferation und Differenzierung auswirken, der Effekt lässt sich aber nicht abschätzen. Hilfreichere Informationen liegen über Wachstumsfaktoren vor, die im Kommunikations- Netzwerk eines Tumors eine bedeutende Rolle spielen. Für die GO-Annotationen growth factor, growth regulator und growth inhibitor wurden sieben Transkripte gefunden, die nach Dasatinib-Behandlung signifikant mindestens zweifach geändert exprimiert wur- den. Der fibroblast growth factor 5 (FGF5) und der heparin-binding EGF-like growth factor (HBEGF) werden 2,3- und 2fach schwächer exprimiert. Die Transkripte von fibro- blast growth factor 9 (glia-activating factor) (FGF9), transforming growth factor, beta 2 (TGFB2), insulin-like growth factor 2 (somatomedin A) (IGF2) sowie insulin-like growth factor binding protein 5 und 7 (IGFBP5/7) sind nach Dasatinib-Behandlung höher expri- miert. Die Wirkung dieser unterschiedlich regulierten Wachstumsfaktoren wird später in funktionellen Experimenten aufgegriffen (Kapitel 5.1.4.1 auf Seite 53). 5. Ergebnisse 49 Zusätzlich finden sich viele Gene, die für Proteine der extrazellulären Matrix oder des Zy- toskeletts codieren. Die meisten dieser Transkripte werden durch Dasatinib hochreguliert: Aktine (ACTA2, C1, G2), Kollagene (COL3A1, 4A1, 4A2, 5A1, 11A1), Integrine (ITGAV, 11 höher exprimiert, ITGA6 niedriger exprimiert), Laminine (LAMA4, B1) und Myosine (MYH10,H11 undMYLK). Kinesine hingegen werden schwächer exprimiert (KIF2C, 4A, 11, 14, 15, 18A, 20A, 22, 23, C1). Gleichzeitig ist in der Zellkultur zu beobachten, dass die TAF nach Dasatinib-Behandlung stärker an den Kulturflaschen adhärieren und länge- re Trypsin-Einwirkung benötigen, bevor sie sich lösen. Die Ursache dafür könnte in der veränderten Expression der ECM-Moleküle und entsprechender Bindeproteine liegen. 5.1.3.2. Vergleich mit funktionellen Signaturen Dasatinib beeinflusst also mehr als nur den Zellzyklus der Tumor-assoziierten Fibroblas- ten. Um die Frage zu beantworten, welche zusätzlichen Auswirkungen Dasatinib auf das Genexpressionsmuster der TAF hat, wurde die „Dasatinib Response Signatur“ mit weite- ren bereits veröffentlichten Signaturen verglichen. Dabei wurden solche Signaturen aus- gewählt, die die Genexpressionsmuster von Fibroblasten in verschiedenen funktionellen Zuständen beschreiben. Coller et al. (2006) beschreiben ein Fibroblasten-Quiescence-Programm. Die Auto- ren identifizierten Genexpressionsänderungen, die als Antwort auf drei unterschiedliche Quiescence-induzierende Stimuli geschehen. Dabei handelt es sich um Gene, die für die Aufrechterhaltung des ruhenden Zustands nötig sind, aber ebenso für dessen Reversibili- tät. Erwartungsgemäß gibt es in der „Dasatinib Response Signatur“ Transkripte, die durch diese Signatur funktionell der Quiescence zugeordnet werden. Insgesamt sind 34 Gene (35 Transkripte) in der beschriebenen Signatur enthalten, davon werden 15 Gene sowohl bei Dasatinib-Behandlung als auch bei der Quiescence gerin- ger exprimiert als in unbehandeltem Zustand, 19 Gene werden stärker exprimiert (Ab- bildung 5.5 auf der nächsten Seite, A, links). Diese Anzahl der Gene in der Schnitt- menge ist signifikant größer als bei einer zufälligen Überschneidung zu erwarten wäre (X2-Test p < 0,0001, erwartet: 14 Gene). In Abbildung 5.5, B, links, ist die heatmap der 35 in die gleiche Richtung regulierten Transkripte abgebildet. Geringer exprimiert wer- den beispielsweise die schon beschriebenen CDC20, FOXM1, und stathmin 1 (STMN1), induzierte Expression zeigen unter anderem ACTA2, COL3A1, MYLK und interleukin 6 (interferon, beta 2) (IL6). (Weitere Gennamen, -Funktionen und Stärke der Regulation siehe Haubeiss et al. (2010) Additional file 4, Table S3.) 50 5. Ergebnisse down up Dasatinib A B Quiescence - + 15 19 298 160 97 19 1 1 2 1 Serumfaktoren 162 17 185* 287 26 188* - + 1 3 1 2 2 NAF-TAF 249 64 257 153 26 228 - + 3 7 5 2 4 1 -3 0 1,5 -2,1 0 2,4 -3 0 2,4 Tra ns kri pti on sfa kto ren Pro tei n-A mi no sä ure Ph os ph ory lier un g Ze ll-A dh äs ion /Ze ll-M atr ix- Ad hä sio n DN A-R ep ara tur Abbildung 5.5.: Transkripte aus verschiedenen funktionellen Signaturen sind in der „Dasa- tinib Response Signatur“ enthalten. A: Darstellung der Anzahl der in den Einzelsignaturen und in jeweils beiden Signaturen ent- haltenen Gene. blauer Kreis: „Dasatinib Response Signatur“, schwarzer Kreis von links nach rechts: Quiescence (Coller et al. 2006), Serumfaktoren (Chang et al. 2004), NAF-TAF (Sadlo- nova et al. 2009). up: höher exprimiert nach Dasatinib-Behandlung als die unbehandelten Kon- trollen, down: niedriger exprimiert nach Dasatinib-Behandlung als die unbehandelten Kontrol- len, *: höher/niedriger exprimiert bei Kultur ohne Serum. B: Heatmap der höher oder niedriger exprimierten Transkripte aus den Schnittmengen aus A. Jede Zeile steht für ein Transkript, jede Spalte für TAF aus einem Patienten, die farbigen Pfeil-Köpfe stehen für Gene Ontology- Kategorien wie in Abbildung 5.4 auf Seite 47. blau: niedrige Expression, gelb: hohe Expressi- on. Listen der Gene siehe Haubeiss et al. (2010). Chang et al. (2004) identifizierten die Core Serum Response (CSR), indem sie Fibroblas- ten aus Gewebe von zehn verschiedenen Körperstellen mit und ohne Serum kultivierten und die Genexpressionsänderungen untersuchten. Diese Änderungen ähneln denen der Wundheilung. In den meisten Fibroblastentypen wurden 611 Gene induziert oder repri- miert. Die Autoren schlossen solche Gene aus, die periodische Änderungen im Zellzyklus von HeLa-Zellen zeigten. Die verbleibenden, durch Serum regulierten 512 Gene nannten sie CSR. 5. Ergebnisse 51 Bei Lungenkarzinomen konnten die Autoren zwei Gruppen von Tumoren unterscheiden, solche die Genexpressionsmuster ähnlich der Serum-aktivierten CSR haben und solche, die die entgegengesetzte Serum-reprimierte Signatur zeigen. Dabei konnte gezeigt wer- den, dass Lungentumore mit dem Serum-aktivierten Phänotyp mit einem höheren Todes- risiko korreliert sind. Diese CSR-Signatur identifiziert also prognostische Faktoren. 423 der 511 Transkripte der „Dasatinib Response Signatur“ sind auf dem von Chang et al. verwendeten Array vorhanden. Davon sind 43 Gene nach Dasatinib-Behandlung und Serum-Behandlung entgegengesetzt reguliert. Das heißt 26 Gene, die durch Dasatinib schwächer exprimiert sind, sind auch bei niedriger Serum-Konzentration niedrig expri- miert. Und 17 Gene, die durch Dasatinib hochreguliert werden, sind hoch exprimiert bei dieser niedrigen Serumkonzentration (Abbildung 5.5, A, links und Haubeiss et al. (2010) Additional file 5, Table S4). Damit ist eine signifikante Anzahl von Genen durch Dasatinib in die gleiche Richtung reguliert wie durch Serumentzug (p < 10−12, Fisher’s exact test). Zusätzlich zu den Zellzyklus-, Serum- und Quiescence-spezifischen Genen gibt es in der „Dasatinib Response Signatur“ noch einen großen Anteil von Genen, die mit keiner die- ser Signaturen überlappen. Daher wurde im Rahmen dieser Arbeit auch untersucht, ob darunter solche sind, die in TAF und Normalgewebe-assoziierten Fibroblasten (NAF) dif- ferenziell exprimiert sind. Sadlonova et al. (2009) führten eine Genexpressionsanlayse mit NAF aus zwei verschie- denen Patienten mit Brustreduktions-Operationen und drei TAF von zwei verschiedenen Brustkrebs-Patienten und der Hs574T-Zelllinie durch. Hier stammten die normalen Fi- broblasten nicht aus der Nähe eines Tumors. Dabei wurden 420 Gene identifiziert, deren Expression in TAF und NAF mindestens 2,5fach verschieden war. Aus den Originaldaten wurden alle Transkripte mit mindestens 2fachen, signifikanten Expressionsunterschieden gefiltert (575 Gene) und mit der „Dasatinib Response Signatur“ verglichen. 8345 Gene sind gemeinsam auf den von Sadlonova et al. und den hier verwendeten Microarrays vorhanden. Abbildung 5.5, rechts, zeigt die 64 nach Dasatinib-Behandlung und in NAF niedrig exprimierten und die 26 entsprechend hoch exprimierten Gene, die beiden Signa- turen gemeinsam sind. Bei einer zufälligen Überlappung der Datensets würde man nur 8 beziehungsweise 4 gemeinsame Gene erwarten (p < 10−30 und p < 10−11, Fisher’s exact test), (Haubeiss et al. (2010) Additional file 6, Table S5). Für sechs dieser 90 Gene wurde die Expressionsänderung mittels qRT-PCR untersucht und bestätigt (Abbildung 5.6 auf der nächsten Seite, A und B). 52 5. Ergebnisse PD GF RB SV EP 1 MM P1 MK I67 TT K FO XM 1 PD GF RB SV EP 1 MM P1 MK I67 TT K FO XM 1 C TFC A Microarray B qRT-PCR PDGFRB SVEP1* platelet-derived growth factor receptor, beta polypeptide sushi, von Willebrand factor type A, EGF and pentraxin domain containing 1 MMP1 MKI67 TTK FOXM1* matrix metallopeptidase 1 antigen identified by monoclonal antibody Ki-67 TTK protein kinase forkhead box M1 5 0 -5 -10 4 2 0 -2 -4 C Überleben 100 75 50 25 0 0 20 40 60 Dasatinib-ähnlich unbehandelt-ähnlich Üb erl eb en [% ] Zeit [Monate] Abbildung 5.6.: Validierung der Microarray-Genexpressionsdaten von 6 Genen und Analyse der Überlebensdaten von Patienten aus dem Datenset von Bhattacharjee et al. (2001). Die Genexpressions-Daten von 6 Genen der „Dasatinib Response Signatur“ wurden mittels qRT-PCR überprüft. Alle 6 Gene sind auch zwischen TAF und NAF differenziell exprimiert (Sadlonova et al. 2009), *: Gene auch in der Quiescence-Signatur enthalten (Coller et al. 2006). A: Genexpressionsänderung laut Microarray-Daten, FC: fold change. B: Ergebnis der qRT-PCRs als ∆CT-Einzelwerte und Median. C: Die Genexpressionsdaten von Lungentumor- Patienten (Bhattacharjee et al. 2001) wurden anhand der Schnittmenge aus der „Dasatinib Re- sponse Signatur“ (Haubeiss et al. 2010) und der TAF-NAF-Signatur (Sadlonova et al. 2009) mit einem hierarchischen clustering analysiert, eine Gruppe mit einem Muster, das der Dasatinib- Behandlung ähnelt und eine Gruppe ähnlich zu unbehandelten TAF identifiziert und die Über- lebensdaten dieser Gruppen dargestellt (log-Rang-Test p = 0,052). Die Dasatinib-Signatur identifiziert in der TAF-NAF-Signatur eine Teilmenge an Genen. Um festzustellen, ob die Expressionsänderung dieser Gene durch Dasatinib in Tumoren von Bedeutung wäre, wurde mittels der etablierten Methode der outcome-Assoziation (Venet et al. 2011) die Expression dieser Gene in einem Datenset aus 125 Lungentumo- ren untersucht, für die Daten über den klinischen Verlauf der Erkrankung veröffentlicht wurden (Bhattacharjee et al. 2001). Eine hierarchiche Gruppierung der Expression der 90 Gene, die in der „Dasatinib Response Signatur“ und in der TAF-NAF-Signatur ent- halten sind, führte zur Identifikation von zwei Gruppen von Patienten. In einer Gruppe war die Expression der 90 Gene ähnlich der Expression in unbehandelten TAF, in der anderen Gruppe war sie ähnlich der Expression Dasatinib-behandelter TAF und von NAF (Abbildung 5.6, C). Patienten der Gruppe mit dem Dasatinib-ähnlichen Genexpressions- muster zeigen ein tendenziell längeres Überleben als die der zweiten Gruppe (Median unbehandelt-ähnlich: 29,6 Monate, Dasatinib-ähnlich: 57,8 Monate, Hazard Ratio 1,62). Navab et al. 2011 haben eine umfangreiche Untersuchung mit NAF-TAF-Paaren aus 15 Lungentumor-Patienten erstellt. Sie fanden mittels der Significance Analysis of Microar- rays (SAM)-Methode 46 zwischen NAF und TAF differenziell exprimierte Gene. Auch diese NAF und TAF aus verschiedenen Patienten waren auf der Genexpressionsebene sehr 5. Ergebnisse 53 heterogen, was die vergleichsweise geringe Anzahl der Transkripte in dieser Signatur er- klärt. Zwei Gene aus der „Dasatinib Response Signatur“ sind in den 15 Lungen-TAF nied- riger als in NAF und in unbehandeltem Zustand niedriger als in Dasatinib-behandeltem Zustand exprimiert (alpha-2-macroglobulin (A2M) und clusterin (CLU)) und ein Tran- skript jeweils höher (leupaxin (LPXN)). Damit sind in der Schnittmenge der zwei Gen- signaturen nicht signifikant mehr Transkripte enthalten als statistisch zu erwarten wäre (X2-Test p = 0,24). 5.1.4. Funktionelle Konsequenzen der Dasatinib-Behandlung in Tumor-Modellen 5.1.4.1. Die von Dasatinib-behandelten TAF sekretierten Wachstumsfaktoren fördern das Tumorzellwachstum weniger als die Faktoren unbehandelter TAF Die Microarray-Ergebnisse zeigen unter anderem, dass die Expression zahlreicher sezer- nierter Proteine der TAF durch die Behandlung mit Dasatinib verändert wird. Die Rich- tung der Veränderung und der potenzielle, in der Literatur beschriebene Effekt auf Tu- morzellen sind aber sehr verschieden. Daher sollen funktionelle Untersuchungen helfen, den Einfluss der Dasatinib-Behandlung von TAF unabhängig von der Interpretation von mRNA-Profilen zu beurteilen. Mit Hilfe von TAF-konditioniertem Medium, in das die TAF Wachstumsfaktoren sezer- nierten, wurde der Einfluss dieser Faktoren auf Tumorzellen untersucht. Hierfür wur- de das Medium von TAF nach 48 Stunden Kultivierung gesammelt. Außerdem wurde Kontroll-konditioniertes-Medium durch Inkubation bei 37◦C für 48 Stunden hergestellt. Mit diesem Medium von drei verschiedenen TAF wurden H1299-Lungentumorzellen für 48 Stunden behandelt und mittels BrdU-PI-Färbung durchflusszytometrisch analysiert (Abbildung 5.7 auf der nächsten Seite, A und B). Die Fibroblasten oder die H1299- Tumorzelllinie wurden jeweils mit Dasatinib behandelt. Das konditionierte Medium von unbehandelten TAF ändert den Anteil der H1299-Zellen in der S-Phase nicht (Abbildung 5.7 A und B, Nr. 1 und 3). Dasatinib verringert die Proliferation der H1299-Zellen (Nr. 2 und 4). Das konditionierte Medium von Dasatinib- behandelten Fibroblasten hat den gleichen Einfluss wie Dasatinib kombiniert mit kondi- tioniertem Medium (Nr. 4 und 5). Rechts in Abbildung 5.7, B sind die Differenzen zur jeweils relevanten Kontrolle dargestellt. 54 5. Ergebnisse H1 29 9 i n S -Ph as e du rch Da sa tin ib [% de r Z elle n] 1: unbehandelte H1299 2: Dasatinib-behandelte H1299 3: TAF-konditioniertes Medium auf H1299 4: TAF-konditioniertes Medium + Dasatinib auf H1299 5: konditioniertes Medium von Dasatinib- behandelten TAF auf H1299 B: 10 % FBS TAF-konditioniertes Medium Dasatinib-behandelte H1299 Dasatinib-behandelte TAF + + + + + + + + + + + H1 29 9 i n S-P ha se [% ] 1 2 3 4 5 60 40 20 0 H1 29 9 i n S-P ha se du rch Da sa tin ib [% de r Z elle n] 0 -10 -20 2-1 4-3 5-3 A: 10 % FBS TAF-konditioniertes Medium Dasatinib-behandelte H1299 Dasatinib-behandelte TAF H1299 in S-Phase [%] + 42,4 + 55,8 + + 36,2 + + 38,556,1 1 2 3 4 5 DN A-S yn the se (Br dU ) DNA-Gehalt (PI) D: 0,1 % FBS + + + + + 2-1 4-3 5-30 -10 -20 *** *** TAF-konditioniertes Medium Dasatinib-behandelte H1299 Dasatinib-behandelte TAF C: 0,1 % FBS TAF-konditioniertes Medium Dasatinib-behandelte H1299 Dasatinib-behandelte TAF H1299 in S-Phase [%] 28,3 1 + 21,3 2 + 37,1 3 + + 26,0 4 + + 16,4 5 DN A-S yn the se (Br dU ) DNA-Gehalt (PI) Abbildung 5.7.: Die Wachstumsförderung der H1299 durch TAF-sezernierte Faktoren wird durch Dasatinib-Behandlung der TAF zu einer Wachstumshemmung umgekehrt. BrdU-PI-Färbungen von H1299-Tumorzellen, die mit unterschiedlichen konditionierten Me- dien behandelt wurden. A, B: Etablierung mit 10% FBS im Medium. A: Durchflusszytome- trische Analyse einer BrdU-PI-Färbung der H1299 (Beispiel). B: links: Säulendiagramm der Daten der Zellen in S-Phase aus A, rechts: Änderung des Anteils der Zellen in S-Phase im Ver- gleich zur relevanten Kontrolle. C, D: Experimente mit 0,1% FBS im Medium (Jens Schmid, IKP Stuttgart), C: Durchflusszytometrische Analyse einer BrdU-PI-Färbung der H1299 (Bei- spiel). D: Änderung des Anteils der Zellen in S-Phase im Vergleich zur relevanten Kontrolle (MW±SD, konditioniertes Medium von TAF aus 3 Patienten, ***: p <,0,0001 (OneWayANO- VA)). 5. Ergebnisse 55 Da das konditionierte Medium unter den gewählten Bedingungen nicht den erwarteten wachstumsfördernden Effekt auf die Tumorzelllinie zeigte, wurde dieses Experiment von Jens Schmid (IKP Stuttgart) mit Medium mit nur 0,1% FBS-Anteil wiederholt, um den Einfluss der Wachstumsfaktoren des FBS zu verringern (Haubeiss et al. 2010). Abbildung 5.7, C (Nr. 1) zeigt beispielhaft, dass sich ohne Behandlung noch 28,3% der H1299 mit 0,1% FBS in der S-Phase befinden. Hierbei handelt es sich um eine 50%ige Reduktion im Vergleich zu Abbildung 5.7, A (Nr. 1) mit 10% FBS. Der Effekt von Dasatinib auf die Pro- liferation ist in beidenMedien gleich (A und C, Nr. 2 zu Nr. 1: Verringerung auf circa 75% der unbehandelten Zellen) und bei Verwendung von konditioniertem Medium geringfü- gig stärker als bei Kontroll-Medium (A und C, Nr. 4 zu Nr. 3). Die Dasatinib-Effekte auf die H1299-Zelllinie sind demnach bei beiden FBS-Konzentrationen vergleichbar. Im Ge- gensatz zu Vollmedium mit 10% FBS zeigt sich bei geringer FBS-Konzentration jedoch ein Proliferations-fördernder Effekt des konditionierten Mediums der TAF auf die H1299 (Abbildung 5.7, C Nr. 1 zu Nr. 3: 131% der unbehandelten Zellen). Bei der Behand- lung mit TAF-konditioniertem Medium hat eine Dasatinib-Behandlung der H1299 einen deutlich geringeren Einfluss auf die Proliferation (Nr. 4 und Nr. 3) als die Dasatinib- Behandlung der TAF, die die deutlicheste Auswirkung auf die H1299-Proliferation zeigt (Nr. 5 zu Nr. 3: 44%). Die H1299-Lungentumorzelllinie wird durch konditioniertes Medium von Dasatinib-behandelten Fibroblasten signifikant stärker gehemmt als durch die Kombination von konditioniertem Medium unbehandelter Fibroblasten mit Dasatinib (Abbildung 5.7, D, 4-3 -10% und 5-3 -20% (MW)). Im Gegensatz zur bekannten Wachstumsförderung durch die TAF hat hier somit die durch Dasatinib hervorgerufene Änderung der Mediumzusammensetzung der sezernierten Pro- teine dieWirkung, dass die Lungentumorzellen sich weniger schnell teilen. Die Dasatinib- behandelten TAF hemmen nicht nur die Tumorzell-Proliferation anstatt sie zu fördern (Abbildung 5.7, C, Nr. 5), sondern diese Hemmung ist auch deutlich stärker als der kom- binierte Effekt aus konditioniertem Medium und Dasatinib (Nr. 4). Die Expressionsänderung einiger Wachstumsfaktoren wurde mittels qRT-PCR genauer untersucht. Dazu wurde der Zellzyklus von TAF aus drei Patienten durch Serumentzug für 24 Stunden synchronisiert. Nach Wiedereintritt in den Zellzyklus für 24 Stunden und ei- ner anschließenden Dasatinib-Behandlung wurde die Expression von 21 Transkripten von Wachstumsfaktoren und zugehörigen Rezeptoren zu unterschiedlichen Zeitpunkten ana- lysiert. Die Auswahl dieser Transkripte erfolgte anhand deren Expressionsänderung bei den Microarray-Experimenten: Nach Dasatinib-Behandlung änderte sich die Expression signifikant mindestens 1,6fach. Bei allen Transkripten konnte die aus den Microarrays bekannte Richtung der Expressionsänderung nach 48 h Behandlung durch die qRT-PCR bestätigt werden. Da die drei TAF aus verschiedenen Patienten aber in sehr variablem Ausmaß und mit unterschiedlichen Kinetiken auf Dasatinib reagierten, ist mit drei Pati- enten nur bei wenigen Transkripten statistische Signifikanz erreicht worden. 56 5. Ergebnisse Daher sind in Abbildung 5.8 die Expressionsänderungen in einzelnen TAF dargestellt, um sowohl die gemeinsame Tendenz als auch die Heterogenität anhand einiger Beispiele zu verdeutlichen. Bei der Expression von PDGFRB, SVEP1 und anderen Transkripten zeigt sich, dass sowohl die Stärke der Expressionsänderung als auch der Zeitpunkt der maxi- malen Expression zwischen den TAF aus verschiedenen Patienten variieren. Bei IGF2 und HBEGF sind sehr unterschiedliche basale Expressionsniveaus in unbehandelten Fi- broblasten zu beobachten. PDGFD 1,9 ↑ 0,02 0,01 0 0 10 20 30 40 0,4 0,2 0 FGF9 2,75 ↑ 1,0 0,5 0 FGFR2 1,93 ↑ 0,010 0,005 0 TGFB2 2,65 ↑ 0,15 0,10 0,05 0 TGFB3 1,76 ↑ 0,03 0,02 0,01 0 IGF2 2,17 ↑ 0,03 0,02 0,01 0 0,04 0,02 0 IGFBP7 2,2 ↑ CXCL12 1,74 ↓ SVEP1 3,36 ↑ 4 2 0 HBEGF 2,0 ↓ 0,9 0,6 0,3 0 0,2 0,1 0 HGF 1,87 ↑ 20 10 0 MFGE8 2,15 ↑ 4 2 0 EFEMP1 2,23 ↑ 0,2 0,1 0 TAF1 unbehandelt TAF2 unbehandelt TAF3 unbehandelt TAF1 + Dasatinib TAF2 + Dasatinib TAF3 + Dasatinib Microarray-Ergebnis 2,55 ↑PDGFRB Zeit [h] rel ati ve Ex pre ssi on 0 10 20 30 40 0 10 20 30 40 0 10 20 30 40 0 10 20 30 40 0 10 20 30 40 0 10 20 30 40 0 10 20 30 40 0 10 20 30 40 0 10 20 30 40 0 10 20 30 40 0 10 20 30 40 0 10 20 30 40 0 10 20 30 40 Abbildung 5.8.: Genexpressionsanalyse verschiedener Wachstumsfaktoren und deren Re- zeptoren nach Dasatinib-Behandlung mittels qRT-PCR. Drei TAF-Linien wurden mit Serumentzug synchronisiert und für 24 h mit Serum kultiviert. Anschließend wurden sie für 3, 8, 24 und 48 h mit 0,1 µM Dasatinib behandelt und die Genex- pression mittels qRT-PCR untersucht. schwarz: unbehandelte TAF, rot: Dasatinib-behandelte TAF, grau: Expressionsänderungen der 9 TAF nach denMicroarray-Ergebnissen (p < 0,05). Gennamen siehe Abkürzungsverzeichnis, Primer siehe Tabelle A.7 auf Seite 132 im Anhang. 5.1.4.2. Einfluss von Dasatinib in einem in vivo-nahen Tumormodell Die Frischgewebekultur von Lungentumor-Schnitten (Slices) ist ein Modell, das die Be- obachtung der unterschiedlichen Zelltypen in der intakten Mikroumgebung realer Tumore erlaubt, beispielsweise bei der Reaktion auf eine Manipulation durch chemotherapeuti- 5. Ergebnisse 57 sche Behandlung (van der Kuip et al. 2006). Tumorgewebe-Schnitte von 13 Patienten wurden für 72 Stunden mit 0,1 µM Dasatinib behandelt, mit Formalin fixiert und in Par- affin eingebettet (FFPE-Gewebe). 3 µM-Dünnschnitte dieser Slices wurden für KI67- und TUNEL-Färbungen verwendet, um die Zellteilungsaktivität und den Zelltod der Fibro- blasten und Tumorzellen zu quantifizieren und den Einfluss von Dasatinib auf diese Pro- zesse in der intakten Mikroumgebung humaner Lungentumore zu untersuchen. KI67 ist in der Immunhistologie ein etablierter Marker für die Zellproliferation. Die Tu- morschnitte von 11 Patienten wurden damit gefärbt, von 9 Patienten konnten jeweils zwei Tumorareale (Stanzen) ausgewertet werden. In den untersuchten Slices proliferierten auch in den unbehandelten Gewebeschnitten weniger als 10% der Fibroblasten. Weder eine Steigerung noch eine Verringerung der Fibroblasten-Proliferation wurde beobachtet (oh- ne Abbildung). Daher kann keine Aussage über die mögliche, Proliferations-hemmende Wirkung von Dasatinib auf die Fibroblasten im Gewebe getroffen werden. Allerdings sind als Therapieziel die proliferierenden Tumorbereiche ebenso interessant. In den Paraffin-Schnitten der Sliceswurden alle Stanzen ausgewertet, die mindestens 10% Proliferation der Tumorellen zeigten (Abbildung 5.9, 6 Patienten). Bei geringerer Prolife- rationsrate war häufig nekrotisches Gewebe erkennbar, das nicht mehr auf die Dasatinib- Behandlung reagieren kann. In vier dieser sechs Patienten reduziert Dasatinib die Prolife- ration der Tumorzellen deutlich. ImMittelwert aller Patienten beträgt die Proliferationsra- te unbehandelter Tumorzellen 37,3± 17,2%, die der Dasatinib-behandelten Tumorzellen 20,3± 4,8% (MW±SD; gepaarter t-Test p = 0,09) und Dasatinib-behandelte Tumorzel- len zeigen eine geringere Variabilität der Proliferationsrate als unbehandelte Tumorzellen. DasatinibKontrolleA Pro life rat ion [% Ki 67 -po siti ve Tu mo rze llen ] Dasatinib - + B 60 40 20 0 Abbildung 5.9.: Dasatinib reduziert die Proliferation der Tumorzellen in Gewebeschnitten von 4 von 6 Patienten. A: Beispiel einer KI67-Färbung, links: Kontrolle, rechts: 72 h 0,1 µM Dasatinib. B: Prolife- ration der Tumorzellen als Anteil KI67-positiver Zellen in unbehandelten und mit Dasatinib behandelten Gewebeschnitten (n = 6). Dasatinib zeigte in der Zellkultur weder bei Fibroblasten noch bei H1299-Tumorzellen einen Einfluss auf den Zelltod. Nun sollte überprüft werden, ob das auch im Gewe- be der Fall ist. Hier kann Dasatinib sowohl direkt auf die TAF oder die Tumorzellen wirken als auch indirekt über die TAF die Tumorzellen beeinflussen und umgekehrt. TUNEL-Färbungen Dasatinib behandelter Slices von 12 Patienten wurden mit denen der 58 5. Ergebnisse unbehandelten Kontrollen verglichen (Abbildung 5.10). Der TUNEL-Assay zeigt DNA- Fragmentierung anhand der Markierung freier 3’OH-Enden und dient somit als Marker für den Zelltod. 40 20 -20 -40 -20 20 40 TAF [% Induktion] TZ [% Induktion] D A Kontrolle Dasatinib Ze llto d [ % TU NE L- po siti ve r T um orz elle n] - + C 60 40 20 0Z ellt od [% TU NE L- po siti ve r T AF ] Dasatinib - + B 60 40 20 0 n=12 n=12 n=12 Abbildung 5.10.: Die Reaktion von TAF und Tumorzellen auf Dasatinib ist sehr heterogen. A: Beispiel einer TUNEL-Färbung, links: Kontrolle, rechts: 72 h 0,1 µM Dasatinib. B: Zelltod der TAF und C: Zelltod der Tumorzellen in unbehandelten und mit Dasatinib behandelten Gewebeschnitten (12 Patienten). D: Differenz TUNEL-positiver Zellen von behandelten und unbehandelten Gewebeschnitten in TAF und Tumorzellen. Bei den unbehandelten Gewebeschnitten zeigt sich erneut eine große Variabilität. Die TAF sind zu 2-40% TUNEL-positiv (Abbildung 5.10, B), die Tumorzellen zu 5-35% (C). Auch die Reaktion auf die Dasatinib-Behandlung ist in den einzelnen Tumoren sehr verschieden. Im Mittel ist bei Dasatinib-Behandlung von TAF eine geringfügige Zelltod-Induktion von 18,1± 13,4% auf 22,4± 16,6% zu beobachten, bei Tumorzellen von 15,6± 9,6% auf 20,2± 13,8%. Bei den TAF ist die Richtung der Antwort auf Da- satinib ausgeglichen, TAF von fünf Patienten reagieren mit einer Induktion des Zelltods, fünf mit einer Hemmung des Zelltods und zwei zeigen keine Reaktion auf die Dasatinib- Behandlung. Bei den Tumorzellen zeigen sechs Patienten eine Induktion von Zelltod, drei eine Hemmung und drei keine Reaktion auf Dasatinib. Dabei findet sich eine positive Kor- relation zwischen der Antwort der TAF und der Tumorzellen (Abbildung 5.10, D, Pearson r = 0,59, p = 0,045), das heißt beide Zellkompartimente reagieren parallel. Sowohl TAF als auch Tumorzellen zeigen nach Dasatinib-Behandlung häufig eine Induktion des Zelltods. In einigen Fällen reagiert jeweils einer der Zelltypen mit einer Hemmung des Zelltods, während der andere Zelltyp keine Antwort auf die Behandlung zeigt. 5. Ergebnisse 59 5.2. Sensitivität von Tumor-assoziierten Fibroblasten auf Cisplatin 5.2.1. Cisplatin hemmt den Zellzyklus von Tumor-assoziierten Fibroblasten In Vorarbeiten wurde die Heterogenität von Tumor-assoziierten Fibroblasten gegenüber Cisplatin untersucht und in MTT-Experimenten festgestellt, dass die Cisplatin-Sensitivität der TAF ähnlich variabel ist wie die eines Panels von Tumorzelllinien (Dissertation Son- nenberg 2009). Diese Untersuchungen wurden in dieser Arbeit fortgeführt und das Kol- lektiv der TAF erweitert. Die funktionelle Ursache für die Hemmung der TAF durch Cisplatin wurde bisher nicht betrachtet. BrdU-PI-Färbungen zeigen eine deutliche Hemmung der Proliferation der TAF (Abbildung 5.11, A und B), im Mittel von 18,2% Zellen in der S-Phase auf 5,8%. unbehandelt Cisplatin B DN A-S yn the se (B rdU ) DNA-Gehalt (PI) Ze llen in S- Ph as e [ %] - + A * 20 10 0Cisplatin Abbildung 5.11.: Cisplatin hemmt die Proliferation von TAF. Proliferations-Färbungen mit unbehandelten und für 24 h mit 13 µMCisplatin behandelten TAF von drei Patienten. A: BrdU-PI-Färbung (MW±SD), *: p = 0,017 (gepaarter t-Test). B: reprä- sentatives Beispiel: Cisplatin-behandelte TAF stellen die DNA-Synthese ein und stoppen im Zellzyklus, ohne einen spezifischen G1- oder G2-Arrest. 5.2.2. Ursachen der Variabilität der Cisplatin-Sensitivität 5.2.2.1. Genetische Ursachen Der Einfluss verschiedener Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs), die bei der Sensiti- vität gegen Cisplatin im Patienten eine Rolle spielen, wurde in gemeinsamen Vorarbeiten mit Maike Sonnenberg untersucht. Dabei fand sich ein Trend, dass der SNP rs1042522 im tp53-Gen einen Einfluß auf die Cisplatin-Sensitivität haben könnte (Sonnenberg et al. 2008). Dieser SNP korreliert mit dem Ansprechen fortgeschrittener Lungentumore auf Chemotherapie (Han et al. 2008). Daher wurde in der vorliegenden Arbeit dieser Zusam- menhang in weiteren TAF untersucht. Zum direkten Vergleich der Auswirkung des p53-Arg72Pro-Polymorphismus rs1042522 auf die Viabilität der TAF bei der Cisplatin-Plasmakonzentration Cmax und auf die übli- cherweise veröffentlichte GI50-Konzentration von Cisplatin sind jeweils beide Werte dar- gestellt (Abbildung 5.12 auf der nächsten Seite). Der vermutete Zusammenhang zwischen 60 5. Ergebnisse der Cisplatin-Sensivitität der TAF und diesem SNP konnte nicht bestätigt werden. Wie in den Vorarbeiten fanden sich in den untersuchten TAF auch weiterhin keine somatischen Mutationen im tp53-Gen (Sonnenberg et al. 2008). rel ati ve Vi ab ilitä t b ei C m ax Ci sp lat in [% ] GG GC CC GI 50 Ci sp lat in [µM ] GG GC CC 30 20 10 0 80 60 40 20 0 A B GG n=19 GC n=14 CC n=1 Abbildung 5.12.: Der tp53-Polymorphismus rs1042522 (Pro72Arg) hat keinen Einfluss auf die Cisplatin-Sensitivität. Cisplatin-Sensitivität von TAF anhand der A: Viabilität der TAF bei Cmax Cisplatin (11 µM) und B: GI50-Werte der unterschiedlichen Genotypen des tp53-SNP rs1042522 (Linie: Mittel- wert). 5.2.2.2. Tumor- und Patienteneigenschaften Geschlecht, Alter und Tumor-Histologie könnten bei der Cisplatin-Sensitivität der TAF eine Rolle als sogenannte confounding factors (mitbestimmende Faktoren) oder als echte Ursache von Variabilität spielen. Daher sollte untersucht werden, ob diese Eigenschaften der Patienten auch für die Sensitivität der TAF gegenüber Cisplatin eine Rolle spielen. Abbildung 5.13 auf der nächsten Seite zeigt, dass keiner der drei Faktoren einen signi- fikanten Einfluss hat. Die ersten Hypothesen zur Ursache der variablen Sensitivität von TAF aus unterschiedlichen Patienten in Zellkultur konnten somit nicht bestätigt und die Ursache der Variabilität nicht identifiziert werden. 5. Ergebnisse 61 B Geschlecht C Histologie rel ati ve Vi ab ilitä t be i C ma x C isp lat in [% ] GI 50 Ci sp lat in [µM ] [Jahre] 30 20 10 0 0 20 40 60 80 A Alter [Jahre] 0 20 40 60 80 75 50 25 0 männlich weiblich männlich weiblich A: Adenokarzinom P: Plattenepithelkarzinom AS: Adenosquamöses Karzinom G: Großzelliges Karzinom M: Metastase in der Lunge A P G MAS A P G MAS Abbildung 5.13.: Die Faktoren Alter, Geschlecht und Tumor-Histologie der Patienten haben keinen signifikanten Einfluss auf die Cisplatin-Sensitivität der TAF. TAF-Viabilität in % der unbehandelten Kontrolle bei der Cmax-Cisplatin-Konzentration (11 µM, oben) und GI50-Konzentration in µM (unten) für die FaktorenA:Alter in Jahren, B:Geschlecht undC:Histologie der Lungentumore oder Metastase in der Lunge (Linie: Mittelwert). Je höher die Viabilität bei Cmax oder je höher die GI50-Konzentration, desto resistenter sind die TAF. 5.2.3. Einfluss der Wechselwirkungen zwischen Tumor-assoziierten Fibroblasten und Tumorzellen - Etablierung eines Modellsystems 5.2.3.1. Auswahl der auszuwertenden Parameter In einem Tumor beeinflusst ein Signalnetzwerk zwischen den verschiedenen Zelltypen die Reaktion der einzelnen Zellen. Dieses Netzwerk ist sehr komplex, da es viele Zelltypen in unterschiedlichen Anteilen enthält, die Tumorzellen in verschiedenem Ausmaß verändert sind und damit unterschiedliche Effekte auf die anderen Zelltypen haben können. Da- her wurde ein Kokultur-System von TAF und GFP-positiven H1299-Lungentumorzellen etabliert, um diese Wechselwirkungen mit nur einer stets gleichen Tumorzelllinie zu un- tersuchen. Im Tumor sind in verschiedenen Stadien Prozesse wie Proliferation, Zelltod und Mi- gration von Bedeutung. Auf die Proliferationsanalyse mittels BrdU-Markierung wurde verzichtet, weil nach der für die Färbung notwendigen Fixierung der Zellen der Vor- teil der autokatalytischen GFP-Fluoreszenz verloren geht. Auf die Durchführung einer Migrations-Analyse anhand von scratch-Assays wurde ebenso verzichtet, weil unbehan- delte Fibroblasten sehr viel stärker migrieren als die Tumorzellen und eine Optimierung der Bedingungen nicht gelang. 62 5. Ergebnisse Als idealer Parameter erwies sich der Zelltod, der mittels AnnexinV-Alexa568 (rote Fluo- reszenz) detektiert wurde. Das Beispiel einer durchflusszytometrischen Analyse zeigt Ab- bildung 5.14. Dabei können H1299-Tumorzellen durch die grüne Fluoreszenz von den GFP-negativen TAF unterschieden werden sowie tote Zellen durch die rote Fluoreszenz- Markierung mit AnnexinV-Alexa568 von lebenden nicht-fluoreszierenden Zellen. Abbildung 5.14, A zeigt die Zellpopulation, die in die Auswertung des Zelltods einbe- zogen wurde. Abbildung 5.14, B zeigt links die GFP-negativen Fibroblasten, rechts die GFP-positiven H1299-Lungentumorzellen. Oben wurden AnnexinV-positive, sterbende Zellen und unten AnnexinV-negative, lebende Zellen detektiert. Beide Zellpopulationen zeigen Cisplatin-induzierten Zelltod. Damit ergeben sich vier voneinander abgegrenzte Zellpopulationen und der Anteil sterbender und lebender Zellen kann für TAF und H1299 jeweils unabhängig analysiert werden. FSC SS C grün (GFP) rot (A nn ex inV ) A B R1 R4 R2 R3 R7 R6 R5 Abbildung 5.14.: Beispiel der durchflusszytometrischen Auswertung eines Kokultur- Experiments von Cisplatin-behandelten TAF und H1299. A: R1: Zellen in der FSC-SSC-Ansicht (forward scatter, side scatter, Streulicht). B: Zellen (aus R1 in A) in der FL1-FL2-Ansicht (grün-rot), R4: lebende TAF, R5: apoptotische TAF, R2 =R4+R5 (alle TAF), R6: lebende H1299, R7: apoptotische H1299, R3 =R6+R7 (alle H1299). Sowohl die Trennung von TAF und H1299 als auch die von lebenden und toten Zellen gelingt. 5.2.3.2. Optimierung des Zellzahl-Verhältnisses von Tumorzellen zu Fibroblasten In Tumoren gibt es eine große Bandbreite der Anteile von Tumorzellen und anderen Zell- typen. In Lungentumoren sind außerdem die Tumorzellen je nach Histologie unterschied- lich in der Stroma verteilt. Der Einfluss des Anteils von TAF auf den Cisplatin-induzierten Zelltod der H1299 sollte daher untersucht werden. Zunächst wurden je 20 000 TAF in die Vertiefungen von 6-Loch-Platten eingesät und am darauffolgenden Tag keine, 40 000 oder 80 000 H1299 zugesetzt. Da sich beide Zelltypen circa einmal pro Tag teilen, wachsen die Zellen im Loch also im Verhältnis 1 + 0, 1 + 1 oder 1 + 2. Dies ist in Abbildung 5.15 auf der nächsten Seite, A schematisch dargestellt. Am dritten oder am vierten Tag wurden die Zellen mit 13 µM Cisplatin behandelt. Damit wurde zusätzlich der Effekt einer unterschiedlichen Zelldichte bei längerem Wachstum 5. Ergebnisse 63 untersucht. Nach 24 h Behandlung wurden die Zellen abgelöst, gefärbt und im Durch- flusszytometer analysiert. Der Zelltod der behandelten und unbehandelten Zellen ist in Abbildung 5.15 B für TAF und H1299 einzeln dargestellt. A 1 + 0 1 + 1 1 + 2 1 + 0 1 + 1 1 + 2 TAF H1299 TAFB Tag 3 Tag 4 - + - + 50 25 0 ** ** ** * ** Cisplatin Ze llto d [ % de r T AF ] H1299 Tag 3 Tag 4 - + - + 50 25 0 ** ** * Ze llto d [ % de r H 12 99 ] TAF + H1299 Abbildung 5.15.: Die Zelldichte, das Verhältnis von TAF zu H1299 und die Cisplatin- Behandlung haben einen Einfluss auf den Zelltod. A: Schematische Darstellung der Verhältnisse der Zellzahlen von TAF (orange) zu H1299 (grün). B: Zelltod in % der Zellen je Zelltyp. Die Zellen wurden jeweils für 24 h mit 13 µM Cisplatin behandelt, jedoch nach unterschiedlicher Dauer der Vorkultivierung (3 oder 4 Ta- ge) und damit bei unterschiedlichen Zelldichten im Loch (MW±SD aus Experimenten mit 3 TAF), *: p < 0,05, **: p < 0,01 (Bonferroni post-Tests der TwoWayANOVA). Die Cisplatin-Behandlung und die Dauer der Kultur vor der Behandlung beeinflussen den Zelltod (TwoWayANOVA TAF: p < 0,0001, H1299: p = 0,0007). Auch das Verhältnis von TAF zu H1299 beeiflusst den Anteil toter Zellen (TAF: p = 0,0005, H1299: p < 0,0001). Bonferroni-post-Tests zeigen, dass die Zahl der toten TAF bei Cisplatin-Zugabe an Tag 3 bei Monokultur und 1 + 1-Kultur höher ist als bei den entsprechenden unbehandelten TAF. An Tag 4 ist dies nicht mehr der Fall. Bei den H1299 gilt dasselbe für die in 1 + 1-Kultur wachsenden Zellen. Die wahrscheinlichste Ursache für diese Effekte ist eine Abnahme der Cisplatin-Sensitivität mit der Zunahme der Zellzahl (siehe auch Abbildung 5.18 auf Seite 66), sowohl mit der Zunahme durch zusätzliches Einsäen von H1299 als auch durch längeres Wachstum bis Tag 4. Daher wurde im folgenden der Einfluss der Zellzahl aus- geschlossen und diese konstant gehalten. Die Behandlung erfolgte an Tag 3, 48 Stunden nach dem Einsäen der TAF. Hierzu wurden die Zellen so eingesät, dass die Zellzahl zum Zeitpunkt der Cisplatin- Behandlung 160 000 Zellen/Loch betrug. Damit wurde die Zellzahl so gewählt, dass sie der bisher in der TAF-Monokultur erreichten entspricht. Diese waren zum Zeitpunkt der 64 5. Ergebnisse AnnexinV-Färbung in den unbehandelten Vertiefungen der Kulturplatte subkonfluent. Um zu überprüfen, ob das Verhältnis von H1299 zu TAF einen Einfluss auf die Cisplatin- Sensitivität hat, wurden unter diesen Bedingungen die Verhältnisse TAF-Monokultur (1 + 0), 3 + 1, 1 + 1, 1 + 3 und H1299-Monokultur (0 + 1) untersucht (Schema siehe Ab- bildung 5.16 A, Ergebnisse siehe B). B Ze llto d [ % de r H 12 99 ] - + Ze llto d [ % de r T AF ] Cisplatin - + 1 + 03 + 11 + 11 + 30 + 1 TAF H1299 20 10 0 30 20 10 0 * * *** A 1 + 0 3 + 1 1 + 1 1 + 3 0 + 1 TAF H1299 TAF + H1299 Abbildung 5.16.: Die TAF zeigen erhöhten Zelltod nach Cisplatin-Behandlung, die H1299 nicht. A: Schema der Verhältnisse der Zellzahlen von TAF zu H1299 bei einer konstanten Zellzahl von 160 000 Zellen pro Loch. B: Zelltod in % der Zellen je Zelltyp, (MW±SD aus Experi- menten mit 4 TAF), ***: p < 0,0001 (TwoWayANOVA), *: p < 0,05 (Bonferroni post-Tests der TwoWayANOVA). Bei den TAF zeigt die Cisplatin-Behandlung einen signifikanten Effekt (TwoWayANO- VA p< 0,0001). Nur in einem Vergleich innerhalb der Cisplatin-behandelten TAF gibt es einen signifikanten Unterschied, und zwar zwischen der Monokultur und der Kokultur mit H1299 im Verhältnis 1:1 (Bonferroni post-Test p < 0,05), der in TAF durch Cisplatin- Behandlung induzierte Zelltod verringert sich in Anwesenheit der Tumorzellen im Mittel von 15,4% auf 10,4%. In diesem Experiment zeigt die Cisplatin-Behandlung bei den H1299 keinen signifi- kanten Einfuss auf den Zelltod. Es gibt jedoch innerhalb einer Behandlung den Ef- fekt, dass die Tumorzellen weniger Apoptose zeigen, je weniger Fibroblasten kokulti- viert wurden (TwoWayANOVA p= 0,01). Der Bonferroni-post-Test zeigt einen signifi- kanten Unterschied insbesondere bei Cisplatin-behandelten H1299 zwischen den extre- men Zellmischungs-Verhältnissen 3:1 und H1299-Monokultur (p < 0,05). 5. Ergebnisse 65 5.2.3.3. Einfluss des Alters der TAF Ummögliche Effekte der „Alterung“ der TAF zu überprüfen, wurde der Versuch mit TAF aus einem Tumor in Passage 5 und 7 durchgeführt. Wieder wurden fünf unterschiedli- che Zellzahl-Verhältnisse untersucht. In Abbildung 5.17 ist dargestellt, dass in Passage 7 tendenziell mehr TAF sterben als in Passage 5. Bei Kokultur mit den älteren TAF wur- de für die H1299 hingegen eine geringere Zahl toter Zellen detektiert (TwoWayANOVA p< 0,05). Circa 31% der Variabilität der H1299 kann mit dem Alter der TAF erklärt wer- den (TwoWayANOVA p= 0,03). Für alle weiteren Experimente wurden daher nur TAF in den Passagen drei bis fünf verwendet. 1 + 03 + 11 + 11 + 30 + 1 Ze llto d [ % de r T AF ] TAF Passage Cisplatin 5 - 7 - 5 + 7 + Ze llto d [ % de r H 12 99 ] H1299 5 - 7 - 5 + 7 + TAF + H1299 Abbildung 5.17.: Das Alter der TAF hat einen Einfluss auf die Cisplatin-Sensitivität der H1299. Zelltod in % der Zellen je Zelltyp bei einer TAF in Passage 5 und 7 und kokultivieren H1299 mit und ohne Cisplatin-Behandlung. 66 5. Ergebnisse 5.2.3.4. Optimierung der Zellzahlen Wiederholte Beobachtungen haben gezeigt, dass bei 160 000 Zellen pro Loch die unbe- handelten Zellen zum Zeitpunkt der AnnexinV-PI-Färbung subkonfluent blieben. Die Zel- len wurden jetzt in Monokultur so eingesät, dass zum Zeitpunkt der Behandlung 40 000, 80 000, 100 000, 120 000, 160 000 oder 200 000 Zellen pro Loch behandelt wurden. Damit wurden sowohl „dünnere“ Kulturen mit weniger Zell-Zell-Kontakten als auch konfluente Bedingungen eingeschlossen. Abbildung 5.18 zeigt, dass bei den TAF die Zellzahl keine Rolle spielt, die Behand- lung aber einen Effekt zeigt (TwoWayANOVA p= 0,0019). Bei den H1299 zeigt die Be- handlung keine signifikant unterschiedliche Wirkung, die Zellzahl beeinflusst aber die Cisplatin-Sensitivität (p = 0,0012). Dabei ergeben die Bonferroni post-Tests, dass signifi- kante Unterschiede nur im Vergleich zur niedrigsten Zellzahl vorhanden sind. TAF H1299 Ze llto d [ % de r H 12 99 ] Cisplatin - + Ze llto d [ % de r T AF ] - + 30 20 10 0 15 10 5 0 40 000 80 000 100 000 120 000 160 000 200 000 * * **** **** ** Zellzahl/Loch** Abbildung 5.18.: Die Zellzahl beeinflusst den Zelltod von H1299. Zelltod in % der Zellen je Zelltyp bei unterschiedlichen Zellzahlen pro Loch in Monokultur und Cisplatin-Behandlung (MW±SD aus 2 Experimenten mit 1 TAF), *: p < 0,05, **: p < 0,01 (Bonferroni post-Tests der TwoWayANOVA). 5. Ergebnisse 67 5.2.3.5. Kokultur-Experimente Als Ergebnis der Vorversuche lässt sich zusammenfassen, dass bei den Kokulturversu- chen die Zelldichte und das Alter der TAF eine wichtige Rolle spielen. Da die Zellen in der Platte bei 160 000 Zellen pro Loch subkonfluent und genügend Zellen für reprodu- zierbare Messungen vorhanden sind, wurden die Experimente mit dieser Zellzahl durch- geführt. Die Versuche wurden außerdem auf die Passagen 3 bis 5 der TAF beschränkt. Zusätzlich wurde in der Passage vor dem Experiment die Zellteilungsrate der TAF be- stimmt und damit die Zahl der einzusäenden Fibroblasten jeweils angepasst. Als Verhält- nis von Fibroblasten zu Tumorzellen wurde 1:1 gewählt. Als Kontrollen dienten jeweils die Monokulturen von TAF und H1299. In Abbildung 5.19 ist der Ablauf der Experimente dargestellt. 1 + 0 1 + 1 0 + 1 Tag 1: Einsäen der TAF Ziel: links 160 000 TAF/Loch an Tag 3 Mitte 80 000 TAF/Loch an Tag 3 Tag 2: Einsäen der H1299 Ziel: Mitte 80 000 H1299/Loch an Tag 3 rechts 160 000 H1299/Loch an Tag 3 Tag 3: Behandlung 160 000 Zellen/Loch Tag 4: Ablösen AnnexinV-Alexa568-Färbung durchflusszytometrische Bestimmung des Zelltods TAF H1299 13 µM Cisplatin (24h) 1 + 0 1 + 1 0 + 1 TAF + H1299 Abbildung 5.19.: Ablaufschema eines Kokultur-Experiments über 4 Tage. Rechteck: 6-Loch-Platte, Kreis: einzelne Vertiefung der Zellkulturplatte. 68 5. Ergebnisse 5.2.4. Wechselseitiger Einfluss von Tumor-assoziierten Fibroblasten und Tumorzellen auf die Cisplatin-Sensitivität 5.2.4.1. Einfluss der Kokultivierung auf die Cisplatin-Sensitivität von TAF und H1299 Die Kokultur-Experimente wurden mit TAF von 12 Patienten durchgeführt, um den Ein- fluss der TAF auf die H1299-Tumorzelllinie zu untersuchen und umgekehrt. In der un- behandelten Kontrolle gibt es weder bei TAF noch bei H1299 einen signifikanten Un- terschied zwischen dem Anteil toter Zellen in Mono- und Kokultur (Abbildung 5.20). Bei Behandlung mit Cisplatin zeigen TAF und H1299 entgegengesetzte Reaktionen: TAF sind in Monokultur sensitiver auf Cisplatin als in Kokultur (Zelltod MW±SD: 16,7± 10,3% versus 9,2± 2,6%), H1299 hingegen sind in Monokultur resistenter als in Kokultur (8,9± 3,5% versus 15,6± 10,1%). In der Monokultur induziert Cisplatin den Zelltod der TAF signifikant, nicht jedoch den der erwartungsgemäß Cisplatin-resistenten, da p53-negativen H1299. Umgekehrt zeigt die H1299-Lungentumorzelllinie Cisplatin- induzierten Zelltod in Kokultur, die TAF hingegen kaum. In der Kokultur weisen die Da- ten auf eine wechselseitige Beeinflussung hin, sowohl die TAF verändern die Cisplatin- Sensitivität der H1299 als auch umgekehrt. TAF * * Ze llto d [ % de r T AF ] H1299 * * Ze llto d [ % de r H 12 99 ] Cisplatin H1299 + - - - - + + + Cisplatin TAF + - - - - + + + 30 20 10 0 30 20 10 0 Abbildung 5.20.:Wechselseitige Beeinflussung der Cisplatin-Sensitivität von TAF undH1299 in Kokultur. H1299-Lungentumorzellen schützen die TAF unter Kokultur-Bedingungen vor Cisplatin- induziertem Zelltod, während die TAF die H1299 gegenüber Cisplatin sensitivieren. Zelltod in % der Zellen je Zelltyp (MW±SD aus Experimenten mit 12 TAF), *: p < 0,05 (Holm- korrigierte Bonferroni-post-Tests von TwoWayANOVAs). 5.2.4.2. Einfluss der Zelltypen in Gewebeschnitt-Kultur Der gegenseitige Einfluss von TAF und Tumorzellen wurde auch in Gewebeschnitten humaner Lungentumore untersucht. In diesem Modell bleibt die Zusammensetzung und Struktur des Gewebes weitgehend erhalten. Es konnte bereits gezeigt werden, dass nur wenige Lungentumore auf eine Behandlung mit 13 µM Cisplatin reagieren (Dissertati- on Sonnenberg 2009). Diese Experimente wurden fortgeführt. Einerseits sollten damit 5. Ergebnisse 69 Fallzahlen erreicht werden, die statistische Analysen zulassen, andererseits soll hier der Einfluss von tp53-Mutationen der Tumorzellen auf die Cisplatin-Sensitivität von Tumor- zellen und Fibroblasten untersucht werden (siehe Kapitel 5.2.5 auf der nächsten Seite). Der Zelltod von TAF und Tumorzellen aus 40 Patienten wurde nach Behandlung mit Cisplatin untersucht (12 Patienten: Daten aus Dissertation Sonnenberg 2009). Abbil- dung 5.21 zeigt die Daten der immunhistochemischen TUNEL-Färbung der TAF und Tumorzellen sowie die Korrelation der Induktion oder Hemmung von Zelltod in beiden Zelltypen. CA Ze llto d [ % de r T AF ] Cisplatin - + B Ze llto d [ % de r T Z] - + ** ***90 60 30 0 90 60 30 0 TZ [% Induktion] TAF [% Induktion] 90 60 30 -30 -30 30 60 90 Abbildung 5.21.: Cisplatin induziert den Zelltod von TAF und Tumorzellen im Gewebe. A: Anteil TUNEL-positiver TAF und B: Tumorzellen (TZ) in % der Zellen je Zelltyp in un- behandelten und für 3 Tage mit 13 µM Cisplatin behandelten Tumor-Schnitten, **: p < 0,01 , ***: p < 0,0001 (Wilcoxon-Test). C: Induktion des Zelltods durch Cisplatin als Differenz zwi- schen Zelltod behandelter und unbehandelter Zellen in % der Zellen je Zelltyp, die schwarz gestrichelten Linien zeigen ein Ansprechen von über 10% Induktion des Zelltods in TAF und Tumorzellen an. Bei unbehandelten TAF variiert der Anteil toter Zellen von 0-40% (Abbildung 5.21, A, MW±SD: 11,8± 9,0%), bei den Tumorzellen von 0-50% (Abbildung 5.21, B, 18,1± 11,0%). Nach Cisplatin-Behandlung steigt der Anteil TUNEL-positiver TAF auf 0-80% (19,9± 13,3%, Wilcoxon Rangsummentest: p = 0,0011), der toter Tumorzellen auf 6-80% (32,5± 17,0%, p < 0,0001). Dabei ist der Cisplatin-Effekt auf die Induktion von Zelltod der Tumorzellen stärker als auf die TAF (Wilcoxon-Test p = 0,013). Fünfzehn von 40 Patienten zeigen ein Ansprechen in TAF und Tumorzellen durch In- duktion des Zelltods von mindestens 10% (Abbildung 5.21, C). Damit wurden in diesem erweiterten Patientenkollektiv mehr als doppelt so viele Fälle gefunden, in denen beide Kompartimente auf Cisplatin reagieren (37,5% statt 16,7% in Dissertation Sonnenberg 2009). Es besteht eine positive Korrelation zwischen dem Tod von TAF und Tumorzellen (Spearman r = 0,63, p < 0,0001), aber Abbildung 5.21 zeigt, dass es auch Fälle gibt, in denen TAF und Tumorzellen in geringem Umfang nicht parallel reagieren. Dabei wurde in den TAF nur dann über 10% Induktion des Zelltods detektiert, wenn auch die Tumor- zellen auf diese Weise auf Cisplatin reagierten. Die Proliferation von TAF und Tumorzellen aus 27 Patienten wurde anhand der immunhi- stochemischen Färbung mit Ki67-Antikörper bewertet. Wie bereits beschrieben, prolife- rieren die TAF nicht oder kaum (Sonnenberg 2009, ohne Abbildung). Bei den Tumorzel- 70 5. Ergebnisse len wurden nur die Tumorareale (Stanzen) ausgewertet, bei denen die Tumorzellen in un- behandeltem Gewebe mindestens 10% Proliferation zeigten. Damit zeigt Abbildung 5.22 die Daten von 19 Patienten. A Cisplatin - + Pro life rat ion [% de r T Z] *** 60 30 0 20 -20 -40 0-20 20 40 60 80 He mm un g d er Pro life rat ion [ % de r T Z] Induktion von Zelltod [ % der TZ]B Abbildung 5.22.: Cisplatin hemmt die Proliferation der Tumorzellen im Gewebe. A: Anteil KI67-positiver Tumorzellen (TZ) in Gewebeschnitten von 19 Patienten, ***: p < 0,001 (gepaarter t-Test). B: Induktion von Zelltod und Hemmung der Proliferation von Tumorzellen durch Cisplatin sind im Gewebe nicht korreliert (17 Patienten). Die Proliferation von unbehandelten und Cisplatin-behandelten Tumorzellen ist bei ver- schiedenen Patienten sehr unterschiedlich. In unbehandelten Gewebeschnitten variiert der Anteil KI67-positiver Zellen von 10-63,8% (31,1± 17,3%), in Cisplatin-behandelten Gewebeschnitten von 3,8-56,3% (18,3± 13,8%, gepaarter t-Test: p = 0,0006). Die Induktion von Zelltod und die Hemmung der Proliferation von Tumorzellen sind im Gewebe nicht korreliert, das heißt Cisplatin löst nicht Zelltod und Proliferationshemmung in einem bestimmten Verhältnis zueinander aus. Stattdessen können drei Gruppen von Tu- moren unterschieden werden. Eine Gruppe von Tumorzellen reagiert ausschließlich mit Induktion von Zelltod (Abbildung 5.22, Punkte auf der x-Achse), eine Gruppe nur mit Hemmung der Proliferation (Punkte auf der y-Achse) und die Tumorzellen anderer Pati- enten zeigen eine Kombination aus beidem. 5.2.5. tp53-Mutationen im Lungentumor-Kollektiv p53 ist ein zentraler Schalter bei der Reaktion von Zellen auf Cisplatin, der die Ver- minderung der Proliferation verbunden mit DNA-Reparatur einerseits und den Zelltod andererseits auslösen kann. Zur Untersuchung der p53-Regulation wurde eine immunhi- stochemische Färbung mit p53-Antikörper von unbehandelten und Cisplatin-behandelten Gewebeschnitten von 47 Patienten durchgeführt. Damit wird der funktionelle Aspekt der Mutation wie Überexpression oder Nullmutation betrachet. Zusätzlich wurden die Exons 4-10 von tp53, die 99% aller Mutationen enthalten, in Tumormaterial der zugehörigen FFPE-Gewebe aus der RBK-Pathologie sequenziert. Aus diesen zwei Techniken können sich also unterschiedliche, sich ergänzende Aussagen ergeben. 5. Ergebnisse 71 5.2.5.1. Immunhistochemische Analyse von p53 Die immunhistochemische Detektion von p53-Protein in FFPE-Gewebe der Tumor-Slices wurde mit einem Antikörper durchgeführt, der sowohl mutiertes als auch Wildtyp-p53 er- kennt. Das Epitop liegt N-terminal und erkennt mit den Aminosäuren 20-25 eine Region, in der bisher keine Mutationen in Lungentumoren bekannt sind. Die Auswertung wurde in Zusammenarbeit mit Jens Schmid (IKP Stuttgart) durchgeführt. Es ist bekannt, dass viele Tumorzellen p53 hoch exprimieren (Casey et al. 1996), während andere Tumore keine oder nur geringe p53-Färbung aufweisen. Durch die zusätzliche Analyse Cisplatin- behandelter Gewebeschnitte wurde hier die Gruppe der p53 niedrig exprimierenden Tu- more weiter unterteilt in solche, die nach der Behandlung eine p53-positive Färbung zei- gen, also p53 stabilisieren, und solche, deren p53-Färbung auch nach der Behandlung negativ ist. Abbildung 5.23 zeigt Beispiele für Tumore, in denen die Tumorzellen nach Cisplatin-Behandlung p53 stabilisieren (Gruppe 1), bereits konstitutiv hoch exprimieren (Gruppe 2) oder nicht exprimieren (Gruppe 3). Kontrolle Cisplatin Gruppe 1: niedrig, induzierbar Gruppe 2: konstitutiv hoch Gruppe 3: nicht detektierbar p53-Färbung 50 µm50 µm50 µm 50 µm50 µm50 µm Abbildung 5.23.: Immunhistochemische p53-Färbung von unbehandelten und Cisplatin- behandelten Gewebeschnitten. Darstellung der drei Gruppen anhand von repräsentativen Beispielen. Gruppe 1: unbehandelt geringe p53-Färbung, Cisplatin-behandelt starke p53-Färbung, Gruppe 2: konstitutiv starke p53-Färbung, unabhängig von der Behandlung, Gruppe 3: keine p53-Färbung, unabhängig von der Behandlung. Diese drei durch die immunhistochemische p53-Färbung der Tumorzellen definierten Gruppen wurden für die Einteilung der Tumore verwendet. Gruppe 1 enthält Tumore, in denen die Tumorzellen in den unbehandelten Slices wenig oder nicht nachweisbare Men- gen des p53-Proteins enthalten, in denen dieses jedoch nach Cisplatin-Behandlung ver- stärkt gefärbt wird. In Gruppe 2 ist p53 schon konstitutiv akkumuliert und bei Cisplatin- Behandlung findet sich keine stärkere Färbung. In Gruppe 3 ist p53 weder konstitutiv 72 5. Ergebnisse noch nach Behandlung nachweisbar. In Abbildung 5.24, A sind die prozentualen Anteile p53-positiver Tumorzellen und TAF der drei Tumorgruppen gezeigt. p53 in Tumorzellen Tu mo rze lle n TA F p5 3-p os itiv e Z elle n [ %] A Gruppe konstitutiv hoch * - + - + 2 - + - + nicht detektierbar Cisplatin Cisplatin 3 B Sta bili sie run g v on p5 3 n ac h C isp lat in- Be ha nd lun g [ p5 3-p os itiv e Z elle n i n % ] ***** ****** 1 2 3 60 30 0 -30 20 10 0 induzierbar *** - + *** - + 1 75 50 25 0 20 10 0 Gruppe n=20 n=16 n=11 Abbildung 5.24.: Anteil p53-positiver Zellen in Tumor-Schnitten nach immunhistochemi- scher Einteilung in die Gruppen 1-3 (siehe Abbildung 5.23). Tumorschnitte wurden für 3 Tage mit 13 µM Cisplatin behandelt. Ergebnisse der p53-IHC- Färbung von 47 Patienten. A: Anteil der positiven Zellen der Tumorzellen (oben) und TAF (unten), *: p < 0,05, ***: p < 0,001 (t-Test oder Wilcoxon-Test). B: Änderung des Anteils p53- positiver Zellen durch die Cisplatin-Behandlung der Tumorzellen (oben) und TAF (unten). **: p < 0,01, ***: p < 0,0001 (Kruskal-Wallis-Test). In den Tumoren, in denen die Tumorzellen p53 als Antwort auf die Cisplatin-Behandlung stabilisieren, ist auch in den TAF die p53-Färbung nach der Behandlung stärker (Abbil- dung 5.24, A, Gruppe 1). Tumorzellen, die p53 konstitutiv hoch exprimieren, zeigen nach der Behandlung im Mittel weniger p53-positive Zellen, die zugehörigen TAF stabilisie- ren p53 nur in einem von 16 Fällen (A, Gruppe 2). Ist p53 in den Tumorzellen nicht detektierbar, so zeigen die TAF eine ähnlich geringe p53-Färbung (A, Gruppe 3). Die Stabilisierung der p53-Expression in den Tumorzellen und zugehörigen TAF für die drei Gruppen ist in Abbildung 5.24, B aufgetragen. Die TAF der Tumore, deren Tumorzel- len p53 stabilisieren können (Gruppe 1), zeigen dabei eine höhere p53-Stabilisierung als die TAF der anderen 2 Gruppen (Kruskal-Wallis-Test mit Dunn’s Multiple Comparison Test p < 0,0001). Dabei gibt es in keiner der drei Gruppen eine Korrelation zwischen dem Ausmaß der p53-Stabilisierung in Tumorzellen und TAF (Daten aus Abbildung 5.24, B). Stabilisiertes p53 in den Tumorzellen steht somit in keinem linearen Zusammenhang mit stabilisiertem p53 in den TAF (ohne Abbildung). 5. Ergebnisse 73 5.2.5.2. Sequenzierung von tp53 Die Exons 4-10 enthalten 99% aller bekannten Mutationen des tp53-Gens. Diese wurden nach einem Protokoll der International Agency for Research on Cancer (IARC1) sequen- ziert. In 24 von 47 Tumoren wurden Mutationen gefunden. Bei zwei Patienten ließ sich Exon 9 nicht amplifizieren und bei jeweils einem Patienten das amplifizierte Exon 6 oder 7 nicht vollständig sequenzieren. Diese Fälle wurden bei der Auswertung nicht berück- sichtigt. Somit wurden 24 Mutationen in 43 Tumoren gefunden (55,8%, Tabelle A.4 auf Seite 128 im Anhang). Den tp53-Pro72Arg-SNP rs1042522, der mit dem Ansprechen fortgeschrittener Lungen- tumore auf Chemotherapie korreliert ist (Han et al. 2008), weisen zwölf der 24 Fälle mit einer Mutation auf (viermal homozygot), aber nur fünf der 19 Fälle mit Wildtyp-tp53 (26,3%, zweimal homozygot). In diesem Kollektiv waren 8 von 8 Plattenepithelkarziomen, 1 von 1 Großzelligem Kar- zinom, 3 von 5 Adenosquamösen Karzinomen (60%) und 4 von 17 Adenokarzinomen (23,5%) mutiert. Außerdem wiesen 5 von 12 Metastasen (58,3%) eine tp53-Mutation auf. Damit findet sich die bekannte Verteilung, dass Plattenepithelkarzinome und Ade- nosquamöse Karzinome häufiger Mutationen aufweisen als Adenokarzinome (Tamme- magi et al. 1999). Es wurden 19 Aminosäure-Austausch- (nicht-synonyme) Mutationen, vier frameshift- Mutationen durch 1 bp-Deletion und sieben größere Deletionen gefunden. Fünf Pati- enten wiesen zwei Mutationen gleichzeitig auf, dreimal eine Kombination aus einem Aminosäure-Austausch, downstream gefolgt von einer Deletion, eine Deletion gefolgt von einem Aminosäure-Austausch und einmal zwei Punktmutationen in aufeinanderfol- genden Codons. Ein Patient wies eine 9 bp-Deletion auf, die eine Aminosäure verändert (Trp146Cys) und drei deletiert. Unter den 19 Aminosäure-Substitutionen finden sich drei Stop-Mutationen (18,8%, IARC-TP53-Datenbank2Diese drei Fälle weisen auch einen deutlichen Wildtyp-Allel-Peak auf, erscheinen also heterozygot mutiert und zeigen nur eine schwache Stabilisierung von p53 in den Tumorzellen. Abbildung 5.25 auf der nächsten Seite zeigt einen Vergleich der veränderten tp53-Codons, die in Lungentumoren bereits aus der IARC-TP53-Datenbank2 bekannt sind, mit de- nen des hier untersuchten Patienten-Kollektivs. Die Mutationen befinden sich nur in den DNA-Motiven von tp53, die für die Prolin-reiche Domäne (PRD) und die DNA- Bindedomäne (DBD) codieren. 1www-p53.iarc.fr/Download/TP53_DirectSequencing_IARC.pdf 2www-p53.iarc.fr 74 5. Ergebnisse 0 20 40 60 80 10 0 12 0 14 0 16 0 18 0 20 0 22 0 24 0 26 0 28 0 30 0 32 0 34 0 36 0 38 0 50 25 5 0 PRD DBD Patientenkollektiv bekannte Mutationen nach IARC An za hl Mu tat ion en Aminosäure-Position Abbildung 5.25.: Vergleich der Häufigkeit von tp53-Mutationen in Lungentumoren (IARC- Datenbank) und im hier untersuchten Patientenkollektiv. Häufigkeit der Mutationen in der IARC-Datenbank1 von Lungentumor-Histologien, die im hier verwendeten Patientenkollektiv vertreten sind, nur nonsense- und missense-Mutationen. Die in diesem Kollektiv gefundenen Mutationen befinden sich in der Prolinreichen Domäne (PRD) und der DNA-Bindedomäne (DBD), zwei davon auch am Mutations-Hot Spot Aminosäure 273. A B * *** tp53 in Tumorzellen Wildtyp mutiert Tu mo rze lle n TA F p 53 -po siti ve Ze llen [% ] Cisplatin- + - + Cisplatin- + - + Gruppe I II 75 50 25 0 20 10 0 I WT II mt Sta bili sie run g v on p5 3 n ac h C isp lat in- Be ha nd lun g [ p 53 -po siti ve Ze llen in % ] 60 30 0 -30 20 10 0 Abbildung 5.26.: Anteil p53-positiver Zellen in Tumor-Schnitten nach Einteilung in Gruppe I und II, in denen die Tumorzellen anhand der tp53-Sequenzierung in Wildtyp und mu- tiert eingeteilt wurden. Ergebnisse der p53-Sequenzierung von 43 Patienten (19 Wildtyp, 24 mutiert). A: Anteil der p53-positiven Zellen der Tumorzellen (oben) und TAF (unten) ohne und mit Cisplatin- Behandlung in den Gruppen I und II, *: p < 0,05, ***: p < 0,001 (gepaarter t-Test). B: Ände- rung des Anteils p53-positiver Zellen durch die Cisplatin-Behandlung in den Gruppen I und II in Tumorzellen (oben) und TAF (unten). 1www-p53.iarc.fr 5. Ergebnisse 75 Der tp53-Mutationsstatus der Tumorzellen sollte auch mit der immunhistochemischen p53-Färbung von TAF und Tumorzellen verglichen werden. Die p53-Stabilisierung in Tumorzellen und TAF aus Tumoren mit Wildtyp (Gruppe I) oder mutiertem tp53 (Gruppe II) ist in Abbildung 5.26 auf der vorherigen Seite, A gezeigt. In beiden Gruppen reagieren die Zellen gleich, die Tumorzellen zeigen keine signifikante Stabilisierung von p53, nur bei Wildtyp-tp53 ist ein Trend erkennbar (t-Test: p = 0,07). TAF hingegen können p53 sta- bilisieren, unabhängig vom Mutations-Status der benachbarten Tumorzellen. Es gibt aber in beiden Gruppen auch TAF, die auf Cisplatin-Behandlung nicht mit p53-Stabilisierung reagieren. Zwischen den Gruppen I und II zeigen sich keine signifikanten Unterschiede bei Tumor- zellen oder TAF (Abbildung 5.26 auf der vorherigen Seite, B). Es gibt in beiden Gruppen sowohl Tumore, in denen mehr Tumorzellen mit p53-Färbung detektiert wurden als auch solche mit weniger p53-positiven Zellen nach Cisplatin-Behandlung. Die TAF aus einem Teil der Tumore können sowohl in der Nachbarschaft von Tumorzellen mit Wildtyp- als auch mit mutiertem tp53 in geringem Umfang p53 stabilisieren. Ein Vergleich der Ergebnisse der immunhistochemischen Analyse (Gruppen 1-3, siehe Kapitel 5.2.5.1 auf Seite 71) mit denen der Sequenzierung (Gruppen I und II) zeigt unter- schiedliche Anteile mutierter Tumore in den immunhistochemisch definierten Gruppen. Von den Tumorzellen, die p53 nach Cisplatin-Behandlung stabilisieren (IHC Gruppe 1), sind 52,6% tp53-mutiert und 78,6% der Tumorzellen, die p53 konstitutiv hoch exprimie- ren (Gruppe 2), haben eine tp53-Mutation. Bei den Fällen mit immunhistochemisch nicht detektierbarem p53 (Gruppe 3) ist mit 30% der geringste Anteil der Tumorzellen mutiert. Abbildung 5.27 auf der nächsten Seite zeigt die Stabilisierung von p53 in Tumorzellen und TAF im Zusammenhang mit der Gruppierung nach Immunhistochemie (Gruppe 1-3) und Mutations-Status (Gruppe I und II) der Tumorzellen. 76 5. Ergebnisse tp53 in Tumorzellen Wildtyp mutiert Tu mo rze lle n TA F Gruppe Sequenzierung I II Gruppe IHC 1 2 3 60 30 0 -30 ** ** 30 15 0 -15 -30 1 2 3 * 20 10 0 1 2 3 20 10 0 ** 1 2 3Gruppe IHC Sta bili sie run g v on p5 3 n ac h C isp lat in- Be ha nd lun g [ p 53 -po siti ve Ze llen in % ] Gruppe Sequenzierung I Wildtyp II mutiert Gruppe Immunhistochemie (IHC) 1 geringe Färbung, induzierbar 2 konstitutiv starke Färbung 3 keine Färbung Abbildung 5.27.: Zusammenhang der p53-Stabilisierung (Gruppen 1-3) und tp53- Mutationsstatus (Gruppen I, II) in Tumorzellen (oben) und den zugehörigen, nicht- mutierten TAF (unten). Die Daten aus Abbildung 5.24 auf Seite 72, B wurden für die Gruppen I und II einzeln darge- stellt. Linie: Median, *: p < 0,05, **: p < 0,01 (Bonferroni post-tests der TwoWayANOVA). Abbildung 5.27 zeigt, dass bei WT-tp53 die meisten Tumorzellen in Gruppe 1 sind (47%), nur 16% in Gruppe 2, aber auch viele Tumorzellen bei Cisplatin-Behandlung nicht mit p53-Stabilisierung reagieren (37%, Gruppe 3). Bei Tumoren mit mutiertem tp53 hingegen sind die meisten Tumorzellen in Gruppe 2 (46%) zu finden, 42% in Gruppe 1 und nur 13% in Gruppe 3. Eine TwoWayANOVA identifiziert als bestimmenden Faktor für das Ausmaß der p53-Stabilisierung nur die immunhistochemische Gruppierung (p = 0,01), der Mutationsstatus hat darauf keinen Einfluss (p = 0,46). Die post-Tests zeigen, dass bei den tp53-Wildtyp und -mutierten Tumorzellen jeweils die Gruppe 1 signifikant verschiedene p53-Stabilisierung zeigt als Gruppe 2. Dieselbe Analyse für TAF zeigt diesen Unterschied nur für die Gruppe mit mutierten Tumorzellen. 5. Ergebnisse 77 5.2.5.3. Kein Einfluss von p53-Stabilisierung, tp53-Mutationen und -SNP rs1042522 auf den Zelltod und die Zellproliferation von TAF und Tumorzellen in Gewebeschnitt-Kultur Für einen Teil der Tumore, deren p53-Status untersucht wurde, liegen auch immunhi- stochemische Färbungen für Marker der Proliferation und des Zelltods in unbehandelten und Cisplatin-behandelten Gewebeschnitten vor. Abbildung 5.28 zeigt die Ergebnisse der KI67-Färbung der Tumorzellen und der TUNEL-Färbung von Tumorzellen und TAF nach den verschiedenen Kriterien der p53-Gruppierungen. 0 -20 -40 p53 IHC ind uz ier ba r ko ns titu tiv ho ch nic ht de tek tie rba r Tu mo rze lle n He mm un g d er Pro life rat ion du rch Ci sp lat in [ Ki 67 -po siti ve Ze llen % ] tp53 Sequenzierung WT mutiert tp53 SNP rs1042522 GG CG CC Ind uk tio n v on Ze llto d d urc h C isp lat in [ TU NE L-p os itiv e Z elle n% ] Tu mo rze lle n TA F 60 30 0 -30 60 30 0 -30 A B C Abbildung 5.28.: Verschiedene p53-Eigenschaften zeigen keinen Einfluss auf Proliferation von Tumorzellen sowie Zelltod von Tumorzellen und TAF. Proliferation: KI67 19 Fälle. Zelltod: TUNEL tp53 WT-mutiert 39 Fälle, TUNEL immnunhi- stochemische p53-Färbung (IHC) und tp53-SNP rs1042522 40 Fälle. tp53-Mutationen haben auf die Cisplatin-induzierte Hemmung der Proliferation der Tu- morzellen keinen Einfluss (Abbildung 5.28, oben, B). Diese ist für WT-tp53 und mutierte Zellen gleich variabel. Das Gleiche gilt für die immunhistochemische Einteilung (A) und den Arg72Pro-SNP (C). Diese drei Faktoren haben auch keinen Einfluss auf die Induktion des Zelltods in Tumorzellen (Abbildung 5.28, Mitte) und TAF (unten). 78 5. Ergebnisse Die bekannte Korrelation zwischen Zelltod der Tumorzellen und Zelltod der TAF (Ab- bildung 5.21 auf Seite 69, C) bleibt bei Wildtyp- und mutiertem tp53 erhalten (WT: r = 0,55, p = 0,02 und mutiert: r = 0,59, p = 0,006). Eine noch stärkere Korrelation gilt für Arg72-homozygote Patienten (r = 0,70, p < 0,0001). Bei der immunhistochemischen Gruppe der Patienten mit p53-stabilisierenden Tumorzellen ist die Korrelation schwä- cher als beim gesamten Kollektiv und nicht signifikant (Gruppe 1: r = 0,46, p = 0,054), bei den der konstitutiv hoch exprimierenden und der nicht detektierbaren ist sie verstärkt (Gruppe 2: r = 0,80, p = 0,0019 und Gruppe 3: r = 0,65, p = 0,029, ohne Abbildung). Das heißt die stärkste Korrelation zwischen Zelltod der Tumorzellen und der TAF zeigen in diesem Patienten-Kollektiv diejenigen Tumore mit immunhistochemisch p53-konstitutiv hoch exprimierenden Tumorzellen, gefolgt von denjenigen mit Arg72-homozygoten Tu- morzellen. 5. Ergebnisse 79 5.3. Sensitivität von Tumor-assoziierten Fibroblasten auf Cisplatin bei Kombination mit PDGFR-Inhibitoren 5.3.1. Einfluss von PDGFR-Inhibitoren auf die Cisplatin-Sensitivität der Tumor-assoziierten Fibroblasten Durch genetische Mutationen entstehen in Tumorzellen Therapie-Resistenzen wahr- scheinlich schneller als in TAF (Mueller und Fusenig 2004; Joyce 2005), weshalb die Hemmung der TAF-Viabilität ein attraktives Behandlungsziel ist. Das Eingreifen in un- terschiedliche zelluläre Prozesse gleichzeitig kann der Resistenz-Entstehung entgegen- wirken. Daher werden bereits vermehrt Kombinationstherapien in der Klinik eingesetzt und erforscht. Aus diesem Grund wurde in der vorliegenden Arbeit auch der Einfluss ei- ner kombinierten Behandlung mit PDGFR-Inhibitoren und Cisplatin untersucht. Im MTT-Experiment wurde der Einfluss der bereits in Kapitel 5.1.2 auf Seite 44 un- tersuchten PDGFR-Inhibtitoren Dasatinib, Imatinib und Nilotinib auf die Cisplatin- Sensitivität der TAF ermittelt. Dafür wurden die TAF mit konstanten, geringfügig un- ter dem Plasmaspiegel liegenden Inhibitor-Konzentrationen, aber steigenden Cisplatin- Konzentrationen behandelt. Cisplatin Inhibitor + - + - + - + + + + + + GI 50 Ci sp lat in [µM ] rel ati ve Vi ab ilitä t be i C ma x C isp lat in [% ] A B 60 40 20 0 90 60 30 0 *** *** ** *** Dasatinib n=22 Imatinib n=36 Nilotinib n=17 Abbildung 5.29.: Veränderung der Cisplatin-Sensitivität von TAF bei Kombinationsbehand- lung mit den PDGFR-Inhibitoren Dasatinib, Imatinib und Nilotinib. Jeder Punkt entspricht A: der relativen Viabilität bei Cmax oder B: der GI50-Konzentration von Cisplatin einer TAF bei einer Kombinationsbehandlung mit 0,1 µM Dasatinib, 1 µM Imatinib oder 1,7 µM Nilotinib. **: p < 0,01, ***: p < 0,0001 (t-Tests). Dasatinib und Imatinib vermindern die Sensitivität der TAF gegenüber Cisplatin. Anhand der Cmax-Daten ist eine Steigerung der relativen TAF-Viabilität um circa 15 zu sehen (Da- 80 5. Ergebnisse satinib: 42,6± 12,2% auf 53,9± 13,1%, Imatinib 42,6± 12,5% auf 52,0± 14,7%, ge- paarter t-Test bei beiden Behandlungen p < 0,0001). Bei einer Kombination mit Nilotinib konnte dagegen kein Einfluss auf die Cisplatin-Sensitivität der TAF detektiert werden. 5.3.2. Einfluss von Tumor-assoziierten Fibroblasten und Dasatinib auf die Cisplatin-Sensitivität von H1299-Tumorzellen im Kokultur-Modell Bei Cisplatin-Mono-Behandlung wurde beobachtet, dass Tumorzellen in Kokultur mit TAF mehr Zelltod induzieren als in Monokultur, während die TAF unter Kokultur- Bedingungen ein geringeres Zelltod-Niveau zeigen als unter Monokultur-Bedingungen. Die bereits beschriebenen Kokultur-Experimente (siehe Abbildung 5.19 auf Seite 67) wurden mit drei TAF auch für Cisplatin in Kombination mit Dasatinib durchgeführt, um zu untersuchen, ob Dasatinib einen Einfluss auf die Cisplatin-Sensitivität der H1299 oder der TAF ausübt. TAF H1299 Ze llto d [ % de r Z elle n] Cisplatin Dasatinib H1299 TAF 50 25 0 20 10 0+ - - + + - + - + + + + + - - + + - + - + + + + Abbildung 5.30.: Die Reaktionen von TAF und H1299 auf Cisplatin werden in Mono- und Kokultur durch Dasatinib nicht verändert. Die Kokultur-Experimente wurden wie in Abbildung 5.19 auf Seite 67 durchgeführt. Darge- stellt ist der mittlere Zelltod aus drei Experimenten mit unterschiedlichen TAF in Kokultur mit H1299 oder in Monokultur (MW±SD). Bei einer kombinierten Behandlung mit Cisplatin und Dasatinib konnte im Kokultur- Experiment kein zusätzlicher Einfluss von Dasatinib auf den Zelltod detektiert werden. Auch in den Monokultur-Kontrollen von TAF und H1299 konnte kein veränderter Anteil toter Zellen beobachtet werden. Tendenziell sind die TAF auch bei der Kombinationsbe- handlung in Kokultur resistenter gegen Cisplatin-induzierten Zelltod als bei Monokultur (links, graue Balken) . 5.3.3. Einfluss von Dasatinib auf die Cisplatin-Sensitivität von Tumor-assoziierten Fibroblasten und Tumorzellen in Gewebeschnitten Der Zelltod von TAF und Tumorzellen sowie die Proliferation der Tumorzellen wurden auch in Gewebeschnitten von Lungentumoren untersucht, die mit Cisplatin oder einer 5. Ergebnisse 81 Cisplatin-Dasatinib-Kombination behandelt wurden. Im TUNEL-Assay zeigt sich erneut die große Variabilität von TAF und Tumorzellen beim Zelltod Cisplatin-behandelter Zellen und der Reaktion auf die zusätzliche Behandlung mit Dasatinib (Abbildung 5.31, A und B). Ze llto d [ % de r T AF ] + - + + 80 40 0 A Ze llto d [% de r T um orz elle n] Cisplatin Dasatinib + - + + 80 40 0 B 60 30 -30 -60 -30 30 0 TZ [% Zellen] TAF [% Zellen]C Abbildung 5.31.: Die Dasatinib-Behandlung von Tumorschnitten zusätzlich zur Cisplatin- Behandlung beeinflusst die TAF in acht Fällen und die Tumorzellen in sieben Fällen. Auswertung der TUNEL-Färbung von Gewebeschnitten aus 11 Patienten, die mit 13 µM Cis- platin allein oder in Kombination mit 0,1 µM Dasatinib behandelt wurden. A: Zelltod der TAF, rot: Induktion von Zelltod durch Dasatinib von mindestens 10%. B: Zelltod der Tumorzel- len. C: Zusammenhang zwischen Dasatinib-Effekten auf Tumorzellen (TZ) und Fibroblasten, dargestellt als Differenz der TUNEL-Daten mit und ohne Dasatinib-Behandlung. TAF in den Cisplatin-behandelten Gewebeschnitten zeigen 4-40% Zelltod (Abbildung 5.31, A, MW±SD: 17,9± 12,1%), die Tumorzellen 12,5-75% (Abbildung 5.31, B, 28,4± 16,8%). Bei gleichzeitiger Behandlung mit Cisplatin und Dasatinib wurden 10- 65% (26,6± 17,5%) tote TAF und 10-60% (30,2± 14,3%) tote Tumorzellen detektiert. Dasatinib induziert oder hemmt damit nicht einheitlich zusätzlichen Zelltod. Die Induk- tion von Zelltod durch die Zugabe von Dasatinib ist aber häufiger als die Hemmung des Zelltods (TAF: 5 versus 3 Tumore, Tumorzellen: 4 versus 3 Tumore). Der durch Dasatinib in mehreren Fällen zusätzlich induzierte oder verminderte Zelltod von Tumorzellen und TAF ist tendenziell eine parallele Reaktion (Abbildung 5.31 C; Pearson r = 0,57, p = 0,065). Das heißt wenn die Tumorzellen bei der Doppelbehandlung mehr Zelltod induzieren als bei der Cisplatin-Behandlung allein, dann kann auch bei den TAF eine Induktion beobachtet werden und ebenso bei einer Reduktion. Drei Tumore zeigen eine zusätzliche Wirkung von Dasatinib im Form einer Induktion von Zelltod um mindestens 10% in beiden Kompartimenten, zwei Tumore zeigen aber auch eine Reduk- tion dieser Größenordnung. Der Einfluss von Dasatinib auf die Cisplatin-Sensitivität der Tumorzellen wurde mittels KI67-Färbung auch für die Proliferation untersucht. Von elf Tumoren zeigten fünf ohne Behandlung kaum Proliferation und wurden aus der Bewertung ausgeschlossen. In einem weiteren Fall enthielt das Gewebe, das mit der Kombination aus Cisplatin und Dasatinib behandelt wurde, zu wenig Tumorzellen für eine Bewertung. Damit gingen fünf Tumo- 82 5. Ergebnisse re in Abbildung 5.32 ein, für zwei Tumore wurden die Mittelwerte von Schnitten aus verschiedenen Tumorarealen verwendet. Pro life rat ion [% de r T um orz elle n] Cisplatin Dasatinib + - + + 60 30 0 Abbildung 5.32.: Nur in zwei Fällen zeigt Dasatinib eine Wirkung auf die Proliferation von Tumorzellen nach Cisplatin-Behandlung von mindestens 10%. Auswertung der KI67-Färbung von Gewebeschnitten aus 5 Patienten, die mit 13 µM Cisplatin allein oder in Kombination mit 0,1 µM Dasatinib behandelt wurden. rot: Induktion von Zelltod durch Dasatinib von mindestens 10%. Die Tumorzellen reagieren nur in geringem Umfang auf die zusätzliche Behandlung mit Dasatinib. Ein Tumor zeigt eine Förderung der Proliferation von über 10%. Die Tumor- zellen mit der höchsten Proliferationsrate bei Cisplatin-Einzel-Behandlung zeigen hinge- gen eine deutliche Reduktion der Proliferation bei der Kombinationsbehandlung. Die Tu- morzellen dieses Patienten zeigen auch nur geringen und unveränderten Zelltod, jeweils 10% TUNEL-positive Zellen bei beiden Behandlungen. Weitere Fälle müssen zeigen, ob die Proliferation von Cisplatin-resistenten Tumorzellen durch Dasatinib gehemmt wird. 5. Ergebnisse 83 5.4. Vergleich von Tumor-assoziierten Fibroblasten und Normalgewebe-assoziierten Fibroblasten 5.4.1. Genexpressionsanalyse von Normalgewebe-assoziierten und Tumor-assoziierten Fibroblasten 5.4.1.1. Genexpressionsmuster mittels Microarray-Analyse Tumor-assoziierte und Normalgewebe-assoziierte Fibroblasten (TAF und NAF) aus dem gleichen Patienten zu isolieren eröffnet die Möglichkeit eines direkten Vergleichs zwi- schen beiden Fibroblastentypen, ohne dass individuelle genetische und physiologische Unterschiede zwischen verschiedenen Patienten die möglicherweise vorhandenen Unter- schiede der Fibroblasten verschleiern. Selbst der Vergleich von NAF aus Brustreduktions- Gewebe und TAF aus Brustkarzinomen verschiedener Individuen hatte signifikante Un- terschiede zwischen normalen Fibroblasten und TAF gezeigt (Sadlonova et al. 2009). Eine Analyse von TAF und NAF aus den gleichen Patienten sollte in der vorliegenden Arbeit genau diejenigen Unterschiede identifizieren, die nicht durch die Herkunft aus verschie- denen Patienten, sondern durch den Einfluss der Tumorzellen verursacht werden. Daher wurden zwei NAF-TAF-Paare für eine Genexpressionsanalyse zum Vergleich der Tran- skriptionsmuster von NAF und TAF gewählt und mit demMicroarray humangene1.0st-v1 (Affymetrix) analysiert. Dabei ließen sich nur geringe Expressionsunterschiede zwischen NAF und TAF finden. Das maximale Genexpressions-Verhältnis der untersuchten Transkripte von NAF und TAF aus individuellen Patienten war 3,4fach, also fürMicroarray-Analysen sehr ähnlich. Im Vergleich der Gene, die in mindestens einem NAF-TAF-Paar zweifach unterschiedlich exprimiert sind und im zweiten NAF-TAF-Paar in die gleiche Richtung unterschiedlich sind, wurden neun Transkripte identifiziert (Tabelle A.5 auf Seite 129 im Anhang). Drei dieser Transkripte sind in TAF höher expimiert als in NAF, sechs sind in TAF niedriger exprimiert als in NAF (Abbildung 5.33 auf der nächsten Seite). 84 5. Ergebnisse HA PL N1 TF PI2 PO ST N AN KR D1 GR PR PR UN E2 LR RF IP1 NN NN rel ati ve Ex pre ssi on 8 4 0 NAF TAF HAPLN1 TFPI2 POSTN ANKRD1 GRPR PRUNE2 LRRFIP1 NN hyaluronan and proteoglycan link protein 1 tissue factor pathway inhibitor 2 periostin, osteoblast specific factor ankyrin repeat domain 1 gastrin-releasing peptide receptor prune homolog 2 leucine rich repeat (in FLII) interacting protein 1 unbenannt Abbildung 5.33.: Expression der neun differenziell zwischen NAF und TAF exprimierten Gene. NAF und TAF aus zwei Patienten wurden mit humangene1.0st-v1-Microarrays auf unter- schiedliche Genexpression untersucht. Zweifache Unterschiede in einem NAF-TAF-Paar zu- sammen mit parallelen Unterschieden im zweiten Paar, identifizierten neun Gene (siehe auch Tabelle A.5 auf Seite 129), MW±SD. Wurde nur eine mindestens 1,3fach Expressionsänderung zwischen TAF und NAF zu- grunde gelegt, war die Expression von 63 Transkripten in beiden Paaren in der gleichen Richtung verändert. Dabei waren 38 Transkripte in beiden TAF mindestens 1,3fach höher exprimiert als in den NAF, zum Beispiel die aus der „Dasatinib Response Signatur“ be- kanntenMMP1- und fünf Histone cluster 1-Transkripte. Auch G0/G1 switch 2 (G0S2) ist in TAF höher exprimiert als in NAF. Fünfundzwanzig Transkripte sind in TAF niedriger exprimiert als in NAF, darunter hed- gehog interacting protein (HHIP), ADAM metallopeptidase with thrombospondin type 1 motif, 5 (ADAMTS5) und das Laminin-bindende integrin, alpha 7 (ITGA7), die im Zu- sammenhang mit Tumorerkrankungen bereits bekannt sind. Sechzehn der 63 in diesem NAF-TAF-Vergleich identifizierten Transkripte sind auch Be- standteil der „Dasatinib Response Signatur“, wobei fünf Transkripte, die in NAF höher exprimiert sind als in TAF nach Dasatinib-Behandlung der TAF stärker exprimiert wer- den. Für neun Transkripte gilt der entgegengesetzte Zusammenhang. Ein Vergleich mit den 575 Genen, die in Brust-NAF und -TAF identifiziert wurden (Sadlo- nova et al. 2009), ist durch die Verwendung unterschiedlicher Arrays eingeschränkt. Von den 63 Transkripten, die zwischen den Lungen-NAF und -TAF verschieden exprimiert sind, sind nur 20 auf dem von Sadlonova et al. (2009) verwendeten Array vorhanden. Von diesen wird MMP1 in Brust-TAF 10,3fach höher exprimiert als in Brust-NAF. In Lungen-TAF ist dieses Transkript in den untersuchten zwei Fibroblasten-Paaren 1,34fach beziehungsweise 1,43fach höher exprimiert als in den zugehörigen NAF. Der Vergleich mit der Lungen-TAF-NAF-Signatur von Navab et al. (2011) identifiziert clusterin (CLU), das in beiden Datensets in TAF niedriger exprimiert ist als in NAF. 5. Ergebnisse 85 5.4.1.2. Expression von HIPK2 und CDKN1A Daten unserer Kooperationspartner der Arbeitsgruppe Moshe Oren (Neta Moskovits, Weizmann Institute of Science, Rehovot, Israel) legten nahe, dass homeodomain inter- acting protein kinase 2 (HIPK2) in TAF und NAF unterschiedlich exprimiert ist. HIPK2 phosphoryliert p53, was zur transkriptionellen Aktivierung von dessen Zielgenen füh- ren kann. Daher wurde als p53-Zielgen auch die cyclin-dependent kinase inhibitor 1A (CDKN1A)-Expression in NAF und TAF analysiert, um einen möglichen Zusammenhang zwischen HIPK2-Expression und p53-Aktivität zu untersuchen. In den zweiMicroarray- Genexpressionsanalysen der NAF und TAF aus 2 Patienten sind HIPK2 und CDKN1A nicht verschieden exprimiert. Daher wurde die mRNA-Expression von HIPK2 und CD- KN1A in weiteren NAF-TAF-Paaren mittels qRT-PCR untersucht. Dies wurde in einer Bachelor-Arbeit von Julia Leitmann (Universität Hohenheim) fortgeführt. Abbildung 5.34 zeigt die Ergebnisse von 11 beziehungsweise 9 NAF-TAF-Paaren. A HIPK2 (n=11) 4·10-3 2·10-3 0 NAF TAF rel ati ve Ex pre ssi on B CDKN1A (n=9) 1·10-2 5·10-3 0 NAF TAF rel ati ve Ex pre ssi on4 2 0 Fo ld Ch an ge TAF/NAF Fo ld Ch an ge 8 4 0 TAF/NAF Abbildung 5.34.: Vergleich der Expression von HIPK2 und CDKN1A in NAF und TAF. Links: relative Expression bezogen auf glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase (GAPDH), MW±SD, rechts: Expressionsänderung (Fold Change, FC). Linie: Median, gestrichelte Linie: FC = 1. A: homeodomain interacting protein kinase 2 (HIPK2), B: cyclin-dependent kinase inhibitor 1A (CDKN1A). Die Expression von HIPK2 ist sowohl in NAF als auch in TAF sehr variabel. Es zeigt sich ein Trend, dass in mehr als der Hälfte der untersuchten Paare die TAF geringere HIPK2- mRNA-Mengen exprimieren als die NAF (Abbildung 5.34, A, rechts). CDKN1A ist in TAF variabler exprimiert als in NAF (Abbildung 5.34, B, links). Im untersuchten Kollektiv besteht keine lineare Korrelation zwischen den HIPK2- und den CDKN1A-Expressionsniveaus in NAF oder TAF oder zwischen den Expressionsun- terschieden von NAF und TAF. Für das NAF-TAF-Paar mit dem Fold Change-Extremwert bei der HIPK2-Expression wurde aber auch ein Extremwert der CDKN1A-Expression ge- messen. 5.4.2. Wachstum der Normalgewebe-assoziierten und Tumor-assoziierten Fibroblasten Die Genexpressions-Analysen zeigten mehr Gemeinsamkeiten als Unterschiede zwischen NAF und TAF. In der Zellkultur werden Wachstumsfaktoren in Form von FBS dem Me- 86 5. Ergebnisse dium zugesetzt. Dies könnte die Genexpression der NAF verändern. Daher sollte geklärt werden, ob NAF und TAF unter diesen Umständen trotzdem funktionelle Unterschiede zeigen. Dafür wurde die Dauer des Zellzyklus, der Zelltod und die Verteilung der Zellen auf unterschiedliche Zellzyklus-Phasen untersucht. Die Dauer des Zellzyklus von drei NAF und 16 TAF wurde in Passage 3 ermittelt und ist in Abbildung 5.35, A dargestellt. Da ue r d es Ze llzy klu s [ h] TAFNAF A B C leb en de Ze llen [% ] NAF TAF Ze llzy klu s-P ha se [% ] G0/G1 S G2 subG2 subG1 60 30 0 TAFNAF 80 40 0 100 50 0 Abbildung 5.35.: Funktionell unterscheiden sich NAF und TAF in Zellkultur nicht. A: Vergleich zwischen 3 Normalgewebe-assoziierten Fibroblasten (NAF) und 16 Tumor- assoziierten Fibroblasten (TAF). Die Punkte zeigen die Zellzyklusdauer von Fibroblasten einzelner Patienten, die Linie den geometrischen Mittelwert. B: Fünf TAF-NAF-Paare wur- den mittels AnnexinV-PI-Messung auf Zelltod untersucht (MW±SD). C: Vergleich der Zellzyklus-Phasen zwischen NAF und TAF von 5 Patienten anhand einer BrdU-PI-Färbung (MW±SD). Die Zellzyklus-Dauer von Fibroblasten aus verschiedenen Patienten zeigt eine breite Streuung (NAF: 25,2 - 53,4 h, TAF: 25,2 - 63,7 h). Dabei wurden keine Unterschiede zwi- schen NAF und TAF gefunden. Die Viabilität der Fibroblasten wird durch Proliferation und Zelltod mit bestimmt. Daher wurde mittels AnnexinV-PI-Färbung der Zelltod von NAF und TAF gemessen. Abbil- dung 5.35, B zeigt ein mittleres Überleben der NAF von 89,7± 3,2% und der TAF von 90,9± 3,2% (MW±SD). Hier kann demnach kein Unterschied zwischen TAF und NAF detektiert werden. Die NAF und TAF von fünf verschiedenen Patienten wurden mittels einer BrdU-PI- Färbung auch auf Unterschiede im Zellzyklus untersucht. Dabei wurden von drei Patien- ten Triplikat- und von einem Patienten Duplikat-Experimente gemittelt. Abbildung 5.35, C zeigt, dass es keine Unterschiede zwischen den Fibroblasten aus Tumor- oder Normal- gewebe gibt. Der größte Anteil der Zellen befindet sich in der G1-Phase des Zellzyklus (Mittelwert: 65,4% der NAF und 63,7% der TAF), gefolgt von der S-Phase (22,6% der NAF und 24,5% der TAF) und der G2-Phase (10,0% der NAF und 10,3% der TAF). We- der NAF noch TAF zeigen deutlichen Zelltod (Summe subG1- und subG2-Phase: 1,6% der NAF und 1,2% der TAF). 5. Ergebnisse 87 5.4.3. Sensitivität von Normalgewebe-assoziierten und Tumor-assoziierten Fibroblasten auf Medikamente der Prestwick-Substanzbibliothek Ein Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, Substanzen zu finden, die die Viabilität der TAF deutlich stärker inhibieren als die der NAF. Ummöglichst viele Substanzen testen zu kön- nen, wurde die Prestwick Chemical Library® verwendet. Diese enthält 1120 von der FDA zugelassene Wirkstoffe, für die bereits ein medizinischer Nutzen gezeigt wurde. Daher wurde ein TAF-NAF-Paar mit Hilfe eines MTT-Assays gescreent, um zu untersuchen, ob sich unter diesen chemisch und pharmakologisch unterschiedlichen Substanzen solche finden, die die Viabilität der TAF stärker hemmen als die der NAF. In Abbildung 5.36 ist die relative Viabilität im MTT-Experiment nach 48stündinger Behandlung mit 1 µM Wirkstoff gezeigt. rel ati ve Vi ab ilitä t N AF [% ] relative Viabilität TAF [%] 0 50 100 100 50 0 Abbildung 5.36.: Sensitivität eines NAF-TAF-Paares auf 1120 verschiedene Substanzen der Prestwick-Library. Die aus Tumorbereichen und normalen Bereichen eines Patienten gewonnenen Fibroblasten (TAF und NAF) wurden mit den Substanzen der Library bei 1 µM Wirkstoffkonzentration für 48 h inkubiert und anschließend die Viabilität im MTT-Experiment ermittelt. Jeder Punkt zeigt die relative Viabilität der TAF und NAF nach Behandlung mit einer bestimmten Substanz im Vergleich zur Kontrolle. Jeweils 51 Substanzen hemmen die Viabilität von TAF oder NAF zu mehr als 50%, da- von zeigen 46 Substanzen diese Hemmung in beiden Fibroblastentypen. Keine Substanz kann die Viabilität von TAF oder NAF verdoppeln. 137 beziehungsweise 126 Substanzen hemmen TAF und NAF zu mehr als 20%. Von diesen hemmen 92 Substanzen sowohl TAF als auch NAF. Sechs Substanzen fördern die Viabilität der NAF und erhöhen diese auf mehr als 125%, aber kein Wirkstoff fördert die TAF so stark. Der Spearman-Korrelationskoeffizient beträgt 0,639 (Spearman, p < 0,0001). Das heißt 88 5. Ergebnisse nur 41% der Wirkung einer Substanz auf die TAF lassen sich vorhersagen, wenn die Wirkung auf die NAF bekannt ist (oder umgekehrt). Obwohl die Zellen aus dem glei- chen Patienten stammen, zeigen sie also deutliche Unterschiede in der Reaktion auf die getesteten Substanzen, je nachdem ob die Fibroblasten aus Tumor- oder Normalgewebe gewonnen wurden. In der Prestwick Chemical Library® sind keine Substanzen enthalten, die die Viabilität der TAF deutlich stärker hemmen als die der NAF. In Tabelle A.6 auf Seite 130 im Anhang sind die vier Substanzen aufgeführt, die auf NAF eine 2fach stärkere hemmende Wirkung zeigen als auf TAF. Darunter finden sich ein Antibiotikum und drei Substanzen, die die Funktion von Kanalproteinen modulieren. 5.4.4. Sensitivität von Normalgewebe-assoziierten und Tumor-assoziierten Fibroblasten auf PDGFR-Inhibitoren Es ist bekannt, dass PDGFR-Inhibitoren die Viabilität der TAF hemmen. Da diese Inhibi- toren in der Prestwick Chemical Library® nicht enthalten sind, wurde die Sensitivität von NAF und TAF auf klinisch zugelassene PDGFR-Inhibitoren untersucht. Abbildung 5.37 zeigt die relative Viabilität von TAF und NAF bei der Cmax-Konzentration von Dasatinib, Imatinib und Nilotinib im MTT-Experiment. Dasatinib Imatinib Nilotinib + ++ ++ + NAF TAF rel ati ve Vi ab ilitä t be i C ma x [% ] NAF TAF Dasatinib NAF TAF Imatinib NAF TAF Nilotinib A B *** *90 60 30 0 90 60 30 0n=5 n=5 n=4 Abbildung 5.37.: Vergleich der Viabilität von NAF und TAF nach Behandlung mit PDGFR- Inhibitoren. NAF-TAF-Paare wurden mit der Cmax-Konzentration von Dasatinib, Imatinib oder Nilotinib behandelt und die relative Viabilität mittels MTT-Farbreaktion im Vergleich zur unbehandelten Kontrolle bestimmt. A: jeder Punkt zeigt die relative Viabilität einer NAF oder TAF (Cmax- Konzentration siehe Tabelle 4.9 auf Seite 38). B: MW±SD der Daten aus A. *: p < 0,05, **: p < 0,01 (repeated measurements ANOVA (4 Paare) mit Tukeys Multiple Comparison post- Test). NAF aus verschiedenen Patienten reagieren ebenso wie TAF heterogen auf eine Behand- lung mit PDGFR-Inhibitoren (Abbildung 5.37). Auch bei NAF wirkt Dasatinib etwas stärker hemmend als Imatinib und Nilotinib, wobei die NAF geringfügig resistenter sind als die TAF. Signifikante Unterschiede zwischen NAF und TAF konnten bei der Sensi- tivität auf Dasatinib, Imatinib und Nilotinib nicht detektiert werden. NAF und TAF zei- gen bei einer Behandlung mit den PDGFR-Inhibitoren ebenso keine Unterschiede bei 5. Ergebnisse 89 der durch BrdU-PI-Färbung untersuchten Proliferation oder dem mittels AnnexinV-PI- Färbung nachgewiesenen Zelltod (ohne Abbildung). Zusätzlich wurden die zwei auf Dasatinib am sensitivsten reagierenden TAF-NAF-Paare für eine Genexpressionsanalyse nach 48 h Dasatinib-Behandlung gewählt, um zu unter- suchen, ob diese NAF und TAF in gleicher oder unterschiedlicher Weise auf Dasatinib reagieren. Alle Transkripte, die in NAF und TAF mindestens 1,3fach verändert sind, wer- den durch Dasatinib in beiden Fibroblastentypen in die gleiche Richtung reguliert. Eine Gene Ontology slim-Analyse1 der nur in TAF, nur in NAF oder in beiden Fibroblasten- typen regulierten Transkripte vergleicht den Anteil bestimmter Transkript-Kategorien mit der Häufigkeit dieser Kategorien auf dem gesamten Array. Dabei fällt bei biological pro- cess die Häufung der Kategorie cellular component organization in TAF und NAF und ein geringerer Anteil von response to stimulus, developmental process und cell communi- cation in den TAF auf (ohne Abbildung). Eine gene set enrichment-Analyse (GSEA2) nach Gene Ontology-Begriffen zeigt Transkript-Gruppen, die häufiger vorkommen, als statistisch zu erwarten wäre (Abbil- dung A.1 auf Seite 131 im Anhang zeigt zur Veranschaulichung einen Ausschnitt aus dem Ergebnis dieser GSEA-Analyse). In TAF und NAF werden durch Dasatinib vor al- lem Transkripte reguliert, die für die Mitose nötig sind. Zum Beispiel werden 23 von 34 Transkripten mit der GO-Kategorie mitotic sister chromatid segregation in TAF und NAF reguliert. Statistisch würde man nur 2,92 Transkripte in dieser Kategorie erwarten. Damit sind Transkripte mit dieser GO-Annotation 7,87fach häufiger in TAF und NAF reguliert als erwartet, was einer ratio of enrichment von R= 7,87 entspricht. Insgesamt kommen 266 Transkripte der GO-Kategorie cell cycle (R = 2,99) und 97 der Kategorie mitosis vor (R = 4,59). Aus diesen Kategorien wurden in Abbildung 5.38 auf der nächsten Seite jeweils die untersten Begriffe (Enden der Pfade) der signifikant gehäuften Katego- rien dargestellt, die eine ratio of enrichment von mindestens R = 2 erreichen. Auch bei dieser Analyse wird nochmals deutlich, dass die Gemeinsamkeiten der Dasatinib-Antwort von TAF und NAF in der verminderten Proliferation liegen. Bei der molecular function-Annotation fallen außerdem Transkripte auf, die eine Veränderung der extrazellulären Matrix im Zusammenhang mit der veränderten Zellteilung nahelegen. TAF zeigen nach Dasatinib-Behandlung eine stärkere Regulation bei verschiedenen RNA- Prozessen wie mRNA-Transport und -Prozessierung. Bei den NAF finden sich nur bei cellular component signifikant zweifach regulierte Transkript-Kategorien, nicht aber bei molecular function oder biological process. Diese deuten darauf hin, dass es in den NAF eine Dasatinib-induzierte Regulation der Ribonucleoprotein-Komplexe, wie zum Beispiel der ribonuclease P (RNaseP) gibt, die in den TAF nicht beobachtet wurde (ohne Abbil- dung). 1http://bioinfo.vanderbilt.edu/webgestalt 2http://www.broadinstitute.org/gsea/index.jsp 90 5. Ergebnisse RN A b ind ing str uc tur al co ns titu en t of rib os om e thr eo nin e-t yp e en do pe pti da se ac tivi ty mR NA pr oc es sin g mR NA tra ns po rt RN A m od ific ati on RN A s plic ing tra ns lat ion An za hl Tra ns kri pte A NAF und TAF B nur TAF AT P-d ep en de nt he lica se ac tivi ty DN A c lam p loa de r a ctiv ity DN A h elic as e ac tivi ty DN A-d ire cte d DN A p oly me ras e ac tivi ty ex tra ce llul ar ma trix bi nd ing ex tra ce llul ar ma trix st ruc tur al co ns titu en t int eg rin bi nd ing nu cle os ide kin as e a ctiv ity pla tel et- de riv ed gro wth fa cto r bin din g po lys ac ch ari de bin din g un fol de d pro tei n b ind ing ce ll c ycl e ch ec kp oin t DN A d ep en de nt DN A r ep lica tio n DN A r ep air mi tot ic s iste r ch rom ati d se gre ga tio n nu cle os om e as se mb ly reg ula tio n o f c ell cyc le pro ce ss sp ind le org an iza tio nA nz ah l T ran skr ipt e biological process molecular function 60 30 0 beobachtet erwartet60 30 0 Abbildung 5.38.: GSEA zeigt mehr Gemeinsamkeiten von NAF und TAF als Unterschiede. Gene set enrichment-Analyse (GSEA) der Transkripte, die durch Dasatinib reguliert werden. Die gezeigten GSEA-Kategorien kommen im Vergleich zur Erwartung mindestens zweifach häufiger vor (R≥ 2). A: In NAF und TAF in gleicher Weise regulierte Transkripte. B: Aus- schließlich in den zwei TAF regulierte Transkripte. Die Analyse der in den zwei NAF regulier- ten Transkripte ergab keine signifikant gehäuften Gen-Kategorien für biological process (links) oder molecular function (rechts). In den Analysen der Genexpressionsmuster von TAF und NAF zeigen sich also Un- terschiede in der Antwort auf Dasatinib-Behandlung. Die Gemeinsamkeiten beider Fibroblasten-Typen überwiegen jedoch. 5.4.5. Sensitivität von Normalgewebe-assoziierten und Tumor-assoziierten Fibroblasten auf Cisplatin 5.4.5.1. Unterschiedliche Hemmung der Proliferation Cisplatin hemmt die Proliferation der TAF (siehe Kapitel 5.2.1 auf Seite 59). Ob es die Proliferation von NAF ebenso beeinflusst, wurde zuerst im MTT-Assay mit acht NAF- TAF-Paaren untersucht. Es zeigt sich erneut, dass die Fibroblasten verschiedener Patien- ten sehr unterschiedlich auf Cisplatin reagieren können. Dabei wurde ein Trend beobach- tet, dass die NAF möglicherweise resistenter gegenüber Cisplatin sind als die TAF (Via- bilität im MTT-Experiment bei 11 µM Cisplatin, MW±SD: TAF 37,0± 13,7%, NAF 5. Ergebnisse 91 45,7± 15,9%, p = 0,096, ohne Abbildung). Auch der Zelltod von drei beziehungsweise vier NAF-TAF-Paaren wurde nach einer Be- handlung mit 13 µMCisplatin für 8, 16 und 24 h mittels AnnexinV-PI-Färbung untersucht. NAF reagieren auf eine Cisplatin-Behandlung nicht mit Zelltod, ebenso wie TAF (ohne Abbildung). Sowohl TAF als auch NAF reagieren auf Cisplatin mit Zellzyklus-Arrest (Abbil- dung 5.39). Die Zellen synthetisieren keine DNA mehr und arretieren im Zellzyklus. Die Kinetik der Cisplatin-Antwort bei einer BrdU-PI-Färbung ist jedoch verschieden: NAF zeigen schon nach acht Stunden einen signifikanten Proliferationsstopp, TAF zeigen erst nach 24 Stunden signifikant weniger Zellen in S-Phase und mehr Zellen in der subG2- Phase. ** ** *** *** S-Phase subG2-Phase 8h 16h 24h ** *** Ze llen [% ] Ze llen [% ] Cisplatin - + - + NAF TAF - + - + NAF TAF - + - + NAF TAF 40 20 0 30 15 0 A B n=4 n=4 n=3 Abbildung 5.39.: Cisplatin-Behandlung bewirkt bei NAF eine frühere Induktion von Zellzyklus-Arrest als bei TAF. NAF-TAF-Paare aus vier beziehungsweise drei Patienten wurden mit Cisplatin behandelt, nach 8, 16 und 24 Stunden mit BrdU-PI gefärbt und im Durchflusszytometer analysiert. Dargestellt ist der Anteil der Zellen in % in S- und subG2-Phase (MW±SD). Auf die anderen Zellzyklus- Phasen hat die Behandlung keine Auswirkung. **: p < 0,01, ***: p < 0,0001 (TwoWayANOVA mit Bonferroni post-Tests). 5.4.5.2. Genexpressionsanalyse von p53-Zielgenen In ihrer Bachelor-Arbeit untersuchte Julia Leitmann unter meiner Betreuung die Reak- tion von NAF und TAF auf Cisplatin-Behandlung auf molekularer Ebene. Dabei spielt die p53-Aktivität eine zentrale Rolle, ohne dass die tp53-mRNA-Niveaus sich ändern. In dieser Arbeit konnte auch gezeigt werden, dass p53 trotz niedriger HIPK2-mRNA- Expression in NAF und TAF gleichermaßen nach Cisplatin-Behandlung an Serin-15 und -46 phosphoryliert und damit aktiviert wird (Bachelor-Arbeit Leitmann 2010). Dies führte 92 5. Ergebnisse zur weiteren Untersuchung verschiedener p53-Zielgene. Die Expression von Zellzyklus- spezifischen Genen wie CDKN1A (p21) und Zelltod-spezifischen Genen wie BBC3 (PU- MA) und PMAIP1 (NOXA) wurden mittels qRT-PCR von unbehandelten und Cisplatin- behandelten NAF und TAF verglichen. Hierfür wurden vier NAF-TAF-Paare ausgewählt, bei denen die NAF eine deutlich höhere basale HIPK2-Expression zeigten als die zugehö- rigen TAF. Die mRNA-Mengen wurden acht und 16 Stunden nach Cisplatin-Behandlung gemessen. In Abbildung 5.40 sind die Genexpressions-Daten nach 16stündiger Behand- lung relativ zu GAPDH dargestellt, da nach dieser Zeit die Effekte deutlicher waren. 0,10 0,05 0 0,004 0,002 0 rel ati ve Ex pre ssi on NAF TAF - + - + NAF TAF - + - +Cisplatin HIPK2 CDKN1A BBC3 PMAIP1 rel ati ve Ex pre ssi on ** * ****10·10-4 5·10-4 0 NAF TAF NAF TAF NAF TAFNAF TAF - + - + - + - + - + - +- + - +Cisplatin 0,04 0,02 0 0,2 0,1 0 0,10 0,05 0 A n=4 PMAIP1 basal hoch PMAIP1 basal niedrig B n=2 Abbildung 5.40.: Effekt der Cisplatin-Behandlung auf die mRNA-Expressionsniveaus ver- schiedener p53-Zielgene. A: TAF-NAF-Paare aus vier Patienten, bei denen die NAF höhere basale HIPK2-Expression aufweisen als die TAF (links) wurden für 16 h mit Cisplatin behandelt und anschließend die Expression von CDKN1A als Zellzyklus-spezifisches sowie BBC3 und PMAIP1 als Zelltod- spezifische p53-Zielgene mittels qRT-PCR analysiert, relative Genexpression bezogen auf GAPDH. B: PMAIP1-Expressionsdaten von jeweils zwei TAF-NAF-Paaren mit ausgepräg- ten basalen Expressionsunterschieden und Expressionsänderung nach Cisplatin-Behandlung, MW±SD, *: p < 0,05, **: p < 0,01 (TwoWayANOVA mit Bonferroni-post-Tests). Obwohl erneut die Variabilität zwischen NAF und TAF aus verschiedenen Patien- ten zu sehen ist, unterscheidet sich entsprechend der Vorauswahl der vier NAF-TAF- Paare die HIPK2-Expression zwischen unbehandelten NAF und TAF signifikant (ge- 5. Ergebnisse 93 paarter t-Test p = 0,017). Wie in Abbildung 5.40 dargestellt, zeigen die NAF eine 1,56± 0,3fach stärkere HIPK2-Expression als die TAF. NAF und TAF reagieren auf 16stündige Cisplatin-Behandlung mit einer Verringerung der HIPK2-Expression (NAF: 0,57± 0,1fach, p = 0,018, TAF: 0,63± 0,24fach, p = 0,04). CDKN1A, das Zellzyklus-spezifische Zielgen des p53-Proteins, ist konstitutiv deutlich stärker exprimiert als HIPK2. Alle NAF und TAF induzieren CDKN1A-Expression nach 16stündiger Cisplatin-Behandlung. Dies konnte auf Protein-Ebene auch im Western Blot beobachet werden (ohne Abbildung). Es zeigen sich aber weder im unbehandelten noch im behandelten Zustand Unterschiede zwischen NAF und den zugehörigen TAF. Ebenso zeigen beide Zelltod-spezifischen p53-Zielgene weder signifikante Unterschiede zwischen NAF und TAF noch zwischen unbehandeltem und Cisplatin-behandeltem Zu- stand. Die Expression von BBC3 ist nach Cisplatin-Behandlung tendenziell erhöht. Bei PMAIP1 wurden ausgeprägte Unterschiede der konstitutiven Expression beobachtet: Die NAF und TAF aus zwei Patienten haben eine mehr als 200fach höhere basale PMAIP1- Expression als die der anderen zwei Patienten (Abbildung 5.40, B). Die Zellen mit einer hohen basalen Expression zeigen nach einer Cisplatin-Behandlung nur noch halb so star- ke PMAIP1-Expression wie in unbehandeltem Zustand (B, links). Die Zellen mit einer niedrigen basalen Expression hingegen reagieren mit einer 2-10,6fach höheren PMAIP1- Expression (B, rechts), wobei der Effekt in den TAF deutlicher ist als in den NAF dieser zwei Patienten. 5.4.5.3. Einfluss von Wachstumsfaktoren der H1299-Zelllinie auf Normalgewebe-assoziierte und Tumor-assoziierte Fibroblasten Es ist bekannt, dass NAF und TAF unterschiedlich auf konditioniertes Medium von Tumorzellen reagieren, beispielsweise bei der p53-Stabilisierung nach einer Cisplatin- Behandlung (Bar et al. 2009). Um mögliche Unterschiede zwischen NAF und TAF bei der Reaktion auf von Tumorzellen sekretierten Faktoren zu untersuchen, wurden die Fi- broblasten auch mit einer Kombination aus konditioniertem Medium und Cisplatin be- handelt. Dafür wurden zwei NAF-TAF-Paare für acht oder 16 Stunden mit konditionier- tem Medium der H1299-Lungentumorzelllinie und Cisplatin inkubiert. Um Unterschiede nicht durch Serumfaktoren zu überlagern wurde FBS-freies Medium verwendet und die RNA-Expression der p53-Kinase HIPK2 und des p53-Zielgens CDKN1A untersucht (Ab- bildung 5.41 auf der nächsten Seite). 94 5. Ergebnisse - + - + - + - + NAF NAFTAF TAF 8h 16h - + - + - + - + NAF TAF NAF TAF 8h 16h Fo ld Ch an ge A BHIPK2 CDKN1A konditioniertes Medium * * ** Abbildung 5.41.: Einfluss von H1299-Wachstumsfaktoren auf die Genexpression von NAF und TAF nach Cisplatin-Behandlung. Änderung der Expressionsstärke (Fold Change) nach Cisplatin-Behandlung bei 2 NAF-TAF- Paaren, gestrichelte Linie FC= 1, FC< 1: niedriger exprimiert, FC > 1: höher exprimiert nach Behandlung mit 13 µM Cisplatin. MW±SD, *: p < 0,05, **: p < 0,01 (TwoWayANOVA mit Bonferroni post-Tests). Abbildung 5.41 zeigt, dass die HIPK2-Expression nach acht Stunden Cisplatin- Behandlung in NAF und TAF reduziert ist (A links, weiße Balken), nach 16 Stunden ist dies aber wieder reversiert (A rechts, weiße Balken). Bei Behandlung mit konditioniertem Medium hingegen ist bereits nach 8 Stunden die Expression von HIPK2 sowohl in NAF als auch in TAF erhöht (Abbildung 5.41, A links, graue Balken). Nach 16 Stunden ist dieser Effekt in NAF reversiert, in TAF jedoch verstärkt (Abbildung 5.41, A rechts, graue Balken). Die CDKN1A-Expression wird auch ohne Wachstumsfaktoren aus FBS nach 16 Stunden durch Cisplatin-Behandung induziert (Abbildung 5.41, B rechts, weiße Balken), in NAF und TAF in ähnlichem Umfang. Konditioniertes Medium führt dazu, dass CDKN1A in beiden Fibroblastentypen früher und stärker induziert wird (Abbildung 5.41, B links und rechts, graue Balken). 5.4.6. Sensitivität von Normalgewebe-assoziierten und Tumor-assoziierten Fibroblasten auf Cisplatin in Kombination mit PDGFR-Inhibitoren Da das Fibroblasten-Wachstum vom PDGFR-Signalweg abhängig ist und sich durch PDGFR-Inhibitoren wie Dasatinib, Imatinib und Nilotinib hemmen lässt, wurde der Ein- fluss der Inhibitoren auf die Cisplatin-Sensitivität der NAF und TAF im MTT-Experiment mit steigenden Cisplatin-Konzentrationen untersucht. Im Vergleich zwischen NAF und TAF ist keine der Kombinations-Behandlungen in einem der Zelltypen wirksamer als im anderen Fibroblastentyp (ohne Abbildung). Der direkte Vergleich zwischen der Cisplatin-Einzelbehandlung und jeder der Kombina- tionsbehandlungen ist in Abbildung 5.42 auf der nächsten Seite dargestellt. 5. Ergebnisse 95 rel ati ve Vi ab ilitä t b ei 11 µM Ci sp lat in [% ] TAF NAF Dasatinib n=6 Imatinib n=5 Nilotinib n=5 *** ** ** 80 40 0 80 40 0 InhibitorCisplatin - + ++ - + ++ - + ++ A B Abbildung 5.42.: Einfluss der verschiedenen PDGFR-Inhibitoren auf die Cisplatin- Sensitivität von TAF und NAF. Relative Viabilität im MTT-Experiment von A: TAF und B: NAF bei kombinierter Behand- lung für 48 h mit 11 µM Cisplatin und 0,1 µM Dasatinib, 1 µM Imatinib oder 1,7 µM Nilotinib. **: p < 0,01, ***: p < 0,0001 (OneWayANOVA mit Dunnetts Multiple Comparison Test). Bei diesem Vergleich zeigt sich, dass TAF auf die Kombination von Cisplatin mit Da- satinib oder Imatinib resistenter reagieren als auf Cisplatin alleine, nicht jedoch auf die Kombination mit Nilotinib (Abbildung 5.42, A). Bei NAF ist kein Unterschied zwischen der Einzelbehandlung und der Kombination mit Dasatinib oder Imatinib festzustellen, dafür aber eine Cisplatin-Sensitivierung von NAF bei Zugabe von Nilotinib (Abbildung 5.42, B). Dasatinib und Imatinib erhöhen somit die Cisplatin-Resistenz von TAF, Niloti- nib hingegen verringert die Cisplatin-Resistenz der NAF. Bei diesem Effekt der PDGFR-Inhibitoren auf die Cisplatin-Sensitivität treten die ver- gleichsweise kleinen Effekte erst im direkten Vergleich hervor. So zeigen die TAF mit Dasatinib bei 11 µM Cisplatin eine 1,30± 0,12fach höhere Viabilität als ohne Dasatinib, mit Imatinib 1,19± 0,17fach höhere Viabilität als ohne Imatinib und die NAF ohne Nilo- tinib 1,23± 0,11fach höhere Viabilität als mit Nilotinib. 97 6. Diskussion Tumore der Lunge, der Bronchien und der Tracheen sind in den Industriestaaten mit ho- hem Einkommen die dritthäufigste Todesursache und sind unter den malignen Neoplasi- en mit circa 22% die häufigste Todesursache (WHO1). In unseren Ländern finden sich Lungen-, Darm- und Brusttumore unter den 10 häufigsten Todesursachen. Die Bedeutung dieser Erkrankungen wird mit zunehmendem Anteil älterer Menschen an der Bevölke- rung und absolutem Alter der Einzelnen weiterhin wachsen und auch in den Ländern mit geringerem Einkommen zunehmen (WHO). Zwar wurden durch massive Investitionen in den letzten Jahrzehnten Verbesserungen der Prävention und Therapie erreicht, aber die wissenschaftlichen Fortschritte in der onkologischen Forschung lassen sich nur schwer in Verbesserungen der klinischen Therapie umsetzen. Ein Grund dafür sind die in der For- schung angewandten, stark vereinfachten Modelle, die bisher meist nur die Tumorzellen betrachteten. Im Patienten ist die Situation viel komplexer. Ein Tumor ist keine homogene Masse eines entarteten Zelltyps, sondern besteht aus einer Vielzahl verschiedener Zellty- pen, deren Interaktionen die Therapie beeinflussen (Saintigny und Burger 2012). Daher kommt der Erforschung der Mikroumgebung der Tumorzellen eine wachsende Bedeutung zu. Das Stroma bildet in vielen Tumoren den Hauptteil der Tumormasse (Rønnov-Jessen et al. 1996) und Tumor-assoziierte Fibroblasten (TAF) als großer Teil davon produzieren den Hauptanteil der extrazellulären Matrix. Damit haben die TAF bedeutenden Einfluss auf Prozesse wie Invasion und Migration von Tumorzellen (Egeblad et al. 2010; Pathak und Kumar 2012) und werden so neben den epithelialen Tumorzellen zu einem attraktiven Therapieziel. Die Forschung hat sich dabei stark auf Tumore der Brust konzentriert. Die Bedeutung der TAF für die Entstehung, das Wachstum, die Invasion und die Metastasierung von Brusttumoren sowie die Mechanismen der gegenseitigen Beeinflussung sind so gut eta- bliert, dass bereits von einer Ko-Evolution der Tumorzellen und TAF gesprochen wird (Anderson et al. 2006; Polyak et al. 2009). Über den Einfluss der TAF auf die Sensi- tivität oder Resistenz der Tumorzellen aus Brust- (Shekhar et al. 2007; Crawford et al. 2009), Ovar- (Ahmed et al. 2007), Pankreas- (Müerköster et al. 2004; Hwang et al. 2008) und Lungentumoren (Bartling et al. 2008; Wang et al. 2009) ist hingegen nur sehr we- nig bekannt. Außerdem zeigten Chang et al. (2002) Unterschiede in der Genexpression von Fibroblasten aus verschiedenen Geweben und schlossen daraus, dass Fibroblasten unterschiedlicher Herkunft als verschiedene differenzierte Zelltypen behandelt werden sollten. Die Erkenntnisse über TAF aus anderen Organen sind also wahrscheinlich nicht vollständig auf die Lungen-TAF übertragbar. Die Studien mit Lungen-TAF zeigten einen Einfluss der Fibroblasten auf die Tumorzellen bei einer Behandlung mit Gefitinib, Erloti- nib und Paclitaxel (Bartling et al. 2008; Wang et al. 2009). Umfassende Untersuchungen 1www.who.int/healthinfo/global_burden_disease/en/index.html 98 6. Diskussion der Reaktion von Lungen-TAF auf unterschiedlichste Substanzen fehlten bisher. Ziel der vorliegenden Arbeit war daher, die Sensitivität der TAF auf Kinase-Inhibitoren und das Chemotherapeutikum Cisplatin zu untersuchen und einen Vergleich zwischen TAF und NAF aus Lungengewebe zu erstellen. Diese Charakterisierung sollte dazu beitragen, die Reaktionen der TAF genauer zu verstehen und ihren Phänotyp modulieren zu können, so dass der negative Einfluss auf die Tumorzellen minimiert wird. Über die Bedeutung für Lungentumore hinaus könnten mit den so erhaltenen Daten durch Vergleiche mit bereits publizierten Studien auch Ähnlichkeiten und Unterschiede der TAF aus verschiedenen Tumorentitäten bestimmt werden. Für diese Untersuchungen wurden nach dem von Sonnenberg et al. (2008) beschriebe- nen Verfahren die Fibroblasten aus Tumoren und benachbartem normalen Lungengewe- be isoliert und die Primärzell-Kultur etabliert. Auch in der vorliegenden Arbeit konnten die TAF über mehrere Passagen ohne Proliferationsverlust kultiviert werden. Es wurde wiederholt gezeigt, dass der TAF-Phänotyp in Kultur auch beim Fehlen der Tumorzell- Signale stabil ist, und vorgeschlagen, dass dies durch epigenetische Veränderungen als Reaktion auf Stress verursacht wird (Zeisberg et al. 2000; Orimo et al. 2005). Um mögli- che Veränderungen der TAF während der Kultur auszuschließen, wurden die Experimen- te in Passage drei bis fünf durchgeführt, also so früh wie möglich nach der Etablierung der Kultur, aber mit ausreichend expandierter Zellzahl für eine Vielzahl paralleler Expe- rimente. Dieses Monokultur-Modellsystem von TAF unterschiedlicher Patienten wurde ergänzt durch Modelle mit konditioniertem Medium, die Etablierung und Nutzung eines Kokultur-Systems von TAF und der Lungentumor-Zelllinie H1299, sowie die Untersu- chung von TAF und Tumorzellen in intakten, ex vivo kultivierten Gewebeschnitten von humanen Lungentumoren. 6.1. Pharmakologische Modulation des Phänotyps der Tumor-assoziierten Fibroblasten zur Reduktion ihrer Tumor-unterstützenden Eigenschaften TAF unterscheiden sich von ihren Pendants in normalem Gewebe (Kalluri und Zeisberg 2006). Diese Veränderungen wurden meist auf molekularer Ebene charakterisiert, sie be- einflussen aber viele Prozesse im Tumor auf unterschiedlichen Ebenen und damit auch das Überleben der Patienten. Die TAF mit pharmakologischen Mitteln so zu modulieren, dass die sensible Balance des Kommunikationsnetzwerks der Tumore beeinträchtigt wird, könnte daher eine interessante therapeutische Möglichkeit sein. Von den Tumorzellen werden die Fibroblasten durch sekretierte Faktoren wie TGFβ, PDGF und FGF2 beeinflusst (Elenbaas und Weinberg 2001). Solche Wachstumsfakto- ren binden an die extrazellulären Domänen von Wachstumfaktor-Rezeptoren und aktivie- ren intrazelluläre Signalkaskaden. Bei der Verarbeitung, Weiterleitung und Verstärkung 6. Diskussion 99 dieser Signale spielen Kinasen in allen Zelltypen eine bedeutende Rolle (Manning et al. 2002). Die Veränderungen der TAF betreffen damit auch die Expression oder Regulation solcher Kinasen. Diese in TAF veränderten Prozesse zu hemmen, sollte demnach ihren Phänotyp beeinflussen. Dies könnte die Förderung des Tumorwachstums reduzieren, die Proliferation hemmen und die Sekretion der extrazellulären Matrix, von Proteasen und von Wachstumsfaktoren normalisieren. Für Lungen-TAF lagen bisher keine umfangreichen Untersuchungen der Wirkung von Kinase-Inhibitoren vor. Mit einer Kinase-Inhibitor-Bibliothek, die gut charakterisierte, Zell-permeable, klinische und präklinische Inhibitoren aus unterschiedlichen Substanz- klassen enthält, wurde daher in der vorliegenden Arbeit zunächst nach den wirksamsten der 151 getesteten Inhibitoren gesucht. Fünf Substanzen hemmten die Viabilität zweier TAF bei einer Konzentration von 1 µM um mindestens 50%. Dabei handelte es sich einerseits um den Breitspektrum-Inhibitor Staurosporin, andererseits gab es auch Inhibitoren mit etwas engerer Spezifität wie PDK1/Akt/Flt-Inhibitor , K-252a , und PI-103 sowie den spezifischen PDGFR-Inhibitor IV. Staurosporin, K-252a und PDGFR-Inhibitor IV, also drei der fünf Inhibitoren, hem- men die Aktivierung des PDGFR bei nanomolaren Konzentrationen. Bei anderen intrazel- lulären oder Rezeptor-Kinasen tritt keine solche Häufung auf. Diese in vitro-Experimente stimmen mit Beobachtungen von Forsberg et al. (1993) überein, nach denen PDGF ein wichtiges Mitogen für Fibroblasten ist und darüber hinaus die Bildung von Tumor-Stroma fördert. PDGFR-Hemmung könnte daher eine leistungsfähige Möglichkeit darstellen, den veränderten, aktivierten Phänotyp der TAF zu reduzieren. Für die weitere Verfolgung dieses Ziels wurden die klinisch zugelassenen PDGFR- Inhibitoren Dasatinib, Imatinib, Nilotinib und Sorafenib untersucht. Wenn die behandel- ten TAF ein geringeres Maß an Proliferation beziehungsweise Viabilität zeigten, könnte auch eine Wirkung auf den Phänotyp des Tumor-Stromas erzielt werden, bei der die TAF verschiedene Prozesse im Tumor weniger fördern würden. Für eine klinische Anwendung sind dabei bereits zugelassene Inhibitoren die attraktivere Möglichkeit im Vergleich zu präklinisch eingesetzten Inhibitoren, weil bereits die Dosierung ermittelt wurde, die Ne- benwirkungen tolerierbar sind und die Zulassung für eine neue Indikation damit schneller möglich wäre. In MTT-Experimenten hemmten diese vier PDGFR-Inhibitoren die Viabi- lität der TAF, der als Kontrolle verwendete EGFR-Inhibitor Erlotinib zeigte erwartungs- gemäß keine Wirkung. Die vier PDGFR-Inhibitoren bewirkten eine unterschiedlich effizi- ente Hemmung der TAF, wobei Dasatinib mit 36% Viabilitätshemmung das wirksamste Medikament war. Als Ursache für die unterschiedliche Stärke der Hemmung kommen verschiedene Faktoren in Frage. So hemmt Dasatinib von den verwendeten Inhibitoren das breiteste Spektrum an Tyrosinkinasen, z. B. Abl, viele Src-Familien-Kinasen und c- Kit neben dem PDGFR (Montero et al. 2011). Imatinib und Nilotinib hemmen ebenso Abl, c-Kit und PDGFR (Homsi und Daud 2007; Blay und von Mehren 2011), während Sorafenib mit c-Raf, B-Raf, PDGFR, VEGFR und c-Kit ein anderes Spektrum an Kina- 100 6. Diskussion sen hemmt (Mangana et al. 2012). Die geringe Hemmung der TAF durch einen spezi- fischen Src-Inhibitor im Inhibitor Select-Library-Screen schließt die Möglichkeit nicht vollständig aus, dass die bessere Dasatinib-Wirkung auf ein breiteres Spektrum gehemm- ter Kinasen zurückzuführen ist. Dagegen spricht aber, dass auch Sorafenib, der Inhibitor mit dem geringsten Effekt im MTT-Experiment, ein sehr breites Wirkungsspektrum be- sitzt. Darüber hinaus ist bekannt, dass Dasatinib die aktive Konformation der Kinasen hemmt, während Imatinib nur an die inaktive Form bindet (Vajpai et al. 2008), was zu der beobachteten stärkeren Wirkung auf die TAF beitragen könnte. Zusätzlich ist nicht für jeden Inhibitor im Detail bekannt, ob PDGFR-A oder -B inhibiert wird. Wahrschein- lich ist eine Kombination der genannten Effekte für die unterschiedlichen Effizienzen der Inhibitoren verantwortlich. Für den Inhibitor mit der zweitschwächsten Wirkung auf TAF, Nilotinib, kommt hin- zu, dass das Alter der Patienten mit der Hemmung der TAF im MTT-Assay signifikant korreliert ist (ohne Abbildung, Pearson r = 0,7, p = 0,016). Die Hälfte der Variabilität der Nilotinib-Wirkung könnte im hier untersuchten TAF-Kollektiv auf das Alter der elf Pati- enten zwischen 55 und 74 Jahren zurückzuführen sein, wobei die TAF älterer Patienten sensitiver auf Nilotinib reagieren als die TAF jüngerer Patienten. Dass es altersbedingte Veränderungen von Fibroblasten gibt und diese beispielsweise die funktionelle Antwort auf TGFβ beeinflussen wurde zwar gezeigt (Moulin et al. 2001), aber wie mögliche Un- terschiede nur bei einem der PDGFR-Inhibitoren eine Rolle spielen könnten, ist unklar. Hierfür erscheinen Veränderungen in Signalwegen, die parallel zum gehemmten PDGFR- Weg existieren, möglich. So zeigten Mostertz et al. (2010) einen Einfluss des Alters der Patienten darauf, welche Signalwege in den Tumoren von hoch-Risiko-Patienten aktiviert sind. Ohne einen konkreten Mechanismus zu kennen, bleibt die biologische Bedeutung dieser in einem relativ kleinen Kollektiv identifizierten Unterschiede aber unklar. Für fibrotische Erkrankungen ist bereits geklärt, dass Fibroblasten sensitiv auf PDGFR- Inhibitoren wie Dasatinib, Imatinib und Nilotinib reagieren (Akhmetshina et al. 2008; Distler und Distler 2010). Die vorliegende Arbeit konkretisiert die lang bekannte Bedeu- tung von PDGF dahingehend, dass die Hemmung der Viabilität von Lungen-TAF in Zell- kultur durch PDGFR-Inhibitoren am effektivsten ist. Die Hemmung keiner anderen Kina- se hatte im Screen eine ebenso deutliche Wirkung und die MTT-Experimente mit stei- genden Inhibitor-Konzentrationen und deutlich erweitertem TAF-Kollektiv bestätigen die Wirkung anhand von vier Inhibitoren mit klinischer Zulassung. Daher kann die PDGFR- Hemmung ein Weg sein, die TAF zu inhibieren und ihre Unterstützung des Tumorwachs- tums zu vermindern. Untersuchungen mit murinen Tumormodellen deuten darüber hin- aus auf Tumor-schädigende Mechanismen einer PDGFR-Hemmung hin. So zeigten zwei Studien mit Dickdarm- und Schilddrüsentumor-Modellen, dass PDGFR-Hemmung zu ei- ner Reduktion des Flüssigkeitsdrucks in den Tumoren führt, so dass die Diffusion von Substanzen in den Tumor erleichtert (Pietras et al. 2001) und damit die Wirkung von Chemotherapeutika in vivo erhöht wird (Pietras et al. 2002). Im Zervixkarzinom-Modell 6. Diskussion 101 verringerte die PDGFR-Hemmung mit Imatinib die Progression von prämalignen Neo- plasien und beeinträchtigte das Wachstum invasiver Tumore (Pietras et al. 2008). Die zwei wirksamsten der vier PDGFR-Inhibitoren, Dasatinib und Imatinib, wurden da- her detaillierter untersucht. Dasatinib und Imatinib hemmen die Proliferation der TAF, ohne Zelltod zu induzieren. Diese Wirkung der Inhibitoren könnte also einen Aspekt der Normalisierung des Phänotyps erfüllen, die TAF in einen ruhenden Zustand zurück zu versetzen. Dasatinib hemmt den Zellzyklus reversibel. Bereits nach acht Stunden ohne Behandlung beginnen die Fibroblasten erneut zu proliferieren und der Anteil der Zel- len in S-Phase normalisiert sich. Dies und die negative β-Galaktosidase-Färbung zeigen (Haubeiss et al. 2010), dass die Fibroblasten ruhen, also quieszent sind und nicht senes- zent. Damit wären mögliche, von Krtolica et al. (2001) gezeigte negative Auswirkungen von seneszenten Fibroblasten auf die Tumorzellen bei einer Behandlung mit Dasatinib nicht zu erwarten. Aufgrund der stärkeren Wirkung im Vergleich zu den anderen zugelassenen Inhibitoren wurde Dasatinib ausgewählt, um zu untersuchen, ob die beobachtete Proliferationshem- mung mit einer Normalisierung weiterer Facetten des TAF-Phänotyps einhergeht. Um diese Frage zu klären, gibt es bisher keinen zuverlässigen, etablierten Marker. Mittels Microarray-Analysen wurden jedoch verschiedene Gene identifiziert, die zwischen TAF und NAF unterschiedlich exprimiert sind (Sadlonova et al. 2009). Für einen Vergleich der Dasatinib-Wirkung mit diesen Genexpressions-Mustern wurde daher die Genexpression von Dasatinib-behandelten und unbehandelten TAF untersucht. Die 492 Gene der in der vorliegenden Arbeit identifizierten „Dasatinib Response Signatur“ sind zwischen unbe- handelten und behandelten TAF mindestens zweifach unterschiedlich exprimiert. Darin enthalten sind erwartungsgemäß auch Gene, die dem Gene Ontology (GO)-Begriff Zell- zyklus zugeordnet oder in einer Quiescence-Signatur enthalten sind (Coller et al. 2006). Diese machen etwa 1 5 beziehungsweise 1 15 der „Dasatinib Response Signatur“ aus. So- wohl diese Teilmengen des Expressionsmusters als auch die Betrachtung einzelner Gene, beispielsweise von Transkriptionsfaktoren, zeigen mögliche Mechanismen des beobach- teten, funktionellen Phänotyps Dasatinib-behandelter TAF auf. So wird die Expression mehrerer E2F-Transkriptionsfaktoren reduziert, was zur Verminderung der Proliferation bei einer Dasatinib-Behandlung führen könnte. Außerdem könnte die erhöhte Expression vieler Transkripte mit einer GO-Zuordnung zur Zell-Zell und Zell-Matrix-Adhäsion zur beobachteten stärkeren Adhäsion an den Zellkulturgefäßen beitragen. Ebenfalls 1 5 der Gene sind in einem TAF-NAF-Vergleich identifiziert worden (Sadlonova et al. 2009). Dabei wird die Expression dieser Gene durch Dasatinib so verändert, dass die Lungen-TAF auf molekularer Ebene den normalen Fibroblasten ähneln. Beim Vergleich dieser zwei Genexpressions-Signaturen wurden etwa achtmal so viele Gene in der Schnitt- menge gefunden, wie statistisch durch Zufall zu erwarten wäre. Ob sich die Expression dieser „Dasatinib Response“-Teilsignatur auch in humanen Lungentumoren identifizieren lässt, wurde mit der häufig verwendeten Methode der outcome-Assoziation untersucht 102 6. Diskussion (Venet et al. 2011). Dafür wurde die Expression der Gene aus der „Dasatinib Response“- Teilsignatur in den Genexpressionsmustern von humanen Lungentumoren identifiziert. Anhand dieser Teilmenge der Microarray-Daten konnten zwei Gruppen von Tumoren unterschieden werden, die entweder ein Genexpressionsmuster ähnlich der unbehandelten TAF oder ähnlich zu den Dasatinib-behandelten TAF aufwiesen. Dass die Patienten mit dem Dasatinib-ähnlichen Expressionsmuster der Lungentumore die Erkrankung tenden- ziell länger überlebten, ist ein Hinweis auf die funktionelle Bedeutung dieser Gene. Die Behandlung mit Dasatinib macht die TAF also nicht nur ähnlicher zu NAF, sondern diese Veränderung könnte auch Bedeutung für das Überleben der Patienten haben. Daher wur- de nach weiteren Patienten-Datensets gesucht, für die sowohl Genexpressions-Signaturen als auch klinische Daten veröffentlicht waren. Da aber bei aktuelleren Veröffentlichun- gen verstärkt die Bedeutung der Kontamination mit Stromazellen berücksichtigt wurde, konnten keine brauchbaren Datensets gefunden werden, weil nur Material analysiert wur- de, das 90-100% Tumorareal enthielt. In der Literatur wird aktuell der Nutzen von Genexpressions-Signaturen insbesondere für die Verwendung als prognostisches oder prädiktives Mittel kontrovers diskutiert. Ursa- che hierfür ist eine Veröffentlichung von Venet et al. (2011), die zeigte, dass zufällige Signaturen unter Umständen deutlichere Überlebens-Unterschiede zeigen als real funk- tionell identifizierte Signaturen. Das Bewusstsein für eine mögliche Problematik dieser Methode bereits vor der genannten Veröffentlichung führte dazu, dass dieser Hinweis auf eine verminderte Unterstützung der Tumorzellen durch die TAF in funktionellen Expe- rimenten mit konditioniertem Medium von Fibroblasten weiterverfolgt wurde. Um dem Hinweis nachzugehen, dass eine Dasatinib-Behandlung die TAF so verändert, dass die Normalisierung des Phänotyps zu einer geringeren Wachstumsförderung der Tumorzel- len führt, wurde die Proliferation von H1299-Tumorzellen in Kultur mit konditioniertem Medium von Dasatinib-behandelten und unbehandelten Fibroblasten untersucht. Außer- dem sollten diese Experimente klären, wie die mittels Microarrays identifizierte, erhöhte Expression vieler Wachstumsfaktoren der TAF sich auf die Tumorzellen auswirkt. Die H1299-Lungentumorzelllinie wurde von Jens Schmid einzeln mit konditioniertem Medi- um, das die Wachstumsfaktoren von TAF aus drei unterschiedlichen Patienten enthielt, behandelt. Der wachstumsfördernde Effekt des konditionierten Mediums konnte durch eine Dasatinib-Behandlung der TAF aufgehoben werden. Die Hemmung der H1299- Proliferation durch konditioniertes Medium von behandelten TAF war sowohl signifikant stärker als die allein durch Dasatinib verursachte Reduktion als auch im Vergleich zur durch Dasatinib-Zugabe zu TAF-konditioniertem Medium verursachten Reduktion. Die Behandlung von TAF mit Dasatinib reduziert demnach den durch die TAF vermittelten Wachstumsstimulus auf die Tumorzellen (Haubeiss et al. 2010). Eine simultane Behand- lung von TAF und H1299 wie sie im Patienten der Realität entspräche, ist im Rahmen die- ses vereinfachten Zellkultur-Experimentes nicht möglich. Daher bleibt unklar, wie stark der beobachtete Effekt von Dasatinib-behandelten H1299 möglicherweise zusätzlich auf 6. Diskussion 103 die TAF und die Zusammensetzung der sekretierten Wachstumsfaktoren wirken würde und ob sich in vivo synergistische Wirkungen der Hemmung von TAF und Tumorzellen ergeben könnten. Diese Frage sollte unter Verwendung eines Tumorgewebeschnitt-Modellsystems unter- sucht werden. Wenn die Dasatinib-Behandlung von humanem Lungentumorgewebe ei- ne verringerte Proliferation oder verstärkten Zelltod von TAF und/oder Tumorzellen zur Folge hätte, wäre das ein Argument für den Nutzen einer Dasatinib-Therapie, das weit über Gensignaturen und sekretierte Faktoren hinaus ginge. Der Vorteil dieses ex vivo- Modells ist, dass die Mikroumgebung des Tumors weitgehend erhalten bleibt und da- mit auch die Einflüsse der anderen Zelltypen zu einem vollständigeren Bild der Auswir- kungen der Behandlung führen. Dafür wurden Frischgewebe-Schnitte humaner Lungen- tumore mit einem Durchmesser von 5mm und einer Dicke von 200 µm für vier Tage kultiviert und konnten 72 Stunden medikamentös behandelt werden. Mit diesem Modell wurde der Einfluss von Dasatinib auf die Proliferation und den Zelltod von TAF und Tu- morzellen untersucht. Dasatinib hemmt die Proliferation von Tumorzellen insbesondere in den Tumoren, die per se hochproliferativ sind. Das bestätigt nicht gezeigte in vitro- Voruntersuchungen, nach denen einige, aber nicht alle Lungentumor-Zelllinien sensitiv auf Dasatinib reagieren. Die Ursache hierfür kann demnach eine direkte Hemmung von (Rezeptor)-Tyrosinkinasen in den Tumorzellen sein. In diesem Modell lässt sich jedoch nicht feststellen, wie groß dieser Effekt im Vergleich zum Einfluss der TAF und deren ver- änderter Sekretion von Wachstumsfaktoren ist. Dong et al. (2011) haben aus vielen der hier verwendeten Tumorgewebeproben die Tumorzellen isoliert. Diese wachsen jedoch in Monokultur nur selten und dann in der Regel nur über sehr wenige Passagen. Daher konn- te die Sensitivität der Tumorzellen in Zellkultur nicht bestimmt werden. Im Gegensatz zu den Tumorzellen zeigten die TAF der untersuchten Gewebeschnitte in immunhistoche- mischen Analysen nur selten und vereinzelt eine positive KI67-Färbung. Dieses Ergebnis stimmt mit der Beschreibung von Haviv et al. (2009) überein, nach der TAF stets negativ für die Proliferationsmarker KI67 und PCNA sind. Die Auswirkungen von Dasatinib auf den Zelltod von Tumorzellen und TAF im Ge- webe sind sehr heterogen. In einigen Fällen zeigen nur die Tumorzellen oder nur die TAF Zelltod, in anderen Fällen reagieren beide auf Dasatinib. Während in der Zellkul- tur weder Fibroblasten noch Tumorzellen mit Zelltod auf die Dasatinib-Behandlung rea- gieren, ist in der Gewebekultur nur bei einem Teil der Patienten keine Reaktion zu be- obachten. Im Unterschied zur Monokultur treten bei der Gewebeschnitt-Kultur sowohl die Zelltod-Induktion als auch Zelltod-Hemmung in beiden Zelltypen auf. Von 12 unter- suchten Tumoren wurde bei vier Tumoren in TAF und drei Tumoren in den Tumorzel- len eine Zelltod-Induktion von mindestens 10% detektiert. Hier handelt es sich demnach um einen Effekt, der auf Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen Zellen im Ge- webe beruhen könnte da er in der Zellkultur nicht beobachtet wurde. Um aufzuklären, ob ein Zelltyp zuerst auf Dasatinib reagiert und daraufhin den anderen Zelltyp beein- 104 6. Diskussion flusst, müsste die Dasatinib-Behandlung als Kinetik in der Gewebeschnitt-Kultur durch- geführt werden. Doch aufgrund des meist limitierten Tumormaterials musste darauf ver- zichtet werden. Die geringe positive Korrelation zwischen Zelltod von TAF und Tumor- zellen könnte aber ein Hinweis auf die Veränderung der gesamten Tumor-Kommunikation sein. Als mögliche Ursache für die Dasatinib-Sensitivität der Tumorzellen wurden auch SRC-Amplifikationen beschrieben (Sos et al. 2009). Diese Veröffentlichung beschreibt auch den EGFR als relevantes Dasatinib-Zielprotein. Darüber hinaus wurde Dasatinib- induzierter Zelltod von Tumorzellen im Zusammenhang mit einer erhöhten Anzahl der Genkopien von Dasatinib-Zielgenen beschrieben, welche in 12,9% der untersuchten pri- mären Lungenkarzinome auftrat (Pelham et al. 2006). Hier wurden im Maus-Modell in zwei Fällen auch für TAF erhöhte Kopienzahlen einzelner Gene beschrieben. Allerdings wurden keine funktionellen Untersuchungen der TAF durchgeführt und auch Mäuse ohne Tumore, aber beispielsweise mit entzündlichen Erkrankungen, als Kontrollen fehlten. So blieb die Bedeutung dieser Veränderungen in TAF unklar und es könnte sich um ein nor- males Phänomen in proliferierenden Fibroblasten handeln. Die in der Gewebeschnitt-Kultur beobachtete Wirkung von Dasatinib auf Proliferation und Zelltod der TAF und Tumorzellen hat in der Klinik momentan noch keinen direkten Effekt. Johnson et al. (2010) zeigten zwar einen Patienten mit circa 40%iger Redukti- on der Tumorgröße nach 12wöchiger Dasatinib-Behandlung und vier Patienten mit pro- gressionsfreier Erkrankung, doch der Vergleich dieser Studie mit einarmigem Design zu anderen Studien der konventionellen Chemotherapie zeigte keinen Vorteil der Dasatinib- Behandlung. Zusammenfassend zeigt die in der vorliegenden Arbeit beschriebene Normalisierung des TAF-Phänotyps in Kombination mit der Dasatinib-Wirkung auf die Tumorzellen in Ex- perimenten mit konditioniertem Medium und in Gewebeschnitt-Kultur einen möglichen neuen Weg zur pharmakologischen Behandlung und Destabilisierung von Lungentumo- ren. 6.2. Gegenseitige Beeinflussung der Cisplatin-Sensitivität von Tumor-assoziierten Fibroblasten und Tumorzellen Cisplatin ist nach wie vor die empfohlene Chemotherapie vieler Stadien des Lungenkar- zinoms (Goeckenjan et al. 2011). Experimentell konnte bereits gezeigt werden, dass nicht nur die Tumorzellen, sondern auch die TAF auf eine Behandlung mit Cisplatin ansprechen (Sonnenberg et al. 2008), wobei aus Lungentumoren isolierte TAF ebenso heterogen auf Cisplatin reagierten wie eine Auswahl verschiedener Tumorzelllinien. Auch in der vorlie- genden Arbeit konnte die Ursache für diese Heterogenität der TAF nicht auf einen einfak- toriellen Unterschied zurückgeführt werden. Die Untersuchungen wurden daher mit zwei Schwerpunkten fortgeführt. 6. Diskussion 105 Der erste Schwerpunkt gründet auf der Beobachtung, dass im Gewebeschnitt-Modell von humanen Tumoren die TAF und Tumorzellen parallel auf eine Behandlung reagierten (Sonnenberg 2009). Hier sollte ein Kokultur-Modell etabliert und verwendet werden, das die Untersuchung des Zusammenspiels der Zelltypen in vereinfachter, manipulierbarer Form ermöglicht. In der Dissertation Sonnenberg (2009) wurde gezeigt, dass isolierte TAF in der Zellkultur ebenso variabel auf Cisplatin reagierten wie eine Auswahl von Tumorzelllinien, während die TAF im Gewebe ein paralleles Ansprechen zu den Tumorzellen zeigten. Dabei ver- hielten sich 40% der isolierten TAF Cisplatin-sensitiv, aber nur 13% der Fibroblasten im Gewebe mit intakter Tumor-Mikroumgebung. Diese Beobachtungen wurden als ein Schutz der sensitiven TAF durch die Tumorzellen im Gewebe interpretiert, also ein Ein- fluss der Umgebung auf die Sensitivität der TAF. Auch eine Schutzfunktion resistenter TAF gegen Cisplatin-induzierten Zelltod der Tumorzellen wurde als Möglichkeit in Be- tracht gezogen. Doch die Variabilität der Zelltypen und der ECM in menschlichen Tumoren ist sehr hoch (Morin 2003). Intra- und interindividuell können die Tumorzellen unterschiedliche Mu- tationen haben und die Zusammensetzung der Anteile an Tumorzellen und verschiede- nen Stromazelltypen kann variieren. Zwischen verschiedenen Patienten mit unterschied- lichem genetischen Hintergrund können die Tumore zusätzlich unterschiedliche Histolo- gien und Stadien aufweisen. Daher war ein Ziel dieser Arbeit, ein Kokultur-System aus TAF und Tumorzellen zu entwickeln. Dieses vereinfacht die Komplexität auf zwei Zellty- pen, deren Eigenschaften wie beispielsweise bestimmte Mutationen je nach Fragestellung ausgewählt werden können. Im Gegensatz zu Modellen mit konditioniertemMedium sind die Effekte nicht auf im Medium stabile sekretierte Faktoren der Zellen begrenzt, sondern es wurde ein System eingeführt, das auch die Effekte weniger stabiler Proteine und der direkten Zell-Zell-Kontakte umfasst. Das Modell ist dennoch standardisiert und die Mani- pulationen leicht wiederholbar. Außerdem ist zur Detektion der Zelltypen keine Fixierung und Markierung nötig, um Artefakte und unspezifische Bindung von Antikörpern zu ver- meiden sowie die Anzahl benötigter Kontrollen und damit die Menge benötigter primärer Fibroblasten zu reduzieren. Dafür bot sich eine Zelllinie mit eGFP-markiertem Histon unseres Kooperationspartners Moshe Oren vom Weizmann Institute of Science (Rehovot, Israel) an. Diese H1299 sind durch grüne Fluoreszenz von den GFP-negativen primären TAF in durchflusszytometrischen Auswertungen gut zu unterscheiden. Selbst bei einer Behandlung mit 13 µM Cisplatin bleibt diese Fluoreszenz erhalten. Da Sonnenberg (2009) im Gewebe die parallele Zelltod-Reation von TAF und Tumor- zellen beobachtet hatte, wurde auch für die Kokultur auf die Zelltod-Färbung mittels rot fluoreszierendem AnnexinV-Alexa568 konzentriert. Die Trennung sowohl der GFP- positiven und -negativen Zellen als auch der AnnexinV-positiven und -negativen Zellen in vier identifizierbare Gruppen gelang mit diesen Farbstoffen zuverlässig. Mit diesem Sys- tem wurden verschiedene Voruntersuchungen durchgeführt, die Faktoren wie die Dauer 106 6. Diskussion der Kultivierung und Behandlung, die Anteile der eingesetzten Zellen, die Kontrollen und das Alter der TAF einschlossen, um reproduzierbare Daten zu erhalten und Effekte der Zelltypen untereinander beobachten zu können. Es wurde ein Kokultur-System etabliert, bei dem die Dauer eines Versuches vier Tage beträgt. In einer 6-Loch-Platte werden dafür TAF- sowie Tumorzell-Monokultur-Kontrollen und kokultivierte Zellen untersucht, wo- bei beispielsweise pro Platte Behandlung und Kontrolle verglichen werden können. Der Arbeitsaufwand ist gering und die Kokultur-Experimente erlauben jederzeit eine visuel- le Kontrolle der Zelldichte und Zellmorphologie. Die AnnexinV-PI-Färbung dauert circa 30 Minuten und die durchflusszytometrische Auswertung bis zu drei Minuten pro Probe. Darüber hinaus ist dieses Kulturmodell einfach an verschiedene Fragestellungen anzu- passen, indem beispielsweise Paare von Tumorzelllinien mit verschiedenen Mutationen verwendet werden oder sogar für die Fragestellung interessante TAF immortalisiert wer- den können. Das etablierte Modellsystem erfüllt damit alle geforderten Bedingungen. Im Kokultur-Modell wurde dann die Reaktion der Zellen aufeinander und auf Cisplatin untersucht. Unter Monokultur-Bedingungen zeigten die TAF Cisplatin-induzierten Zell- tod, im Mittel der 12 untersuchten TAF eine Verdopplung des Zelltods. Die maximale Zelltod-Induktion unter Monokultur-Bedingungen lag für TAF bei 30,4% und für die H1299-Tumorzelllinie bei 6,5%, unter Kokultur-Bedingungen für die TAF bei 6,9% und für H1299 bei 17,2%. Unter allen Bedingungen betrug die Cisplatin-induzierte Ände- rung des Anteils der toten Zellen für die meisten der 12 Experimente unter 10%. Darüber lagen nur zwei TAF in Monokultur und dreimal die H1299-Zelllinie in Kokultur mit ver- schiedenen TAF. Sowohl das basale Zelltod-Niveau als auch der Zelltod nach Cisplatin- Behandlung waren damit geringer als in Tumorgewebe-Schnitten von Sonnenberg (2009) beobachtet wurde. Die Zelltod-Induktion durch Cisplatin in diesem Kulturmodell liegt demnach auf einem niedrigen Niveau, zwischen 1,4fach und 1,9fach. Dennoch konnten signifikante Unterschiede bei der Cisplatin-Antwort zwischen Monokultur- und Kokultur-Bedingungen identifiziert werden. Die H1299-Tumorzelllinie wird im Mittel durch die Kokultur mit TAF aus verschiedenen Patienten Cisplatin- sensitiver, die TAF werden resistenter. Dieses Ergebnis entspricht nicht der Erwartung, dass beide Zelltypen in gleicher Weise reagieren. Bei genauerer Betrachtung der einzel- nen Experimente ergibt sich eine ausgeprägte Variabilität. Eine detaillierte Analyse zeigt, dass 6 von 12 TAF durch H1299 vor Cisplatin-induziertem Zelltod geschützt werden, 2 kaum reagieren, und 4 in Kokultur sensitiver gegenüber Cisplatin sind. Hingegen werden die H1299 in Kokultur mit TAF aus verschiedenen Tumoren 7mal sensitiver und 5mal re- sistenter gegen Cisplatin als in Monokultur. Die Anwesenheit von Tumorzellen schränkt dabei die Variabilität der Cisplatin-Antwort der TAF ein, während umgekehrt die H1299 bei der Kokultur mit TAF erwartungsgemäß variabler reagieren als in Monokultur. In fünf Fällen reagieren TAF und Tumorzellen wie erwartet parallel auf die veränderten Kultur- bedingungen. Dreimal sind TAF und Tumorzellen in Kokultur resistenter gegen Cisplatin und zweimal sind beide Zelltypen sensitiver. In ebenso vielen Fällen reagieren die zwei 6. Diskussion 107 Zelltypen aber entgegengesetzt. So reagieren in drei Experimenten die H1299 in Kokul- tur sensitiver auf Cisplatin als in Monokultur während gleichzeitig die TAF resistenter werden. In zwei Fällen war die Situation genau umgekehrt. Die in diesem Modellsys- tem gezeigten Effekte sind also deutlich heterogener als nach den Gewebeschnitt-Kultur- Ergebnissen von Sonnenberg (2009) erwartet wurde, obwohl für die Kokultur-Versuche stets die H1299-Tumorzelllinie verwendet wurde, während in den Tumorgewebeschnitten auch eine Heterogenität der Tumorzellen vorliegt. In den Kokultur-Experimenten sind die TAF aus verschiedenen Patienten eine zentrale Ur- sache der beobachteten Variabilität. In den im folgenden beschriebenen Gewebeschnitt- Untersuchungen ist diese Heterogenität nur einer unter mehreren Faktoren. Auch wenn die mittlere Induktion des Zelltods in der Kokultur geringer ist als von Sonnenberg (2009) im Gewebe beobachtet wurde, werden die folgenden Vergleiche anhand eines erweiterten Kollektivs von Gewebeschnitten zeigen, dass gerade die im Kokultur-Modell beobachtete Variabilität ein Aspekt ist, bei dem das Kokultur-Modell die Variabilität im Gewebe reka- pituliert und der für weitere Untersuchungen nützlich sein kann. In der vorliegenden Arbeit wurde der Zelltod im Gewebe mittels TUNEL-Färbung als Maß für DNA-Fragmentierung weiter untersucht und die Beobachtungen auf Gewebe- schnitte von 40 Patienten ausgeweitet. Dabei wurde einerseits durch eine lineare Korre- lation der Tumorzell- und TAF-Zelltod-Antwort das Ergebnis prinzipiell bestätigt, dass TAF und Tumorzellen parallel reagieren. In diesem erweiterten Patientenkollektiv reagie- ren 15 von 40 Tumoren mit einer parallelen Zelltod-Induktion in beiden Kompartimenten von mindestens 10%, ingesamt zeigen in 3 4 der Fälle TAF und Tumorzellen eine min- destens geringe parallele Induktion von Zelltod. Der Spearman-Korrelationskoeffizient betrug aber nur r = 0,62, das heißt nicht alle Gewebe reagieren auf diese beschriebene Weise. Eine ähnlich starke Korrelation wurde bereits bei den Kokultur-Experimenten mit TAF verschiedener Patienten und der H1299-Tumorzelllinie beobachtet (Pearson r = 0,62, p = 0,03), bei denen die TAF den Zelltod der Tumorzellen beeinflussen. Es wurden zwar bei den immunhistochemischen Analysen der Gewebeschnitte unter Beachtung der gän- gigen 10%-Grenze (Koda et al. 2007) keine Tumore gefunden, bei denen TAF und Tu- morzellen entgegengesetzte Reaktionen auf Zelltod zeigten, aber es gab mehrere Fälle, in denen Tumorzellen eine teilweise erhebliche Induktion von Zelltod zeigten, während die TAF nicht mit vermehrtem oder vermindertem Cisplatin-induziertem Zelltod reagierten. Der umgekehrte Fall, eine mehr als 10%ige Zelltod-Induktion der TAF ohne eine min- destens 10%ige Zelltod-Induktion der Tumorzellen, wurde nicht beobachtet. Zusätzlich ist die Induktion des Zelltods der Tumorzellen signifikant stärker als die der benachbarten TAF. Zusammengenommen sind diese Daten Hinweise auf eine Beeinflussung der TAF durch die Tumorzellen, wobei ein schwächerer, umgekehrter Einfluss der TAF auf die Tu- morzellen, wie er bei den Kokultur-Experimenten auftrat, nicht auszuschließen ist. Aus drei Tumoren wurden TAF in Gewebeschnitten und unter Kokultur-Bedingungen untersucht. Das basale anhand der TUNEL-Färbung ermittelte Zelltod-Niveau der TAF 108 6. Diskussion liegt im Tumorschnitt bereits höher als das in unbehandelten, kokultivierten TAF mittels AnnexinV-Alexa568 ermittelte. Auch nach Cisplatin-Behandlung ist im Gewebe der An- teil toter Zellen höher als unter vergleichbaren Kulturbedingungen. Die Induktion von Zelltod im Gewebe und in Zellkultur sind im Mittel gleichstark (1,6fach in TAF), die Variabilität ist im Gewebe aber deutlich höher. Eine mögliche Ursache dafür sind die un- terschiedlichen Tumorzellen im Gewebe, die die TAF über unterschiedliche Signalwege manipulieren könnten als die stets gleichen H1299 bei der Kokultur. Darüber hinaus bestätigen die vorliegenden Ergebnisse auch die Proliferations-Daten von Sonnenberg et al. (2008), das heißt die Abnahme der KI67-Färbung der Tumorzellen nach Cisplatin-Behandlung, und zeigen im erweiterten Kollektiv die statistische Signifikanz dieser Veränderung. Die Tumorzellen können auf Cisplatin also sowohl mit Zelltod als auch mit verringerter Proliferation reagieren. Wieder zeigen die TAF im Gewebeschnitt keine Proliferation, was mit in vivo-Beobachtungen übereinstimmt (Haviv et al. 2009). Von 17 Patienten lagen Daten über Proliferation und Zelltod der Tumorzellen im Ge- webe vor. Diese können Aufschluss darüber geben, ob Tumorzellen einzelner Patienten mit Zelltod und Proliferations-Reduktion reagieren, oder ob die Tumorzellen nur jeweils eine dieser Reaktionen zeigen. Drei Gruppen konnten hier unterschieden werden: Die Tu- morzellen stoppten nur die Proliferation, sie induzierten nur Zelltod oder sie reagierten mit beiden Prozessen. Für eine einfaktorielle oder multifaktorielle Analyse der Ursache solcher Heterogenität ist das vorliegende Kollektiv zu klein, beispielsweise sind einige histologische Gruppen der Tumore kaum repräsentiert. In der Literatur findet sich aber ein Hinweis, dass einzelne tumor protein p53 (tp53)-Mutationen in Tumorzellen eine Wildtyp-Zellzyklus-Regulation bei verhinderter Apoptose-Induktion vermitteln können (Rowan et al. 1996). Es könnte also eine genetische Determination geben, die die Re- aktion der Tumorzellen bestimmt und die beispielsweise dazu führt, dass diese bei einer Cisplatin-Behandlung ausschließlich eine Hemmung der Proliferation ohne Induktion von Zelltod zeigen. Mit der im Folgenden beschriebenen Suche nach tp53-Mutationen wurde daher der erste Schritt in die Richtung gemacht, die Ursache für die heterogenen Reaktio- nen von Tumoren aus verschiedenen Patienten zu finden. Der zweite Schwerpunkt der vorliegenden Arbeit war somit die Untersuchung der p53- Antwort von TAF und Tumorzellen. Das p53-Protein ist ein zentraler Schalter bei der Reaktion auf DNA-schädigende Medikamente wie Cisplatin. Die Antwort einer Zelle auf Cisplatin ist von vielen Faktoren abhängig, zum Beispiel vom zellulären Kontext und dem Ausmaß des DNA-Schadens (Soussi und Béroud 2001). Außerdem ist das codierende tp53-Gen in Lungentumor-Zellen sehr häufig mutiert (Ding et al. 2008) und auch für TAF lagen Veröffentlichungen vor, laut denen tp53-Mutationen identifiziert wurden (Patocs et al. 2007). In vitro konnte außerdem gezeigt werden, dass die p53-Stabilisierung von TAF durch p53-null-Tumorzellen beeinträchtigt wird (Bar et al. 2009), was im Gewebe für die beobachtete Korrelation der Zelltod-Induktion von TAF und Tumorzellen ursäch- 6. Diskussion 109 lich sein könnte. Umgekehrt, beim Einfluss von TAF auf Tumorzellen, ist bisher nur be- kannt, dass konditioniertes Medium von Lungen-TAF den Cisplatin-induzierten Zelltod von p53-null Tumorzellen nicht beeinflusste (Bartling et al. 2008). Da das Zusammen- spiel der p53-Antwort verschiedener Zelltypen auf Cisplatin im intakten Tumorgewebe noch nicht untersucht wurde, lag hier der Fokus auf der Analyse des Einflusses von TAF und Tumorzellen aufeinander in einem Kollektiv von 47 humanen Lungentumoren, die ex vivo mit Cisplatin behandelt wurden. Um die Frage zu klären, ob Tumorzellen die p53-Antwort der TAF auch in humanen Tumoren beeinflussen, wurde das p53-Protein mittels immunhistochemischer Färbung in unbehandelten und ex vivo 72 Stunden mit Cisplatin behandelten Gewebeschnitten nach- gewiesen. Cisplatin verursacht DNA-Schäden, die über mehrere Signalschritte zur Stabli- sierung von p53 führen können. Es ist lange bekannt, dass es Tumorzellen gibt, die p53 bereits konstitutiv, das heißt ohne DNA-schädigende Behandlung hoch exprimieren (Min- na et al. 1986). Die Färbung der TAF wurde bisher aber nicht systematisch untersucht. In der vorliegenden Arbeit wurden nicht nur die bekannten zwei Gruppen von Tumor- zellen identifiziert - solche, die p53 konstitutiv hoch exprimieren (Gruppe 2) und solche, die es konstitutiv nicht exprimieren - sondern drei Gruppen. Diejenigen Tumorzellen, die unbehandelt keine p53-Färbung aufwiesen, konnten anhand des Färbe-Ergebnisses Cisplatin-behandelter Schnitte in zwei Gruppen unterteilt werden: Solche, die nach ei- ner Behandlung mit DNA-schädigendem Medikament erwartungsgemäß p53 stabilisier- ten (Gruppe 1) und solche, die auch nach der 72stündigen Behandlung keine p53- Stabilisierung aufwiesen (Gruppe 3). Die Behandlung der Tumor-Gewebeschnitte ergab also einerseits eine detailliertere Gruppierung anhand der immunhistochemischen p53- Färbung der Tumorzellen. Andererseits wurde in diesem Gewebe auch erstmalig die p53-Reaktion der TAF genau- er untersucht, die bei Veröffentlichungen anderer Gruppen nicht betrachtet wurde. Da- bei wiesen die TAF aus Tumoren der Gruppe 1 eine p53-Stabilisierung bei Cisplatin- Behandlung auf. In 15 von 16 Tumoren der Gruppe 2 und elf von elf Tumoren der Gruppe 3 reagierten die TAF in diesem Assay nicht auf die Cisplatin-Behandlung. Die Fähigkeit der TAF, auf Cisplatin mit einer p53-Antwort zu reagieren, ist also korreliert mit der Ant- wort von benachbarten Tumorzellen. Damit wurde erstmalig in einem Kollektiv von 47 humanen Tumoren nachgewiesen, dass der p53-Status der Tumorzellen einen Einfluss auf die p53-Antwort der benachbarten TAF ausübt. Die genaue Art der p53-Modulation der TAF könnte von vielen Faktoren abhängig sein, wie dem Tumortyp, dem ursprünglichen transformierenden Onkogen und weiteren Mutationen, den daraus folgenden Änderun- gen des Sekretoms der Tumorzellen und auch dem genetischen Hintergrund wie SNPs in p53-Signalweg-Genen. Durch solche teilweise nicht dokumentierten Unterschiede könnte auch die variable p53-Antwort der TAF in Gruppe 1 erklärt werden. Für die Färbung wurde ein p53-Antikörper verwendet, der an die Aminosäuren 20-25 bin- det. Für Lungentumore sind in dieser Region keine Mutationen beschrieben, daher kann 110 6. Diskussion Wildtyp- und mutiertes p53 detektiert werden. Außerdem können unter Umständen auch durch eineMutation verkürzte Proteine detektiert werden, falls diese nicht durch proteaso- malen Abbau beseitigt werden. Auch nonsense-Mutationen könnten verschieden stabile verkürzte Proteine zur Folge haben. Das wird durch Beobachtungen nahegelegt, die zei- gen dass die Länge des verbleibenden p53-Proteins einen Einfluss auf die Prognose haben kann (Ozcelik et al. 2007). Zusätzlich können indirekt auch weitere Deregulationen von p53 detektiert werden, die durch andere Veränderungen im Signalweg verursacht werden, wie sie zahlreich von Soussi und Béroud (2001) gelistet wurden. Mittels dieser immunhi- stochemischen Färbung können also sehr verschiedene Deregulationen detektiert werden. Trotz Limitationen bei der Identifikation der genauen p53-Veränderung stellt die immun- histochemische Detektion von p53 daher ein verbreitetes Kriterium bei der Einschätzung der Tumor-Aggressivität durch Pathologen dar, das schon lange verwendet wird (Dowell et al. 1994). Studien zeigen darüber hinaus einen Zusammenhang hoher p53-Expression mit einer verkürzten Zeitspanne bis zur Progression (Molina et al. 1998; Montero et al. 2001). In der vorliegenden Arbeit wurden zwar keine Untersuchungen der mechanistischen Hin- tergründe des Einflusses der Tumorzellen auf die p53-Antwort der TAF durchgeführt. Eine begrenzte Zahl von Veröffentlichungen gibt jedoch Hinweise auf mögliche funk- tionelle Ursachen. So zeigten Bar et al. (2009) anhand von Experimenten mit H1299- konditioniertem Medium, dass die Hemmung der p53-Induktion der Fibroblasten durch sekretierte Faktoren vermittelt wird. H1299 ist eine Lungentumor-Zelllinie mit p53-null- Phänotyp und würde im Gewebe zur Gruppe 3 gezählt, also ein Tumor, der keine p53- Stabilisierung zeigt. Im hier analysierten Kollektiv zeigen in dieser Gruppe weder Tu- morzellen noch TAF eine positive Färbung für p53, was mit dem Ergebnis von Bar et al. (2009) übereinstimmt. Normale Lungenzellen zeigten bei diesen Kokultur-Experimenten diesen Effekt nicht und TAF reagierten besser als NAF (Bar et al. 2009). Das heißt ei- nerseits sekretieren die Tumorzellen ein verändertes Signal, beispielsweise in Form von Wachstumsfaktoren, und andererseits wurden die TAF sensitiver für diese Signale, was auf eine Art Koevolution hindeutet. Ähnliche Untersuchungen mit Zelllinien, die p53 nor- mal stabilisieren oder konstitutiv hoch exprimieren und damit den Tumoren der Gruppen 1 und 2 entsprächen wurden bisher nicht veröffentlicht. Neben parakrinen Signalen der Tumorzellen für die TAF ist ein möglicher die TAF auch in vivo beeinflussender Mechanismus die Aufnahme von Tumor-DNA-Bruchstücken (Holmgren et al. 1999; Ehnfors et al. 2009), die auch ohne chemotherapeutische Be- handlung nachgewiesen wurde. Die Aufnahme von DNA-Bruchstücken aktiviert p53 in den Fibroblasten, so dass diese nicht mehr proliferieren und kein neuer Klon entsteht. Dies führt das zu einer Hemmung des Tumorwachstums. Die aufgenommene DNA kann aber auch propagiert werden, wenn sie einen Selektionsvorteil vermittelt und die Zielzel- len p53-negativ sind. Es wurden sowohl vollständige Chromosomen als auch fusionierte Chromosomen identifiziert, somit kann eine große Anzahl von Genen übertragen werden 6. Diskussion 111 (Bergsmedh et al. 2001). Dabei wurde auch die Aufnahme und Expression von Onkoge- nen bestätigt, beispielsweise von EBNA1 des Eppstein-Barr-Virus (Holmgren et al. 1999), Harvey rat sarcoma virus oncogene (HRAS), v-myc myelocytomatosis viral oncogene ho- molog (c-MYC) (Bergsmedh et al. 2001), SV40 large T antigen (Ehnfors et al. 2009) oder tranforming protein (E6) des humanen Papillomavirus (Gaiffe et al. 2012). Da Onkogene häufig in die p53-Regulation eingreifen, könnte dieser auch in vivo beschriebene Prozess die Beobachtung der verminderten p53-Stabilisierung in TAF erklären. Dasselbe Ergebnis könnte auch durch eine Selektion von Fibroblasten entstehen, die p53 aufgrund anderer, unbekannter Mechnismen bereits vorher niedrig exprimierten. Dass die verminderte p53- Antwort der TAF zumindest zum Teil genetisch oder epigenetisch reguliert ist, zeigen Experimente, nach denen aus Maustumoren isolierte TAF auch in Kultur weiter reduzier- te p53-Expression und -Aktivierung zeigen (Dudley et al. 2008). Unabhängig von diesen möglichen Mechanismen gibt es mehrere Hinweise aus unter- schiedlichen Entitäten, dass es für das Tumorwachstum vorteilhaft ist, wenn die TAF kein p53 aktivieren. Kiaris et al. (2005) zeigten, dass Koimplantate mit p53-mutierten Fibro- blasten im Vergleich zu p53-Wildtyp-Fibroblasten inMäusen aggressivere Tumore bilden. Trimis et al. (2008) zeigten, dass Gleiches für p21 gilt und dass p21 darüber hinaus im Stroma später Brusttumore gering exprimiert ist. Ein möglicher Mechanismus für diese Tumorhemmung durch Wiltyp-p53-Stroma ist die prosaposin (PSAP)-Expression. Diese führt mittels einer thrombospondin-1 (THBS1)-Expression durch Fibroblasten zu einer reduzierten Metastasierung (Kang et al. 2009). Es gibt also mehrere Hinweise auf den Mechanismus und den Nutzen einer p53- Deregulation von TAF. Andererseits wurde auch gezeigt, dass die hier mittels Cisplatin- Behandlung identifizierte p53-Inaktivierung der TAF sich bei einer chemotherapeutischen Behandlung als Nachteil für den Tumor herausstellen kann. So lange der Tumor unbe- handelt bleibt, wächst er besser wenn die TAF kein p53 stabilisieren. Doch bei einer Behandlung kann sich das als Schwachpunkt erweisen und die Tumorzellen gegenüber der Behandlung sensitivieren. Während normal p53-induzierende Fibroblasten seneszent werden und auf diese Weise die Tumorzellen schützen könnten (Lafkas et al. 2008), wür- den TAF mit p53-Deregulation die Tumorzell-Schädigung nicht vermindern. In den hier untersuchten Gewebeschnitten ist das Ergebniss eher umgekehrt. Die Tumore aus Grup- pe 2 und 3 zeigen tendenziell eine geringere TUNEL-Färbung der Tumorzellen als die der Gruppe 1, das heißt ein geringeres Tumorzelltod-Niveau in Tumoren mit einer p53- Deregulation der TAF. Dies lässt sich aber möglicherweise auf den Mechanismus der Tumorschädigung zurückführen. Besonders wenn auch das Endothel p53-negativ war, konnten die Tumorzellen bei einer Behandlung durch Nekrose stark geschädigt werden (Browder et al. 2000). Im Slice spielt ein funktionsfähiges Gefäßsystem wahrscheinlich eine untergeordnete Rolle für das Überleben der Zellen, da Nährstoffe und auch große Moleküle durch Diffusion alle Zellen erreichen können (van der Kuip et al. 2006). Zwischen den verschiedenen Tumorgruppen (1-3) mit unterschiedlicher Cisplatin- 112 6. Diskussion induzierter p53-Stabilisierung konnten keine statistisch signifikanten Unterschiede der funktionellen Parameter wie Proliferation und Zelltod von TAF und Tumorzellen iden- tifiziert werden. Interessanterweise ist die in der vorliegenden Arbeit nachgewiesene Kor- relation des Zelltods von TAF und Tumorzellen in Tumoren der Gruppe 2 besonders stark und hochsignifikant (Gruppe1 r = 0,46, p = 0,054; Gruppe 2 r = 0,8, p = 0,002; Gruppe 3 r = 0,65, p = 0,029). Das könnte ein Hinweis darauf sein, dass die p53-Deregulation von TAF und Tumorzellen in Tumoren der Gruppe 2 indirekt auch auf die Zelltod-Regulation der beiden Kompartimente wirkt. Eine Korrelation des funktionellen Status von p53 mit der Progression der Erkrankung oder dem Überleben der Patienten, die auch vom Zelltod beider Zelltypen abhängig sind, war im vorliegenden kleinen Kollektiv nicht möglich, da die Patienten mit unterschiedlichen Chemotherapie-Schemata behandelt wurden. Neben den neuen Ergebnissen der p53-Färbungen zeigte sich das bekannte Muster, dass nie alle Tumorzellen und TAF im Gewebeschnitt p53-positiv sind, weder in unbehandel- ten Schnitten noch nach Cisplatin-Behandlung. Eine mögliche Erklärung sind Subpopula- tionen von Tumorzellen mit unterschiedlichen Mutationsmustern. Eine weitere Möglick- eit ist eine unterschiedliche Stabilität von p53 in Abhängigkeit von weiteren Faktoren in einzelnen Zellen. So wird auch im p53R175H knock in-Mausmodell, in dem alle Zellen heterozygot mutiertes tp53 codieren, das p53-Protein nicht in allen Tumorzellen detektiert (entspricht beim Mensch R172H, Lang et al. 2004). Darüber hinaus ist p53 in den ent- sprechenden Mausfibroblasten nicht stabil, die Detektion der p53R175H-Mutante hängt also auch vom Zelltyp ab. Positive immunhistochemische Färbungen für p53 werden häufig mit aktivierenden Mu- tationen von tp53 gleichgesetzt. Casey et al. (1996) zeigte auch ein hohes Maß an Über- einstimmung von Aminosäure-Substitutions-Mutationen und p53-positiver Färbung, un- ter anderem in Lungentumoren. Für andere Typen von tp53-Mutationen gilt dies jedoch nicht. Daher wurden in der vorliegenden Arbeit auch die tp53-Sequenzen der Tumore analysiert, die für die oben beschriebene immunhistochemische p53-Detektion verwen- det wurden. Soussi und Béroud (2001) betonen die Vorteile der Sequenzierung gegenüber der Immunhistochemie aufgrund fehlender Antikörper für die große Anzahl möglicher unterschiedlicher Mutationen. Außerdem könnten nur mit der Sequenzierung frameshift- und nonsense-Mutationen identifiziert werden, die 11,3% und 7,5% aller Mutationen ausmachten. Mit der hier vorgenommenen Einschränkung auf die Exons 4-10 wurden nur circa 0,3% der tp53-Mutationen, die in Exon 3 von anderen Gruppen identifiziert wurden, nicht untersucht, so dass die vorliegende Mutationsanalyse möglichst umfassend ist. Da alle 57 untersuchten TAF aus Lungentumoren tp53-Wildtyp waren und keine Muta- tionen detektiert wurden, wurde mit der Annahme gearbeitet, dass alle TAF Wildtyp-tp53 codieren, auch wenn TAF aus den Slices einzelner Patienten nicht kultiviert und einzeln sequenziert werden konnten. Auch die Zusammenfassung von Polyak et al. (2009) und Ergebnisse von Navab et al. (2011) legen nahe, dass TAF in Lungentumoren in der Regel 6. Diskussion 113 keine tp53-Mutationen aufweisen. Bei der Sequenzierung wurde zusätzlich auf die Ver- wendung von Gewebe aus der Pathologie des Robert-Bosch-Krankenhauses geachtet, das einen hohen Anteil an Tumorzellen enthält. Insgesamt wurden 47 Tumore sequenziert. Dabei wurden zahlreiche, auch im Vergleich mit Metaanalysen undMutationsdatenbanken bekannte Mutationen gefunden, die den Tu- morzellen zuzuordnen sind (Tammemagi et al. 1999; Lim et al. 20071, Petitjean et al. 20072). Die Häufigkeit und das Spektrum der Mutationen stimmt dabei weitestgehend mit publizierten Mustern überein. Beispielsweise ähnelt die Häufung der Mutationen in den Exons fünf bis neun, die die DNA-Bindedomäne von p53 betreffen, der aus bisher veröf- fentlichten Studien (Soussi und Béroud 2001, online table 1). Zusätzlich findet sich eine deutliche Häufung von Deletionen im Exon 9, die das nukleäre Lokalisierungssignal oder die Oligomerisierungsdomäne betreffen könnten. Die Häufigkeit von Stop-Mutationen entspricht mit 6,3% der Mutationen in etwa der Erwartung von 7,5% (Petitjean et al. 20072), obwohl sie im Vergleich zu anderen Aminosäure-Substitutionen im untersuch- ten Kollektiv häufiger vorkommen als erwartet. Außerdem sind missense-Mutationen im hier untersuchten Patienten-Kollektiv vielfach häufiger als größere Deletionen, was der Datenbank-Datenlage entspricht (Petitjean et al. 2007). Dieser Vergleich wird jedoch da- durch eingeschränkt, dass in 40% der Studien in den p53-Datenbanken nur die Exons fünf bis acht analysiert wurden (Soussi und Béroud 2001). Im hier vorliegenden Kollektiv lie- gen jedoch 34% der Mutationen in den Exons vier und neun, so dass die Verhältnisse von Missense- zu Deletions-Mutationen zwischen diesem Kollektiv (19:7 = 2,7) und der Datenbank2 (1403:68 = 20,6) erklärbar abweichen. Für verschiedene tp53-Mutationen sind unterschiedliche funktionelle Auswirkungen pu- bliziert und zusammengefasst worden. Da jedes Experiment eine bestimmt Frage ver- folgt, kann die folgende Aufzählung nicht vollständig sein. Für viele Mutationen wur- den bestimmte Fragen schlicht nicht untersucht. Trotzdem ist nach eigener Auswertung der IARC-TP53-Datenbank2 für 14 Aminosäure-Substitutions-Mutanten des vorliegen- den Kollektivs bekannt, dass 15mal Funktionsverlust, 8mal Funktionsgewinn und 9mal dominant negative Effekte in unterschiedlichen Experimenten mit Hefen und Zelllinien beobachtet wurden. Eine Art von Funktionsgewinn ist die dauerhafte Stabilität des p53-Proteins, wie sie durch die immunhistochemische Färbung nachgewiesen wurde, ein Funktionsverlust kann bei- spielsweise bei einer fehlenden Stabilisierung nach Cisplatin-Behandlung vorliegen. Da- her stellte sich die Frage, wie sich die gefundenen Mutationen zu den unterschiedlichen Immunhistochemie-Gruppen zuordnen lassen. Dabei ergab sich, dass Tumore der Grup- pe 1 häufiger Wildtyp-tp53-Status haben als die Tumore der Gruppe 2. Manche Muta- tionen verändern die Expression und Stabilisierung von p53 also nicht (Gruppe 1) und umgekehrt kann eine veränderte Regulation der Stabilisierung bei Cisplatin-Behandlung 1p53.bii.a-star.edu.sg 2www-p53.iarc.fr/ 114 6. Diskussion auch unabhängig von einer tp53-Mutation auftreten (Gruppe 2 und 3). Das Vorkommen von zahlreichen mutiertem tp53 in Tumoren der Gruppe 1 und von vereinzelten Wildtyp- tp53 in Tumoren der Gruppe 2 entspricht tendenziell der in Lungentumoren gefunde- nen niedrigen Übereinstimmung von Mutation und Überexpression von p53 (Hashimoto et al. 1999). Eine mögliche Ursache dafür kann sein, dass nicht detektierbares p53 so- wohl durch eine Mutation (missense, nonsense, teilweise oder komplette Deletion) als auch durch eine andere Deregulation in der p53-Aktivierung oder der DNA-Schadens- Erkennung bei Wildtyp-tp53 verursacht werden kann. p53 ist eins von vielen Proteinen in einem Netzwerk aus Signalketten, das die Regulation der Wachstumskontrolle nach einem Stress-Signal wie DNA-Schaden abstimmt. In Tumoren wurden mehrere weite- re Netzwerk-Proteine mit Veränderungen identifiziert, beispielsweise CHEK2 checkpoint kinase 2 (CHEK2), Mdm2, p53 E3 ubiquitin protein ligase homolog (MDM2), cyclin- dependent kinase inhibitor 2A (CDKN2A, p14ARF) und ataxia telangiectasia mutated (ATM) (Soussi und Béroud 2001), deren Funktionalität in jedem der hier untersuchten Tumore unbekannt ist und einen Einfluss auf das p53-Niveau von Tumorzellen und TAF haben könnte. Für Tumore der Gruppen 1 und 2 gibt es bereits veröffentlichte Hinweise, welche Deregulationen zu p53-Stabilisierung trotz tp53-Mutation oder konstitutiv hoher Expression ohne tp53-Mutation führen könnten: Alle drei Tumore mit Stop-Mutationen wurden immunhistochemisch der Gruppe 1 zuge- ordnet, mit Tumorzellen, die unbehandelt keine p53-Färbung zeigen und bei Cisplatin- Behandlung p53 stabilisieren. Auch Hashimoto et al. (1999) sahen in der Regel keine konstitutive p53-Expression bei den Null-Mutanten, das Stroma oder der Effekt einer Be- handlung wurden bei dieser Publikation aber nicht betrachtet. Alle drei Tumore reagierten außerdem auf Cisplatin mit einer Induktion von Zelltod auf das 1,5-2fache der Kontrolle, was ein Hinweis auf funktionelles p53 sein könnte. Die Sequenz-Chromatogramme die- ser drei Fälle zeigen neben der Mutation auch ein Wildtyp-Signal. Ob dieses jedoch von den Tumorzellen oder möglichen Stromazellen stammt konnte hier nicht geklärt werden. Damit kann auch keine Aussage über die Stabilität der verkürzten p53-Proteine und eine mögliche oder fehlende dominant-negative Wirkung auf das vollständige Protein getrof- fen werden. Eine mögliche Ursache für eine erhöhte p53-Expression unbehandelter tp53-Wildtyp- Tumore wie in Gruppe 2 wurde von DiTullio et al. (2002) beschrieben. In der Mehrzahl der untersuchten Lungentumore wurde konstitutiv aktive checkpoint kinase 2 (CHEK2) beschrieben, also ein konstitutiv aktiver DNA-Schaden-Signalweg. CHEK2 kann p53 phosphorylieren und so zur Proteinstabilität beitragen. Die konstitutiv hohe Expression könnte auch durch einen anderen Stressfaktor ausgelöst sein, im Patienten zum Beispiel aufgrund einer Entzündung. Dagegen spricht, dass eine hohe Wildtyp-tp53-Expression dann in fast allen Lungentumoren zu erwarten wäre, denn die Erkrankung wird sehr häu- fig von entzündlichen Prozessen begleitet. Nach der Operation sollten die Transportbe- dingungen zusätzliche Ursachen für Stress einschränken. 6. Diskussion 115 Wird das untersuchte Tumorkollektiv nach Mutations- und Expressionsstatus gruppiert, so bleibt der in der vorliegenden Arbeit identifizierte Einfluss der Tumorzellen auf die Stabilisierung von p53 in TAF, also der Unterschied zwischen Gruppe 1 und 2, auch bei mutiertem tp53 erhalten. Das stimmt mit früheren Publikationen überein, nach denen nur der p53-Expressions-Status für (progressionsfreies) Überleben wichtig war und nicht der Mutationsstatus, sowohl bei unbehandelten Patienten mit Stadium II Brusttumoren als auch bei einer Cisplatin-Behandlung von NSCLC-Patienten (Bhatavdekar et al. 2000; Huang et al. 2004). Bei Wildtyp-tp53 ist die Anzahl der Fälle in Gruppe 2 für eine Be- wertung nicht ausreichend. Die gefundenen Mutationen haben keinen signifikanten Einfluss auf die Proliferation der Tumorzellen in den Gewebeschnitten oder auf den Zelltod der Tumorzellen und benach- barten TAF bei einer Cisplatin-Behandlung. Da unterschiedliche Mutationen aber sehr verschiedene Auswirkungen auf die Zellen haben können und der vorliegenden Arbeit viele andere Studien mit ähnlicher Fragestellung vorausgingen (Übersichtsartikel Soussi und Béroud 2001 und Meta-Analysen Huncharek et al. 2000; Mitsudomi et al. 2000), wäre ein so einfacher Zusammenhang auch überraschend. Auch in klinischen Studien gelangen mit wenigen Ausnahmen keine konsistenten Aussagen über eine Korrelation zwischen Mutationen und dem Überleben der Patienten (Soussi und Béroud 2001). Be- sonders bei einzelner Betrachtung der Publikationen fallen Unterschiede auf, beispiels- weise widersprechen sich die Studien, in welchem Exon oder welcher Proteindomäne relevante Mutationen liegen, oder ob Null-Mutationen oder Aminosäure-Substitutionen eine schlechtere Prognose bedeuten (Vega et al. 1997; Huang et al. 1998; Hashimoto et al. 1999; Tomizawa et al. 1999; Skaug et al. 2000). Eine Ursache dafür kann die Inklu- sion unterschiedlicher Studienteilnehmer sein, beispielsweise in Abhängigkeit vom Stadi- um der Tumore. Meta-Analysen deuten bei Nicht-kleinzelligen Lungentumoren (NSCLC) trotzdem auf eine prognostische Signifikanz von tp53-Mutationen hin. Insgesamt wird deutlich, dass Sequenzierung von tp53 und immunhistochemische Analy- se des p53-Proteins in den Lungentumoren verschiedene Aspekte beleuchten, die sich ergänzen und in einigen Fällen überlappen. Dabei wurde mit der immunhistochemi- schen Färbung von unbehandelten und Cisplatin-behandelten humanen Lungentumor- Gewebeschnitten der Einfluss des p53-Status der Tumorzellen auf die TAF in weitge- hend intakter Mikroumgebung gezeigt. Der Zusammenhang zu tp53-Mutationen sowie der Reaktion in Bezug auf Proliferation und Zelltod ist aber nicht einfach zu verstehen, wahrscheinlich weil sich sehr viele Parameter auf diese Prozesse auswirken (Oliner et al. 1992; Crook et al. 1992; Moll et al. 1995; Soengas et al. 2001). 116 6. Diskussion 6.3. Wirkung einer pharmakologischen Modulation der Tumor-assoziierten Fibroblasten mit Dasatinib in Kombination mit Cisplatin Eine Heilung von Tumorerkrankungen durch eine Chemotherapie oder Inhibitoren mit nur einem Medikament hat sich als fast unmöglich herausgestellt. Bei Lungentumoren ist selbst die Lebensverlängerung nur gering. Daher werden immer neue kombinierte The- rapien erforscht. Dabei mit einem der Medikamente genetisch stabile Stromazellen so zu verändern, dass sie die Tumorzellen nicht mehr fördern oder schützen, ist eine Option mit großer Anziehungskraft: Die Zellen im Tumor zu schwächen, die in der Regel nicht durch Mutationen Resistenz erhalten. In der vorliegenden Arbeit konnte gezeigt werden, dass Dasatinib die TAF auf molekula- rer und funktioneller Ebene so verändert, dass sie wieder normalen Fibroblasten ähneln und Johnson et al. (2010) zeigten bei einer Dasatinib-Monotherpie eine Verzögerung der Progression in vier Patienten. Daher wurde auch der Einfluss einer kombinierten Behand- lung mit verschiedenen klinisch zugelassenen PDGFR-Inhibitoren und Cisplatin verglei- chend untersucht. Cisplatin ist bei Lungentumoren eine zentrale Komponente der Chemo- therapie (Ceppi et al. 2009), und verbessert allein oder in Kombination mit gezielten The- rapien das Überleben in fast allen Erkrankungsstadien. Dabei existiert eine sensible Ba- lance zwischen Wirkung und Toxizität, weshalb eine Verringerung der Nebenwirkungen wünschenswert wäre, beispielsweise durch eine mögliche Dosisreduzierung in der Kom- binationstherapie. Es wurden MTT-Experimente mit konstanter Inhibitor-Konzentration und steigenden Cisplatin-Konzentrationen an kultivierten TAF durchgeführt. Ergänzend wurde der Effekt von Dasatinib auf die Cisplatin-Sensitivität in Kokultur-Experimenten und Gewebeschnitten untersucht. Bei den MTT-Experimenten wurden die TAF gleichzeitig mit PDGFR-Inhibitoren und Cisplatin behandelt. Anhand der sigmoidalen Kurvenform zeigt sich dabei ein starker Ef- fekt von Cisplatin. Damit waren die Voraussetzungen gegeben, die zusätzliche Wirkung der Inhibitoren anhand der TAF-Viabilität bei Cmax und der GI50-Konzentration zu verglei- chen. Die maximale Viabilität für Cisplatin-unbehandelte TAF betrug für die Dasatinib- Kontrolle circa 75-80% der unbehandelten Kontrolle. Regelmäßig überschnitten sich die Hemmkurven im Bereich der größten Steigung. Für beide Vergleiche wurde daher die maximale Viabilität auf 100% normiert. Es zeigte sich, dass Dasatinib und Imatinib die Cisplatin-Sensitivität der TAF um circa 20% vermindern. Die Steigerung der Resistenz der TAF gegen Cisplatin war ursprünglich nicht das Ziel dieser Versuche. Doch es kann vermutet werden, dass die Hemmung der Proliferation durch Kinase-Inhibitoren hier die Zellen vor Cisplatin-Addukten schützt, die besonders proliferierende Zellen schädigen, so dass die relative Viabilität erhöht wird. Ob der beobachtete schützende Effekt einen positiven oder negativen Einfluss auf Tumor- zellen hat, ist für eine mögliche kombinierte Therapie in Patienten von großer Bedeutung. 6. Diskussion 117 Bisher gibt es jedoch keine klinischen Studien, die darüber Aufschluss geben könnten. Aber eigene MTT-Experimente wiesen darauf hin, dass keine der untersuchten Tumor- zelllinien vollständig resistent gegen Dasatinib war. Und auch MTT-Versuche von Ceppi et al. (2009) legen nahe, dass H1299 auf eine Kombination aus Cisplatin und Dasatinib sensitiver reagieren als auf Cisplatin allein. Dasatinib verhinderte in dieser Studie außer- dem die Cisplatin-induzierte mRNA-Expression von DNA-Reparaturgenen, die bei der Reparatur von Cisplatin-induzierten DNA-Schäden von Bedeutung sind. Daher wurde die Kombinationsbehandlung mit Cisplatin und dem vielversprechenden, den TAF-Phänotyp modulierenden Dasatinib auch in Kokultur- und Gewebekultur-Experimenten untersucht. Bei den Kokultur-Experimenten zeigt sich nur ein äußerst schwacher Effekt von Da- satinib zusätzlich zu Cisplatin, der aufgrund der hohen Standardabweichung in den Monokultur-Kontrollen nicht bewertet werden kann. Immerhin werden die TAF und H1299-Tumorzellen nicht offensichtlich durch Dasatinib vor Cisplatin-induziertem Zell- tod geschützt. Bei Ceppi et al. (2009) zeigten im MTT-Experiment die meisten Zelllinien eine erhöhte Cisplatin-Sensitivität bei einer Kombination mit Dasatinib. Auch beim Zell- tod schien dort eine Halbierung der Cisplatin-Dosis bei gleicher Wirksamkeit möglich, wobei die halbierte Dosis im therapeutischen Bereich lag. Die Unterschiede zu der unver- änderten H1299-Sensitivität in Kokultur in der vorliegenden Arbeit könnten auf Wirkun- gen der TAF auf die Tumorzellen verursacht sein. Sie könnten aber auch in einer doppelt so langen Behandlungsdauer bei Ceppi et al. (2009) begründet sein. Die Auswirkungen einer kombinierten Dasatinib-Cisplatin-Behandlung wurden auch im Frischgewebeschnitt-Modell an humanen Lungentumoren im Vergleich zur Cisplatin- Mono-Behandlung untersucht. In den Gewebeschnitten von 11 Patienten ergibt sich we- der für Tumorzellen noch für die TAF ein einheitliches Bild. Im Mittel wurden keine signifikanten Veränderungen von Zelltod oder Proliferation von TAF und Tumorzellen detektiert. Außerdem reagieren die zwei Zellentypen auf die Zugabe von Dasatinib im gleichen Tumor teilweise in entgegengesetzte Richtungen mit Induktion oder Hemmung von Zelltod. Nur die TAF aus wenigen Tumoren zeigten den zuvor bei den MTT-Experimenten be- obachteten Schutz der Zellen vor Cisplatin bei einer zusätzlichen Dasatinib-Behandlung. Verringerter Zelltod wurde bei drei TAF beobachtet, aufgrund des geringen Anteils KI67- positiver TAF kann über die Proliferation keine Aussage getroffen werden. Im Gegensatz dazu wurde bei vier TAF der Zelltod durch die Zugabe von Dasatinib mindestens verdop- pelt. Auch Tumorzellen können durch Dasatinib-Zugabe wie die TAF vor Cisplatin- induziertem Zelltod geschützt werden oder zusätzlich eine erhöhte Proliferation zeigen. Die Tumorzellen aus drei Tumoren reagierten mit verringertem Zelltod und bei zwei Tu- moren wurde erhöhte Proliferation beobachtet. Hervorzuheben sind jedoch drei Tumo- re, bei denen die Kombination von Dasatinib mit Cisplatin den entgegengesetzten und aus den MTT-Experimenten nicht zu erwartetenden Effekt bewirkte. In diesen drei Tu- 118 6. Diskussion moren wurde der Zelltod der Tumorzellen durch Dasatinib im Vergleich zur Cisplatin- Behandlung verdoppelt, wobei die TAF parallel mit einer Induktion von Zelltod reagier- ten. Darüber hinaus zeigte auch einer von fünf Tumoren eine deutliche Reduktion der Proliferation der Tumorzellen bei einer Zugabe von Dasatinib zur Cisplatin-Behandlung. Insgesamt ergab sich schon mit nur 11 Patienten der Trend für eine Korrelation von Zell- tod von TAF und Tumorzellen. Dabei wurde häufiger eine erhöhte Cisplatin-Sensitivität von TAF und Tumorzellen beobachtet als die vorher im MTT-Experiment beobachtete niedrigere Cisplatin-Sensitivität. Im Gewebe ist die Reaktion der Kompartimente dem- nach heterogener als im MTT-Experiment, was zusammen mit einer möglichen Korrela- tion des Zelltods der zwei Kompartimente wieder auf eine gemeinsame Regulation der Cisplatin-Antwort von TAF und Tumorzellen hindeutet. Ein Effekt, der eine Bedeutung für die Wirkungsweise der Kombination von Cisplatin und Dasatinib haben könnte, wurde von Zalmas et al. (2008) beschrieben. Die Autoren beob- achteten ein erhöhtes Expressionsniveau der Transkriptionsfaktoren E2F7 und 8 bei einer DNA-schädigenden Behandlung. Die erhöhte Expression der E2Fs führte zur Aktivie- rung der DNA-Reparatur, welche die Apoptose bei einer Zytostatika-Therapie verhindern könnte. Bei einer zusätzlichen Behandlung mit Dasatinib könnte dieser Effekt vermieden werden, wenn der Inhibitor die Induktion der E2Fs verringern oder verhindern würde, wie es die Microarray-Ergebnisse von Dasatinib-behandelten TAF nahe legen. In vivo könnten PDGFR-Inhibitoren auch über einen weiteren Weg wirken. Im Maus- und Rattenmodell konnte gezeigt werden, dass die Behandlung mit PDGFR-Antagonisten den erhöhten Flüssigkeitsdruck im Gewebe senkt und so zwei Chemotherapeutika bes- ser aufgenommen werden und wirksamer sind (Pietras et al. 2001, 2002). In den zwei Modellen exprimierten die Tumorzellen jedoch keinen PDGFR, was auf Lungentumo- re nicht prinzipiell übertragbar ist. So zeigte beispielsweise Donnem et al. (2008), dass PDGFR-Expression durch Lungentumorzellen mit einer negativen Prognose korreliert ist. Hier könnte die PDGFR-Hemmung mit Dasatinib also erfolgversprechend sein, wenn das Wachstum oder Überleben der Tumorzellen zumindest teilweise von diesem Signalweg abhängig wäre. Tsao et al. (2011) fand in einer Phase II-Studie hingegen heraus, dass Tumorzell-PDGFRB-Expression sich bei der Kombination von Imatinib mit Docetaxel negativ auswirkt, wobei die Wirkmechanismen von Docetaxel und Cisplatin nicht ver- gleibar sind und für Cisplatin keine ähnlichen Untersuchungen veröffentlicht wurden. Die Realität ist also komplizierter, als die Maus-Modelle vermuten ließen. Damit spiegelt das Gewebeschnitt-Modell die Realität unter Umständen besser wieder als vorhandene Tiermodelle und kann damit auch die Richtung für die Entwicklung neuer Maus-Modelle weisen. 6. Diskussion 119 6.4. Unterschiede zwischen Normalgewebe-assoziierten und Tumor-assoziierten Fibroblasten Eine grundlegende Frage bei der Arbeit mit Tumor-assoziierten Fibroblasten ist diejeni- ge nach der Unterscheidung zu Normalgewebe-assoziierten Fibroblasten. Das ist sowohl für das Verständnis und die Unterscheidung von TAF und NAF wichtig als auch für die Beurteilung der pharmakologischen Modulation des TAF-Phänotyps hin zu einem NAF- ähnlicheren Phänotyp. Für Brustfibroblasten gibt es zahlreiche Veröffentlichungen über funktionelle und molekulare Veränderungen der TAF im Vergleich zu normalem Gewe- be (Allinen et al. 2004; Hawsawi et al. 2008; Sadlonova et al. 2009). Für Lungenkar- zinome lagen solche Daten zu Beginn der hier vorgestellten Untersuchungen nicht vor. Dass es Unterschiede zwischen Fibroblasten aus verschiedenen Geweben gibt, ist eta- bliert (Chang et al. 2002). Die Daten aus den Brust-Fibroblasten können deshalb nicht per se auf Lungen-Fibroblasten übertragen werden. Daher wurden in der vorliegenden Arbeit molekulare und funktionelle Unterschiede zwischen TAF und NAF aus Lungenge- webe untersucht. Die Genexpressionsanalysen besonders aus Brustgeweben (Sadlonova et al. 2009) mo- tivierten hier die Microarray-Analysen von TAF-NAF-Paaren aus zwei Patienten. Dabei konnten für diese Paare aber nur wenige und geringe Unterschiede der basalen Genex- pression identifiziert werden. Diese geringen Unterschiede entsprechen aber zum Teil den Veränderungen, die durch Dasatinib ausgelöst werden und in der „Dasatinib Respon- se Signatur“ enthalten sind. Dies ist ein weiterer Hinweis für die These, dass Dasatinib den TAF-Phänotyp normalisiert. Auch die qRT-PCR-basierte Analyse der Expression von HIPK2 und CDKN1A, für die es Hinweise auf Unterschiede zwischen TAF und NAF gab (Neta Moskovits, Weizmann Institute of Science, persönliche Mitteilung), zeigte im vor- liegenden Kollektiv von 11 beziehungsweise 9 Paaren sowie bei den Microarrays keine signifikanten Unterschiede. In Übereinstimmung damit konnten auch keine basalen Un- terschiede bei der Zellteilungsdauer, dem Zelltod und der Proliferationsanalyse gefunden werden. Der einzige beobachtete, aber nicht systematisch dokumentierte Unterschied war das frühe Einsetzen seneszenter Prozesse der NAF und die damit verbundene kürzere Pas- sagierbarkeit im Vergleich zu den TAF. Eine Ursache für die geringen Unterschiede kann in der Gewinnung der Gewebe liegen, falls die NAF aus Gewebe stammen, das realitiv nah bei einem Tumor lag. Der Abstand zum Tumor wurde bei den in der vorliegenden Arbeit verwendeten Geweben nicht do- kumentiert und ist damit nicht nachvollziehbar. Eine wahrscheinlichere Ursache ist ein Einfluss der Kulturbedingungen. So wurden NAF wie TAF in Medium mit 20% FBS kultiviert, was diese Fibroblasten aktivieren könnte wie der Serumkontakt bei der Wund- heilung (Chang et al. 2004). Als dritte Möglichkeit ist in Betracht zu ziehen, dass die Unterschiede zwischen TAF und NAF aus Lungengewebe real sehr gering sind. Kopelo- vich (1982) und Schor et al. (1986) zeigten schon früh, dass schon die Hautfibroblasten 120 6. Diskussion von Patienten mit einer Tumor-Prädisposition und auch die von erkrankten Personen in vi- tro eine erhöhte Proliferationsrate aufweisen (Kalluri und Zeisberg 2006). So könnten die fehlenden Proliferationsunterschiede zwischen TAF und NAF damit erklärt werden, dass auch NAF keine normalen Fibroblasten mehr sind. Dass NAF durch die Nähe zum Tumor beeinflusst werden wurde bereits gezeigt (Hawsawi et al. 2008), wobei der Unterschied zwischen Lungen-NAF und normalen primären Lungen-Fibroblasten bisher nicht im De- tail untersucht wurde. Die Ergebnisse von Navab et al. (2011) deuten darauf hin, dass aufgrund der hohen Variabilität zwischen verschiedenen Patienten eine große Stichpro- be nötig ist, um Unterschiede zu identifizieren. Zwischen diesen Lungen-TAF und -NAF wurden dabei nur 46 differenziell exprimierte Transkripte gefunden. Andererseits zeigen Ergebnisse von Genexpressionsanalysen aus Brusttumoren, dass dort alle Zelltypen eine veränderte Genexpression aufweisen (Allinen et al. 2004), was in anderen Tumorentitäten prinzipiell auch zu erwarten wäre. Eine höhere Anzahl von TAF-NAF-Paaren wäre aber aufgrund der Anwendbarkeit statistischer Analysen in jedem Fall wünschenswert. Bei einer medikamentösen Therapie sind die basalen Unterschiede zwischen TAF und NAF zweitrangig, es zählt ob die Tumore stärker geschädigt werden als das Normalge- webe, so dass der Patient eine möglichst wirksame und nebenwirkungsarme Behandlung erhält. Daher wurde mit einem TAF-NAF-Paar ein MTT-basierter Screen mit der Prest- wick Chemical Library® durchgeführt. Diese umfasst mehr als 1000 unterschiedliche Me- dikamente aus verschiedensten Wirkstoffklassen. Damit könnten vielfältige Unterschiede der Reaktion von TAF und NAF auf die Beeinflussung unterschiedlichster zellulärer Zie- le und Signalwege identifiziert werden. Obwohl die Zellen aus dem gleichen Patienten stammten, wiesen sie unterschiedliche Substanz-Sensitivitäten auf. Es konnten aber kei- ne Medikamente gefunden werden, die die Viabilität der TAF stärker hemmen als die der NAF. Daher wurde im Folgenden auf die vielversprechenden PDGFR-Inhibitoren und das Standard-Chemotherapeutikum Cisplatin fokussiert. Dabei fanden sich wiederum mehr Gemeinsamkeiten von TAF und NAF und nur wenige Unterschiede bei Genexpressions- änderungen nach Dasatinib- oder Cisplatin-Behandlung. Wenige funktionelle, aber potenziell bedeutende Unterschiede zwischen TAF und NAF wurden bei der Reaktion auf eine Cisplatin-Behandlung identifiziert. So findet der Proli- ferationsstopp der TAF im Vergleich zu den NAF verspätet statt, was den beobachteten Trend einer erhöhten Cisplatin-Resistenz der NAF im MTT-Experiment erklären könnte. Damit wären die NAF möglicherweise vor Cisplatin geschützt, indem die Proliferation zeitnah gestoppt würde und die DNA repariert werden könnte. In Studien mit aus Mau- stumoren isolierten TAF ist vergleichbar mit den hier vorliegenden Ergebnissen die Induk- tion von Zellzyklus-Arrest von TAF vermindert im Vergleich zu normalen Fibroblasten, was zu einer Verminderung der Apoptose bei Behandlung mit Zytostatika führte (Dud- ley et al. 2008). Eine mittel- oder längerdauernde Behandlung zur Aufklärung, ob die in dieser Arbeit beobachtete verzögerte Cisplatin-Antwort der TAF zu veränderter Apoptose oder Seneszenz führt, wurde allerdings nicht durchgeführt. 6. Diskussion 121 Um den Einfluss von Tumorzell-Wachstumsfaktoren auf die Cisplatin-Sensitivität der TAF und NAF zu untersuchen, wurden diese mit konditioniertem Medium der H1299- Zelllinie und Cisplatin behandelt. Hinweisen unserer Kooperationspartner vomWeizmann Institute of Science folgend, wurde die Expression der p53-Kinase HIPK2 untersucht. Da- bei wurde ein entweder längerer und intensiverer oder nicht nur vorübergehender HIPK2- Expressionspeak identifiziert. Eine zeitliche Ausweitung dieser Versuche mit einer er- höhten Anzahl TAF-NAF-Paare könnte die Hypothese untermauern, dass die TAF auf die Wachstumsfaktoren aus den Tumorzellen sensitiv reagieren, die NAF hingegen nicht oder nur vorübergehend. Ein ähnliches Phänomen wurde von Bar et al. (2009) beobachtet. Dort waren TAF sensitiver auf konditioniertes Medium als NAF und zeigten eine stärkere Hem- mung der Cisplatin-induzierten p53-Stabilisierung. Diese an sich ähnlichen Phänomene hätten funktionell verschiedene Auswirkungen: Eine erhöhte HIPK2-Expression der TAF wie hier beobachtet könnte zu einer stärkeren Phosphorylierung und Aktivierung von p53 führen, ein niedrigeres p53-Niveau hingegen könnte geringere Proteinaktivität bedeuten. Weder in der vorliegenden Arbeit noch bei Bar et al. (2009) wurde aber phosphoryliertes p53 oder funktionelle Aspekte vergleichend zwischen TAF und NAF untersucht. TAF und NAF aus der Lunge des selben Patienten unterscheiden sich demanch bezüg- lich funktioneller und molekularer Parameter bei einer Cisplatin-Antwort nur geringfügig. Zwischen Fibroblasten verschiedener Patienten können deutlichere Unterschiede detek- tiert werden als zwischen TAF und NAF aus einem Patienten. Das ist ein Hinweis darauf, dass die Ursache für die heterogene Cisplatin-Antwort der TAF patientenspezifisch ist. Auch bei der Kombinationsbehandlung mit Cisplatin und Kinase-Inhibitoren zeigen sich leichte Unterschiede zwischen TAF und NAF. Sie sind auf unterschiedliche Inhibitoren sensitiv, was bisher nicht beschrieben wurde. TAF werden bei einer zusätzlichen Behand- lung mit Dasatinib oder Imatinib Cisplatin-resistenter, währende NAF auf die Zugabe von Nilotinib mit einer erhöhten Cisplatin-Sensitivität reagieren. Diese Unterschiede sind insofern interessant, dass die genauere Analyse funktionell bedeutende Unterschiede zwi- schen TAF und NAF identifizieren könnte. Diese könnten die weitere Richtung weisen, auf welchem Weg die TAF so moduliert werden könnten, dass sie die Tumorzellen nicht mehr schützen, oder ihnen sogar schaden. Solche komplementären Strategien der Medika- tion - Behandlung mit Medikamenten, die Tumorzellen einerseits und TAF andererseits beeinflussen - sind eine vielversprechende Methode auf dem Weg zu individueller Tu- mortherapie: Jedem Patienten die richtigen Medikamente für die beste Wirkung und die geringsten Nebenwirkungen. 123 7. Ausblick Zusammenfassend konnte in der vorliegenden Arbeit gezeigt werden, dass Tumor- assoziierte Fibroblasten (TAF) und Tumorzellen sich gegenseitig beeinflussen und dass diese Wechselwirkungen auch die Reaktion auf eine Behandlung mit PDGFR-Inhibitoren und Cisplatin verändern. Der aktivierte Phänotyp der TAF kann mittels Dasatinib so mo- duliert werden, dass das Wachstum der Tumorzellen vermindert wird und diese sensitiver auf eine Behandlung reagieren können. Der molekulare Einfluss einer pharmakologischen Modulation der TAF wurde weitestge- hend auf RNA-Ebene untersucht. Ausgewählte Analysen auf Protein-Ebene sollten sich hier anschließen, beispielsweise die Expression und Aktivität von Wachstumsfaktoren und extrazellulären Proteasen betrachtet werden. Gleichzeitig sollte das Kollektiv der TAF erweitert werden, um die Analyse der interindividuellen Heterogenität auszubauen. Außerdem sollten funktionelle Experimente den Einfluss einzelner Faktoren untersuchen und die bekannten Einflüsse in Modellsystemen, die die Komplexität von Tumorgewebe und umgebenden Normalgewebe möglichst gut abbilden, bestätigt werden. Ein Schwer- punkt sollte hier die Identifizierung von Markern für die Wirksamkeit einer Dasatinib- Behandlung sein. Der Einfluss der Tumorzellen auf die Cisplatin-induzierte p53-Stabilisierung der TAF in humanen Lungentumoren ist vom p53-Status der Tumorzellen abhängig. Hier soll- ten einerseits die Signalwege downstream von p53 in Tumorgewebe-Schnitten vertiefend untersucht werden, wobei ein größeres Kollektiv Subgruppen-Analysen erleichtern wür- de. Andererseits sollten die Erkenntnisse in vereinfachten Modellen detaillierter erforscht werden, um den Mechanismus, die Auswirkungen und die Relevanz bei einer Cisplatin- Therapie zu verstehen. Hierfür ist eine Kombination aus Experimenten mit konditionier- tem Medium und dem hier etablierten Kokultur-System geeignet. Beide Modelle könnten verwendet werden, um mittels unterschiedlicher Tumorzelllinien den Einfluss des p53- Status dieser Zellen gezielt zu untersuchen und die drei immunhistologisch definierten Tumorgruppen zu simulieren. Darüber hinaus kann die Auswertung zusätzlicher Parame- ter dank neuer Detektionsmethoden die Zusammenführung der Ergebnisse unterschiedli- cher Modelle erleichtern. Das so entwickelte Verständnis für die Wechselwirkungen von TAF und Tumorzellen könnte auch zu neuen Therapieansätzen und patientenspezifischen Markern für deren Wirksamkeit führen. Die Kombinationsbehandlung mit Dasatinib und Cisplatin zeigte individuelle und teils entgegengesetzte Wirkungen auf die Zellen im Gewebe humaner Lungentumore. Die er- hebliche Zelltod-Induktion in mehreren Tumoren könnte für eine möglichen Therapiean- satz vielversprechend sein. Daher wäre auch hier die Markersuche zur Selektion von Pa- tienten, die von dieser Behandlung profitieren könnten, von Bedeutung. Darüber hinaus sollte auch die Kombination von Dasatinib mit anderen etablierten Therapeutika unter- sucht werden. 124 7. Ausblick Das Verständnis der Unterschiede zwischen TAF und Normalgewebe-assoziierten Fibro- blasten (NAF) ist von zentraler Bedeutung für die Identifizierung molekularer Zielstruk- turen für eine Antitumor-Therapie. Daher sollte ein Fokus auf der Aufklärung solcher Un- terschiede auf epigenetischer, RNA- und Proteinebene liegen. Hierfür sollte eine klinisch gut dokumentierte Auswahl und ausreichende Anzahl von TAF und NAF gewählt wer- den, damit auch unterschiedliche Patientencharakteristika ausreichend repräsentiert sind und multifaktorielle Abhängigkeiten untersucht werden können. Hierbei ist auch die Un- tersuchung unterschiedlicher funktioneller Parameter wie bei der Reaktion auf Tumorzell- konditioniertes Medium ein guter Ansatzpunkt, um die zugrunde liegenden molekularen Veränderungen zu untersuchen. 125 A. Anhang Tabelle A.1.: Patientendaten und Verwendung der Gewebeschnitte, TAF und NAF für ein- zelne Experimente Geschlecht: m: männlich, w: weiblich, Histologie: A: Adenokarzinom, AS: Adenosquamöses Karzinom, G: Großzelliges Karzinom, M: Metastase aus einem anderen Organ, NSCLC: Nicht-kleinzelliges Lungenkarzinom ohne weitere Spezifizierung, S: Squamöses Karzinom (Plattenepithelkarzinom) Verwendung: A: AnnexinV-PI-Färbung, B: BrdU-PI-Färbung, K: KI67-Färbung, KK: Kokul- tur, kM: konditioniertes Medium, L1: Inhibitor Select Library-Screen, L2: Prestwick Library- Screen, M: MTT, MA: Microarray, p: p53-IHC, q: qRT-PCR, S: tp53-Sequenzierung, T: TUNEL-Färbung, Z: Dauer der Zellteilungen. Nummer Geschlecht Alter [Jahre] Histologie Verwendung/Experiment 1 w 79 A q, S 2 m 50 S KK, M, S 3 w 69 M S 4 m 74 S S 5 m 71 S S 6 m 53 NSCLC S 7 w 36 AS S 8 w 62 S S 9 m 67 S S 10 m 61 S p, S, T 11 m 63 A K, p, T 12 w 67 A K, p, q, T 12 NAF ” ” ” q 13 w 63 M K, p, S, T 14 w 77 M M, S 15 m 40 M K, p, T 16 m 63 A K, p, S, T 17 m 56 S S 18 m 72 S K, M, S 19 m 66 S M 20 m 79 S K, p, S, T 21 m 57 S KK, M, S 22 m 64 A K, p, S, T 23 m 49 M S 24 m 75 S K, p, S, T 25 m 71 A M 26 m 55 S K, p, S, T 27 m 56 A K, M, p, T 28 w 63 A K, M, p, T 29 m 59 M K, p, S, T 30 m 70 G K, p, S, T 31 m 69 AS K, p, S, T 32 m 73 A K, p, S, T 33 m 68 A K, p, S, T 126 A. Anhang Nummer Geschlecht Alter [Jahre] Histologie Verwendung/Experiment 34 w 59 A S 35 m 83 AS K, p, S, T 36 m 56 G S 37 w 79 M S 38 w 79 A S 39 m 58 A S 40 m 65 M q 40 NAF ” ” ” q 41 w 86 A p, q, S, T 41 NAF ” ” ” q 42 m 54 S K, KK, p, q, S, T 42 NAF ” ” ” q 43 w 64 M K, p, S, T 44 m 68 M KK, S 45 m 68 M K, p, S, T 46 m 61 M K, p, S, T 47 w 71 S p, S 48 m 69 M K, p, T 49 m 88 A K, p, S, T 50 w 72 A S 51 m 62 M K, p, S, T 52 m 73 A S 53 m 70 A K, p, S, T 54 w 67 M KK, M 55 w 70 A B, KK, kM, M, q, S, Z 56 m 74 M KK, M, S, Z 57 m 60 AS K, KK, M, p, S, T, Z 58 m 63 M A, B, KK, L1, M, S, Z 59 w 71 A A, B, KK, M, Z 60 w 74 A A, B, K, KK, M, p, S, T, Z 61 w 72 A A, B, K, KK, kM, M, MA, p, q, S, T, Z 61 NAF ” ” ” A, B, M, MA, q, Z 62 m 62 A A, B, KK, kM, L2, M, MA, q, Z 62 NAF ” ” ” A, B, L2, M, MA, q 63 m 68 G K, KK, M, p, q, S, T, Z 63 NAF ” ” ” M, q, Z 64 m 64 A A, B, K, M, p, q, S, T, Z 64 NAF ” ” ” A, B, M, q, Z 65 m 74 M M, S, Z 66 m 68 A K, M, p, S, T, Z 67 m 55 S A, B, M, q, S, Z 67 NAF ” ” ” A, B, M, q 68 m 59 M M, q, S, Z 69 w 62 A K, M, p, S, T, Z 70 m 68 M M A. Anhang 127 Nummer Geschlecht Alter [Jahre] Histologie Verwendung/Experiment 71 m 68 A M 72 m 71 S K, M, p, q, S, T 72 NAF ” ” ” M, q 73 m 70 A M, q 74 m 52 M K, M, p, q, S, T 74 NAF ” ” ” M, q 75 m 70 A K, M, p, T 76 w 66 M M 77 m 72 A K, L1, p, S, T 78 m 70 M K, kM, M, p, q, T 78 NAF ” ” ” M 79 m 71 A K, M, q 80 m 60 AS K, p, T 81 m 70 A K, p, T 82 m 72 S K, kM, p, S, T 83 w 62 S K, p, S, T 84 w 62 AS K, kM, p, S, T 85 m 71 M K, p, S, T 86 m 64 M p, S 87 m 49 G A, B, q 87 NAF ” ” ” A, B, q Tabelle A.2.: Inhibitoren der Inhibitor Select-Substanzbibliothek, die dasWachstum primärer TAF aus zwei Patienten bei 1 µM Inhibitor-Konzentration um mindestens 50% hemmen. (Siehe auch Abbildung 5.1 auf Seite 43, A.) Substanz Residuelle Viabilität Beschreibung TAF1 [%] TAF2 [%] PDK1/Akt/Flt Dual Pathway Inhibitor 0,6 0 PDK1/Akt- und Flt/PIM-Signalwege, PDGFR Staurosporine, Strep- tomyces sp. 10,2 4,2 Breitspektrum, z. B. CaMK, MYLK, PRKACA, PRRT2, PRKG1, PDGFR PDGF Receptor Ty- rosine Kinase Inhibi- tor IV 47,4 43,5 PDGFR, c-Abl K-252a, Nocardiop- sis sp. 47,5 43,4 Breitspektrum, z. B. CaMKII, MYLK, PRKACA, PRRT2 PI-103 49,9 31,7 PRKDC, PIK3, mTOR 128 A. Anhang Tabelle A.3.: Top25-PDGFR-Inhibitoren der Inhibitor Select-Substanzbibliothek, die das Wachs- tum beider TAF bei 1 µM Inhibitor-Konzentration hemmen. Substanz Top 25 bei TAF1 TAF2 GTP-14564 + + N-benzoyl-Staurosporin + + PDGF Receptor Tyrosine Kinase Inhibitor III + - PDGF Receptor Tyrosine Kinase Inhibitor IV + + PDGF RTK Inhibitor + - PDK1/Akt/Flt Dual Pathway Inhibitor + + Staurosporin + + VEGF Receptor 2 Kinase Inhibitor II + + VEGF Receptor 2 Kinase Inhibitor III - + Tabelle A.4.: Mutationen im tp53-Gen. Nummer entspricht der Numerierung aus Tabelle A.1 auf Seite 125. bp: Position im tp53-Gen laut p53 knowledgebase, AS: Aminosäure-Position, DBD: DNA-Bindedomäne, PRD: Prolinreiche Domäne, A: Adeno-Bereich des Tumors, P: Plattenepithel-Bereich des Tumors. Nummer bp AS Bemerkung 10 del(13117- 13125) Trp146Cys und del(147- 149) DBD, vermutlich homozygot im Tumor, WT-Allel nur circa 20%, kein frameshift 13 - - Exon 9 lässt sich nicht amplifizieren 20 C12234T Gln104Stop 3. AS der DBD 24 A14057G Gly244Ser DBD 26 C12157T und delC(14069) Ala78Val und Arg248??? PRD, homozygot, und bekannter frames- hift (p53 knowledgebase), heterozygot, DBD 29 G14510C Asp281His DBD, vermutlich homozygot 30 delG(14470) Arg267??? DBD 31 Deletion Exon 9 zwei PCR-Produkte, ca. 260 bp De- letion 35 A T13341G und Deletion Leu194Arg DBD, und Exon 9 zwei PCR-Produkte, ca. 60 bp Deletion 35 P A14058G Gly244Asp DBD 41 C13214G und Deletion His179Asp DBD, und Exon 9 zwei oder drei PCR- Produkte, circa 150 und 260 bp Deletion 42 G14483T Val272Leu und Arg273Pro DBD 45 A14052G Cys242Tyr DBD 46 Deletion Exon 4 zwei PCR-Produkte 47 A13215G His179Arg DBD 49 Deletion Exon 9 zwei PCR-Produkte, ca. 50 bp De- letion 51 G12196A Trp91Stop PRD A. Anhang 129 Nummer bp AS Bemerkung 56 delC(13331) Pro191??? bekannter frameshift (p53 knowledgebase) 57 delG(14731) und C14749T Asp324??? und Leu330Phe vermutlich homozygot, frameshift, und vermutlich homozygot 60 Deletion Exon 4 zwei PCR-Produkte 63 C13145G Arg156Gly DBD 69 - - Exon 9 lässt sich nicht amplifizieren 72 T13190G und A13399G Glu171Stop und synonym DBD, und synonymer SNP mit nur 1% Al- lelfrequenz 74 G13203A Arg175His DBD 77 - - unklar 82 - - unklar 83 C14487G Arg273Pro DBD 84 G13096T Lys139Asn DBD, vermutlich nur kleiner Anteil der Zellen 85 G13148T Val157Phe DBD 86 A13338G His193Arg DBD Tabelle A.5.: Differenziell exprimierte Gene zwischen TAF und NAF. Transkripte, die in mindestens einem TAF-NAF-Paar zweifach unterschiedlich exprimiert sind (FC≥ 2) und im zweiten Paar in die gleiche Richtung unterschiedlich exprimiert sind. Siehe auch Abbildung 5.33 auf Seite 84 . FC TAF1/ NAF1 FC TAF2/ NAF2 Gen- symbol Genname Entrez- gene GO biological process 2.165 1.274 HAPLN1 hyaluronan and pro- teoglycan link prote- in 1 1404 cell adhesion 2.009 1.120 TFPI2 tissue factor pathway inhibitor 2 7980 blood coagulation 1.864 2.676 POSTN periostin, osteoblast specific factor 10631 skeletal development, cell adhesion 0.822 0.378 ANKRD1 ankyrin repeat do- main 1 (cardiac muscle) 27063 regulation of transcripti- on from RNA polyme- rase II promoter, defen- se response, signal trans- duction 0.799 0.405 GRPR gastrin-releasing peptide receptor 2925 signal transduction, G- protein coupled recep- tor protein signaling pa- thway, regulation of cell proliferation 130 A. Anhang FC TAF1/ NAF1 FC TAF2/ NAF2 Gen- symbol Genname Entrez- gene GO biological process 0.705 0.497 PRUNE2| LOC1001 29762 prune homolog 2 (Drosophila) | similar to KIAA0367 158471 | 1001 29762 induction of apoptosis, G1 phase 0.496 0.699 LRRFIP1 leucine rich repeat (in FLII) interacting protein 1 9208 regulation of transcripti- on from RNA polymera- se II promoter, negative regulation of transcripti- on 0.494 0.826 - - - - 0.438 0.732 - - - - Tabelle A.6.: Substanzen aus der Prestwick Chemical Library®, die TAF und NAF mindestens 2fach unterschiedlich hemmen. Substanz relative Via- bilität TAF [%] relative Via- bilität NAF [%] Verhältnis TAF/NAF Bicuculline (+) 60,3 30,0 2,01 Mefloquine hydrochloride 70,0 26,1 2,68 Sulfachloropyridazine 87,5 30,4 2,88 Xylazine 46,0 12,5 3,69 A. Anhang 131 Abbildung A.1.: Beispiel eines GSEA-Ergebnisses. Ausschnitt des GSEA-Ergebnisses von WebGestalt nach der Analyse der 1587 Transkripte, die nach Dasatinib-Behandlung in TAF und in NAF geändert exprimiert sind. Rote Kategorien sind statistisch signifikant häufiger als zu erwarten (p < 0,01). In Abbildung 5.38 auf Seite 90 sind nur die jeweils untersten signifikanten Ebenen dieser Darstellung gezeigt (schwarze Pfeile). 132 A. Anhang Tabelle A.7.: Primer Name Sequenz Verwendung oSH025 AACTGTGCCCACACCAGAAG PDGFRB fw oSH026 CAGGAGAGACAGCAACAGCA PDGFRB rev oSH027 CAGAGCGCATCCATCAAAG PDGFD fw oSH028 GGATGGTCTCATCTCTTCGG PDGFD rev oSH029 TCCAGCAACAAGGAACAGAA PDGFC fw oSH030 TATGAGGAAACCTTGGGCTG PDGFC rev oSH031 CGAGGAGTTTTCAGCAACAA FGF5 fw oSH032 TTGAAAACGCTCCCTGAACT FGF5 rev oSH033 GTGGACTCTACCTCGGGATG FGF9 fw oSH034 CCAGTTTTCTTCGAACTGTTCTC FGF9 rev oSH035 CGGCCCTCCTTCAGTTTAGT FGFR2 fw oSH036 CGCAGCCACGTACACTTCT FGFR2 rev oSH037 GGGACCCAAGAGATGAAGAA FGF7 fw oSH038 TTCACTTTCCACCCCTTTGA FGF7 rev oSH039 GTTCGGTTTGCGACACG IGF2 fw oSH040 AGAAGCACCAGCATCGACTT IGF2 rev oSH041 GGTTTGCCTCAACGAAAAGA IGFBP5 fw oSH042 GAGTAGGTCTCCTCGGCCAT IGFBP5 rev oSH043 CATCACCCAGGTCAGCAAG IGFBP7 fw oSH044 GGTTTGCCTCAACGAAAAGA IGFBP7 rev oSH045 ATCGCGACGACTAAATACCC CCBE1 fw oSH046 GGGATGCATTGTCCAAGAAC CCBE1 rev oSH047 CGAGCAAAGTGAACACAACG EFEMP1 fw oSH048 ATCCCCGTAAATTGATGCAC EFEMP1 rev oSH049 AGATTGTACCCCACGAGCTG MFGE8 fw oSH050 GCTGTTATTCTTCAGGCCCA MFGE8 rev oSH051 GATCATGAAGCGCTCGGTA EDIL3 fw oSH052 TTTCACATGGATTGGGATCA EDIL3 rev oSH053 GGCTGGCTGCTTGCCACAGT SVEP1 fw oSH054 GAACCCCGGTGTGTGGAGCG SVEP1 rev oSH055 ATATGTGAAGGAGCTCCGGG HBEGF fw oSH056 ATAAGCGATTTTCCACTGGG HBEGF rev oSH057 TTCACCACTTCGTGATGATTCTG VEGFA fw oSH058 AACCATGAACTTTCTGCTGTCTTG VEGFA rev oSH059 ATAGACATGCCGCCCTTCTT TGFB2 fw oSH060 CTCCATTGCTGAGACGTCAA TGFB2 rev oSH061 AAATTCGACATGATCCAGGG TGFB3 fw oSH062 CACATTGAAGCGGAAAACCT TGFB3 rev oSH067 CTTCTCCGGAAGGCTTGTC ABCA1 fw oSH068 CAGAGCTCACAGCAGGGAC ABCA1 rev oSH069 AGCTCGGCTCCAAGTTCTG ABCC3 fw oSH070 AGGCCAGCAGGGAGTTCT ABCC3 rev oSH071 TTCGGGGAGAAGTGATGTTC MMP1 fw oSH072 TTGTGGCCAGAAAACAGAAA MMP1 rev oSH073 CTGAAATCCTCCTGGGCTG CDK2 fw oSH074 GAATCTCCAGGGAATAGGGC CDK2 rev A. Anhang 133 Name Sequenz Verwendung oSH075 TGGGTCTGTTATTGATGAGCC MKI67 fw oSH076 TGACTTCCTTCCATTCTGAAGAC MKI67 rev oSH077 ACCATAACTCCCTGGTGCCGC ACTC1 fw oSH078 CGACAACGGCTCTGGGCTGG ACTC1 rev oSH079 CATCTGCTCTGGGAAGCAC TPD52L1 fw oSH080 GTTCCTTGCAACGGTTCAGT TPD52L1 rev oSH081 CAGCTGAGACTGGGGGAG PODN fw oSH082 GTGCCGAGTCAGATGCG PODN rev oSH083 GTCCTCCTGCTCCTGCTGT ELN fw oSH084 GCCCCTGGATAAAAGACTCC ELN rev oSH085 AGACCGTAGTGATAGCGACGGGG TTK fw oSH086 TCCATTTCTACAGAAAGCTGCGCTGG TTK rev oSH087 CCTCTTCGGCTTCTCGCT ITGA6 fw oSH088 GTTGGCTCTCTGCAGTGGAA ITGA6 rev oSH089 GCACAGAGCCTCGCCTT ACTB fw oSH090 GTTGTCGACGACGAGCG ACTB rev oSH091 ATAGCAAGCGAGTCCGCATT FOXM1 fw oSH092 TCTCCTCTTTCCCTGGTCCT FOXM1 rev oSH093 AGTCAGTTCCTTGTGGAGCC CDKN1A fw oSH094 CATGGGTTCTGACGGACAT CDKN1A rev oSH095 GCTTTCCACGACGGTGAC TP53 fw oSH096 GCTCGACGCTAGGATCTGAC TP53 rev oSH097 GACGACCTCAACGCACAGTA BBC3 fw oSH098 GTAAGGGCAGGAGTCCCAT BBC3 rev oSH099 ATTCCACCTCCCAACCAACT MTBP fw oSH100 TCCTTTCACTTCAACATCTGG MTBP rev oSH103 GTTTGTGCTGTGGTGTGTCC CXCL12 fw oSH104 ATCTAAGGTTGGGGGAGGTG CXCL12 rev oSH105 CAGAGGGACAAAGGAAAAGAA HGF fw oSH106 GCAAGTGAATGGAAGTCCTTTA HGF rev 135 Literaturverzeichnis ADAM, L., CREPIN, M., LELONG, J. C., SPANAKIS, E., UND ISRAEL, L. 1994. Selec- tive interactions between mammary epithelial cells and fibroblasts in co-culture. Int J Cancer 59:262–268. AHMED, A. A., MILLS, A. D., IBRAHIM, A. E. K., TEMPLE, J., BLENKIRON, C., VIAS, M., MASSIE, C. E., IYER, N. G., MCGEOCH, A., CRAWFORD, R., NICKE, B., DOWNWARD, J., SWANTON, C., BELL, S. D., EARL, H. M., LASKEY, R. A., CALDAS, C., UND BRENTON, J. D. 2007. The extracellular matrix protein TGFBI induces microtubule stabilization and sensitizes ovarian cancers to paclitaxel. Cancer Cell 12:514–527. AKHMETSHINA, A., DEES, C., PILECKYTE, M., MAURER, B., AXMANN, R., JÜN- GEL, A., ZWERINA, J., GAY, S., SCHETT, G., DISTLER, O., UND DISTLER, J. H. W. 2008. Dual inhibition of c-abl and PDGF receptor signaling by dasatinib and nilotinib for the treatment of dermal fibrosis. FASEB J 22:2214–2222. ALLINEN, M., BEROUKHIM, R., CAI, L., BRENNAN, C., LAHTI-DOMENICI, J., HUANG, H., PORTER, D., HU, M., CHIN, L., RICHARDSON, A., SCHNITT, S., SEL- LERS, W. R., UND POLYAK, K. 2004. Molecular characterization of the tumor micro- environment in breast cancer. Cancer Cell 6:17–32. ANDERSON, A. R. A., WEAVER, A. M., CUMMINGS, P. T., UND QUARANTA, V. 2006. Tumor morphology and phenotypic evolution driven by selective pressure from the microenvironment. Cell 127:905–915. ANDRAE, J., GALLINI, R., UND BETSHOLTZ, C. 2008. Role of platelet-derived growth factors in physiology and medicine. Genes Dev 22:1276–1312. AO, M., FRANCO, O. E., PARK, D., RAMAN, D., WILLIAMS, K., UND HAYWARD, S. W. 2007. Cross-talk between paracrine-acting cytokine and chemokine pathways promotes malignancy in benign human prostatic epithelium. Cancer Res 67:4244– 4253. BALL, S. G., SHUTTLEWORTH, C. A., UND KIELTY, C. M. 2007. Vascular endothelial growth factor can signal through platelet-derived growth factor receptors. J Cell Biol 177:489–500. BAR, J., FENIGER-BARISH, R., LUKASHCHUK, N., SHAHAM, H., MOSKOVITS, N., GOLDFINGER, N., SIMANSKY, D., PERLMAN, M., PAPA, M., YOSEPOVICH, A., RECHAVI, G., ROTTER, V., UND OREN, M. 2009. Cancer cells suppress p53 in adja- cent fibroblasts. Oncogene 28:933–936. BARSKY, S. H. UND GOPALAKRISHNA, R. 1987. Increased invasion and spontaneous metastasis of BL6 melanoma with inhibition of the desmoplastic response in C57 BL/6 mice. Cancer Res 47:1663–1667. BARTLING, B., HOFMANN, H.-S., SILBER, R.-E., UND SIMM, A. 2008. Differential impact of fibroblasts on the efficient cell death of lung cancer cells induced by paclitaxel and cisplatin. Cancer Biol Ther 7:1250–1261. BAUMAN, J. E., EATON, K. D., UND MARTINS, R. G. 2007. Antagonism of platelet- derived growth factor receptor in non small cell lung cancer: rationale and investigati- ons. Clin Cancer Res 13:s4632–s4636. BERGSMEDH, A., SZELES, A., HENRIKSSON, M., BRATT, A., FOLKMAN, M. J., SPETZ, A. L., UND HOLMGREN, L. 2001. Horizontal transfer of oncogenes by uptake of apoptotic bodies. Proc Natl Acad Sci U S A 98:6407–6411. BHATAVDEKAR, J. M., PATEL, D. D., SHAH, N. G., VORA, H. H., SUTHAR, T. P., CHIKHLIKAR, P. R., GHOSH, N., UND TRIVEDI, T. I. 2000. Prognostic significance of immunohistochemically localized biomarkers in stage II and stage III breast cancer: a multivariate analysis. Ann Surg Oncol 7:305–311. 136 Literaturverzeichnis BHATTACHARJEE, A., RICHARDS, W. G., STAUNTON, J., LI, C., MONTI, S., VASA, P., LADD, C., BEHESHTI, J., BUENO, R., GILLETTE, M., LODA, M., WEBER, G., MARK, E. J., LANDER, E. S., WONG, W., JOHNSON, B. E., GOLUB, T. R., SUGAR- BAKER, D. J., UND MEYERSON, M. 2001. Classification of human lung carcinomas by mRNA expression profiling reveals distinct adenocarcinoma subclasses. Proc Natl Acad Sci U S A 98:13790–13795. BHOWMICK, N. A., CHYTIL, A., PLIETH, D., GORSKA, A. E., DUMONT, N., SHAP- PELL, S., WASHINGTON, M. K., NEILSON, E. G., UND MOSES, H. L. 2004a. TGF- beta signaling in fibroblasts modulates the oncogenic potential of adjacent epithelia. Science 303:848–851. BHOWMICK, N. A., NEILSON, E. G., UND MOSES, H. L. 2004b. Stromal fibroblasts in cancer initiation and progression. Nature 432:332–337. BLAY, J.-Y. UND VON MEHREN, M. 2011. Nilotinib: a novel, selective tyrosine kinase inhibitor. Semin Oncol 38 Suppl 1:S3–S9. BRAMBILLA, E., TRAVIS, W. D., COLBY, T. V., CORRIN, B., UND SHIMOSATO, Y. 2001. The new World Health Organization classification of lung tumours. Eur Respir J 18:1059–1068. BROWDER, T., BUTTERFIELD, C. E., KRÄLING, B. M., SHI, B., MARSHALL, B., O’REILLY, M. S., UND FOLKMAN, J. 2000. Antiangiogenic scheduling of chemo- therapy improves efficacy against experimental drug-resistant cancer. Cancer Res 60:1878–1886. BROWN, L. F., GUIDI, A. J., SCHNITT, S. J., WATER, L. V. D., IRUELA-ARISPE, M. L., YEO, T. K., TOGNAZZI, K., UND DVORAK, H. F. 1999. Vascular stroma formation in carcinoma in situ, invasive carcinoma, and metastatic carcinoma of the breast. Clin Cancer Res 5:1041–1056. BUCHDUNGER, E., CIOFFI, C. L., LAW, N., STOVER, D., OHNO-JONES, S., DRUKER, B. J., UND LYDON, N. B. 2000. Abl protein-tyrosine kinase inhibitor STI571 inhi- bits in vitro signal transduction mediated by c-kit and platelet-derived growth factor receptors. J Pharmacol Exp Ther 295:139–145. CARPINI, J. D., KARAM, A. K., UND MONTGOMERY, L. 2010. Vascular endothelial growth factor and its relationship to the prognosis and treatment of breast, ovarian, and cervical cancer. Angiogenesis 13:43–58. CASEY, G., LOPEZ, M. E., RAMOS, J. C., PLUMMER, S. J., ARBOLEDA, M. J., SHAUGHNESSY, M., KARLAN, B., UND SLAMON, D. J. 1996. DNA sequence analy- sis of exons 2 through 11 and immunohistochemical staining are required to detect all known p53 alterations in human malignancies. Oncogene 13:1971–1981. CEPPI, P., PAPOTTI, M., MONICA, V., LO IACONO, M., SAVIOZZI, S., PAUTASSO, M., NOVELLO, S., MUSSINO, S., BRACCO, E., VOLANTE, M., UND SCAGLIOTTI, G. V. 2009. Effects of Src kinase inhibition induced by dasatinib in non-small cell lung cancer cell lines treated with cisplatin. Mol Cancer Ther 8:3066–3074. CHANG, H. Y., CHI, J.-T., DUDOIT, S., BONDRE, C., VAN DE RIJN, M., BOTSTEIN, D., UND BROWN, P. O. 2002. Diversity, topographic differentiation, and positional memory in human fibroblasts. Proc Natl Acad Sci U S A 99:12877–12882. CHANG, H. Y., SNEDDON, J. B., ALIZADEH, A. A., SOOD, R., WEST, R. B., MONT- GOMERY, K., CHI, J.-T., VAN DE RIJN, M., BOTSTEIN, D., UND BROWN, P. O. 2004. Gene expression signature of fibroblast serum response predicts human cancer progression: similarities between tumors and wounds. PLoS Biol 2:E7. CHANG, Y.-L., WU, C.-T., SHIH, J.-Y., UND LEE, Y.-C. 2011. Comparison of p53 and epidermal growth factor receptor gene status between primary tumors and lymph node metastases in non-small cell lung cancers. Ann Surg Oncol 18:543–550. Literaturverzeichnis 137 CHEN, G., WANG, H., GHARIB, T. G., HUANG, C.-C., THOMAS, D. G., SHEDDEN, K. A., KUICK, R., TAYLOR, J. M. G., KARDIA, S. L. R., MISEK, D. E., GIORDA- NO, T. J., IANNETTONI, M. D., ORRINGER, M. B., HANASH, S. M., UND BEER, D. G. 2003. Overexpression of oncoprotein 18 correlates with poor differentiation in lung adenocarcinomas. Mol Cell Proteomics 2:107–116. CHIOREAN, E. G., PORTER, J. M., FOSTER, A. E., OMARI, A. S. H. A., YODER, C. A., FIFE, K. L., STROTHER, R. M., MURRY, D. J., YU, M., JONES, D. R., UND SWEENEY, C. J. 2008. A phase I and pharmacokinetic trial of erlotinib in combination with weekly docetaxel in patients with taxane-naive malignancies. Clin Cancer Res 14:1131–1137. COHEN, M. H., JOHNSON, J. R., CHATTOPADHYAY, S., TANG, S., JUSTICE, R., SRID- HARA, R., UND PAZDUR, R. 2010. Approval summary: erlotinib maintenance therapy of advanced/metastatic non-small cell lung cancer (nsclc). Oncologist 15:1344–1351. COLLER, H. A., SANG, L., UND ROBERTS, J. M. 2006. A new description of cellular quiescence. PLoS Biol 4:e83. CRAWFORD, Y., KASMAN, I., YU, L., ZHONG, C., WU, X., MODRUSAN, Z., KAMIN- KER, J., UND FERRARA, N. 2009. PDGF-C mediates the angiogenic and tumorige- nic properties of fibroblasts associated with tumors refractory to anti-VEGF treatment. Cancer Cell 15:21–34. CROOK, T., WREDE, D., TIDY, J. A., MASON, W. P., EVANS, D. J., UND VOUSDEN, K. H. 1992. Clonal p53 mutation in primary cervical cancer: association with human- papillomavirus-negative tumours. Lancet 339:1070–1073. CUI, W., TAUB, D. D., UND GARDNER, K. 2007. qPrimerDepot: a primer database for quantitative real time PCR. Nucleic Acids Res 35:D805–D809. DING, L., GETZ, G., WHEELER, D. A., MARDIS, E. R., MCLELLAN, M. D., CI- BULSKIS, K., SOUGNEZ, C., GREULICH, H., MUZNY, D. M., MORGAN, M. B., FULTON, L., FULTON, R. S., ZHANG, Q., WENDL, M. C., LAWRENCE, M. S., LARSON, D. E., CHEN, K., DOOLING, D. J., SABO, A., HAWES, A. C., SHEN, H., JHANGIANI, S. N., LEWIS, L. R., HALL, O., ZHU, Y., MATHEW, T., REN, Y., YAO, J., SCHERER, S. E., CLERC, K., METCALF, G. A., NG, B., MILOSAVLJEVIC, A., GONZALEZ-GARAY, M. L., OSBORNE, J. R., MEYER, R., SHI, X., TANG, Y., KOBOLDT, D. C., LIN, L., ABBOTT, R., MINER, T. L., POHL, C., FEWELL, G., HAIPEK, C., SCHMIDT, H., DUNFORD-SHORE, B. H., KRAJA, A., CROSBY, S. D., SAWYER, C. S., VICKERY, T., SANDER, S., ROBINSON, J., WINCKLER, W., BALD- WIN, J., CHIRIEAC, L. R., DUTT, A., FENNELL, T., HANNA, M., JOHNSON, B. E., ONOFRIO, R. C., THOMAS, R. K., TONON, G., WEIR, B. A., ZHAO, X., ZIAU- GRA, L., ZODY, M. C., GIORDANO, T., ORRINGER, M. B., ROTH, J. A., SPITZ, M. R., WISTUBA, I. I., OZENBERGER, B., GOOD, P. J., CHANG, A. C., BEER, D. G., WATSON, M. A., LADANYI, M., BRODERICK, S., YOSHIZAWA, A., TRA- VIS, W. D., PAO, W., PROVINCE, M. A., WEINSTOCK, G. M., VARMUS, H. E., GABRIEL, S. B., LANDER, E. S., GIBBS, R. A., MEYERSON, M., UND WILSON, R. K. 2008. Somatic mutations affect key pathways in lung adenocarcinoma. Nature 455:1069–1075. DIREKZE, N. C., JEFFERY, R., HODIVALA-DILKE, K., HUNT, T., PLAYFORD, R. J., ELIA, G., POULSOM, R., WRIGHT, N. A., UND ALISON, M. R. 2006. Bone marrow- derived stromal cells express lineage-related messenger RNA species. Cancer Res 66:1265–1269. DISTLER, J. H. W. UND DISTLER, O. 2010. Tyrosine kinase inhibitors for the treatment of fibrotic diseases such as systemic sclerosis: towards molecular targeted therapies. Ann Rheum Dis 69 Suppl 1:i48–i51. DITULLIO, JR, R. A., MOCHAN, T. A., VENERE, M., BARTKOVA, J., SEHESTED, M., BARTEK, J., UND HALAZONETIS, T. D. 2002. 53BP1 functions in an ATM- dependent checkpoint pathway that is constitutively activated in human cancer. Nat Cell Biol 4:998–1002. 138 Literaturverzeichnis DONG, M., PHILIPPI, C., LORETZ, B., NAFEE, N., SCHAEFER, U. F., FRIEDEL, G., AMMON-TREIBER, S., GRIESE, E.-U., LEHR, C.-M., KLOTZ, U., UND MÜRDTER, T. E. 2011. Tissue slice model of human lung cancer to investigate telomerase inhibi- tion by nanoparticle delivery of antisense 2’-O-methyl-RNA. Int J Pharm 419:33–42. DONNEM, T., AL-SAAD, S., AL-SHIBLI, K., ANDERSEN, S., BUSUND, L.-T., UND BREMNES, R. M. 2008. Prognostic impact of platelet-derived growth factors in non- small cell lung cancer tumor and stromal cells. J Thorac Oncol 3:963–970. DOWELL, S. P., WILSON, P. O., DERIAS, N. W., LANE, D. P., UND HALL, P. A. 1994. Clinical utility of the immunocytochemical detection of p53 protein in cytological spe- cimens. Cancer Res 54:2914–2918. DUDLEY, A. C., SHIH, S.-C., CLIFFE, A. R., HIDA, K., UND KLAGSBRUN, M. 2008. Attenuated p53 activation in tumour-associated stromal cells accompanies decreased sensitivity to etoposide and vincristine. Br J Cancer 99:118–125. DVORAK, H. F. 1986. Tumors: wounds that do not heal. similarities between tumor stroma generation and wound healing. N Engl J Med 315:1650–1659. EGEBLAD, M., RASCH, M. G., UND WEAVER, V. M. 2010. Dynamic interplay between the collagen scaffold and tumor evolution. Curr Opin Cell Biol 22:697–706. EHNFORS, J., KOST-ALIMOVA, M., PERSSON, N. L., BERGSMEDH, A., CASTRO, J., LEVCHENKO-TEGNEBRATT, T., YANG, L., PANARETAKIS, T., UND HOLMGREN, L. 2009. Horizontal transfer of tumor DNA to endothelial cells in vivo. Cell Death Differ 16:749–757. ELENBAAS, B. UND WEINBERG, R. A. 2001. Heterotypic signaling between epithelial tumor cells and fibroblasts in carcinoma formation. Exp Cell Res 264:169–184. FERLAY, J., SHIN, H., BRAY, F., FORMAN, D., MATHERS, C., UND DM., P. P. 2011. Globocan 2008 v2.0, cancer incidence and mortality worldwide: IARC CancerBase no. 10 [internet]. research on cancer; Dezember 2011. FINAK, G., BERTOS, N., PEPIN, F., SADEKOVA, S., SOULEIMANOVA, M., ZHAO, H., CHEN, H., OMEROGLU, G., METERISSIAN, S., OMEROGLU, A., HALLETT, M., UND PARK, M. 2008. Stromal gene expression predicts clinical outcome in breast cancer. Nat Med 14:518–527. FORSBERG, K., VALYI-NAGY, I., HELDIN, C. H., HERLYN, M., UND WESTERMARK, B. 1993. Platelet-derived growth factor (PDGF) in oncogenesis: development of a vas- cular connective tissue stroma in xenotransplanted human melanoma producing PDGF- BB. Proc Natl Acad Sci U S A 90:393–397. GAIFFE, E., PRÉTET, J.-L., LAUNAY, S., JACQUIN, E., SAUNIER, M., HETZEL, G., OUDET, P., UND MOUGIN, C. 2012. Apoptotic HPV positive cancer cells exhibit transforming properties. PLoS One 7:e36766. GOECKENJAN, G., SITTER, H., THOMAS, M., BRANSCHEID, D., FLENTJE, M., GRIE- SINGER, F., NIEDERLE, N., STUSCHKE, M., BLUM, T., DEPPERMANN, K.-M., FICKER, J. H., FREITAG, L., LÜBBE, A. S., REINHOLD, T., SPÄTH-SCHWALBE, E., UKENA, D., WICKERT, M., WOLF, M., ANDREAS, S., AUBERGER, T., BAUM, R. P., BAYSAL, B., BEUTH, J., BICKEBÖLLER, H., BÖCKING, A., BOHLE, R. M., BRÜSKE, I., BURGHUBER, O., DICKGREBER, N., DIEDERICH, S., DIENEMANN, H., EBERHARDT, W., EGGELING, S., FINK, T., FISCHER, B., FRANKE, M., FRIE- DEL, G., GAULER, T., GÜTZ, S., HAUTMANN, H., HELLMANN, A., HELLWIG, D., HERTH, F., HEUSSEL, C. P., HILBE, W., HOFFMEYER, F., HORNEBER, M., HU- BER, R. M., HÜBNER, J., KAUCZOR, H.-U., KIRCHBACHER, K., KIRSTEN, D., KRAUS, T., LANG, S. M., MARTENS, U., MOHN-STAUDNER, A., MÜLLER, K.-M., MÜLLER-NORDHORN, J., NOWAK, D., OCHMANN, U., PASSLICK, B., PETERSEN, I., PIRKER, R., POKRAJAC, B., RECK, M., RIHA, S., RÜBE, C., SCHMITTEL, A., SCHÖNFELD, N., SCHÜTTE, W., SERKE, M., STAMATIS, G., STEINGRÄBER, M., Literaturverzeichnis 139 STEINS, M., STOELBEN, E., SWOBODA, L., TESCHLER, H., TESSEN, H. W., WE- BER, M., WERNER, A., WICHMANN, H.-E., IRLINGER WIMMER, E., WITT, C., WORTH, H., GERMAN RESPIRATORY SOCIETY, UND GERMAN CANCER SOCIETY 2011. Prevention, diagnosis, therapy, and follow-up of lung cancer: interdisciplinary guideline of the german respiratory society and the german cancer society. Pneumolo- gie 65:39–59. HAN, J.-Y., LEE, G. K., JANG, D. H., LEE, S. Y., UND LEE, J. S. 2008. Association of p53 codon 72 polymorphism and MDM2 SNP309 with clinical outcome of advanced nonsmall cell lung cancer. Cancer 113:799–807. HANAHAN, D. UND WEINBERG, R. A. 2011. Hallmarks of cancer: the next generation. Cell 144:646–674. HASHIMOTO, T., TOKUCHI, Y., HAYASHI, M., KOBAYASHI, Y., NISHIDA, K., HAYA- SHI, S., ISHIKAWA, Y., TSUCHIYA, S., NAKAGAWA, K., HAYASHI, J., UND TSU- CHIYA, E. 1999. p53 null mutations undetected by immunohistochemical staining predict a poor outcome with early-stage non-small cell lung carcinomas. Cancer Res 59:5572–5577. HAUBEISS, S., SCHMID, J. O., MÜRDTER, T. E., SONNENBERG, M., FRIEDEL, G., VAN DER KUIP, H., UND AULITZKY, W. E. 2010. Dasatinib reverses cancer-associated fibroblasts (CAFs) from primary lung carcinomas to a phenotype comparable to that of normal fibroblasts. Mol Cancer 9:168. HAVIV, I., POLYAK, K., QIU, W., HU, M., UND CAMPBELL, I. 2009. Origin of carci- noma associated fibroblasts. Cell Cycle 8:589–595. HAWSAWI, N. M., GHEBEH, H., HENDRAYANI, S.-F., TULBAH, A., AL-EID, M., AL-TWEIGERI, T., AJARIM, D., ALAIYA, A., DERMIME, S., UND ABOUSSEKHRA, A. 2008. Breast carcinoma-associated fibroblasts and their counterparts display neoplastic-specific changes. Cancer Res 68:2717–2725. HELDIN, C. H. UND WESTERMARK, B. 1999. Mechanism of action and in vivo role of platelet-derived growth factor. Physiol Rev 79:1283–1316. HOLLSTEIN, M., SIDRANSKY, D., VOGELSTEIN, B., UND HARRIS, C. C. 1991. p53 mutations in human cancers. Science 253:49–53. HOLMGREN, L., SZELES, A., RAJNAVÖLGYI, E., FOLKMAN, J., KLEIN, G., ERN- BERG, I., UND FALK, K. I. 1999. Horizontal transfer of DNA by the uptake of apopto- tic bodies. Blood 93:3956–3963. HOMSI, J. UND DAUD, A. I. 2007. Spectrum of activity and mechanism of action of VEGF/PDGF inhibitors. Cancer Control 14:285–294. HUANG, C., TAKI, T., ADACHI, M., KONISHI, T., HIGASHIYAMA, M., UND MIYAKE, M. 1998. Mutations in exon 7 and 8 of p53 as poor prognostic factors in patients with non-small cell lung cancer. Oncogene 16:2469–2477. HUANG, P.-Y., LIANG, X.-M., LIN, S.-X., LUO, R.-Z., HOU, J.-H., UND ZHANG, L. 2004. Correlation analysis among expression of ERCC-1, metallothionein, p53 and platinum resistance and prognosis in advanced non-small cell lung cancer. Ai Zheng 23:845–850. HUNCHAREK, M., KUPELNICK, B., GESCHWIND, J. F., UND CAUBET, J. F. 2000. Prognostic significance of p53 mutations in non-small cell lung cancer: a meta-analysis of 829 cases from eight published studies. Cancer Lett 153:219–226. HWANG, R. F., MOORE, T., ARUMUGAM, T., RAMACHANDRAN, V., AMOS, K. D., RIVERA, A., JI, B., EVANS, D. B., UND LOGSDON, C. D. 2008. Cancer-associated stromal fibroblasts promote pancreatic tumor progression. Cancer Res 68:918–926. 140 Literaturverzeichnis IKEDA, K., TERASHIMA, M., KAWAMURA, H., TAKIYAMA, I., KOEDA, K., TAKA- GANE, A., SATO, N., ISHIDA, K., IWAYA, T., MAESAWA, C., YOSHINARI, H., UND SAITO, K. 1998. Pharmacokinetics of cisplatin in combined cisplatin and 5- fluorouracil therapy: a comparative study of three different schedules of cisplatin ad- ministration. Jpn J Clin Oncol 28:168–175. ISHII, G., SANGAI, T., ODA, T., AOYAGI, Y., HASEBE, T., KANOMATA, N., EN- DOH, Y., OKUMURA, C., OKUHARA, Y., MAGAE, J., EMURA, M., OCHIYA, T., UND OCHIAI, A. 2003. Bone-marrow-derived myofibroblasts contribute to the cancer- induced stromal reaction. Biochem Biophys Res Commun 309:232–240. JEMAL, A., BRAY, F., CENTER, M. M., FERLAY, J., WARD, E., UND FORMAN, D. 2011. Global cancer statistics. CA Cancer J Clin 61:69–90. JOHNSON, F. M., BEKELE, B. N., FENG, L., WISTUBA, I., TANG, X. M., TRAN, H. T., ERASMUS, J. J., HWANG, L.-L., TAKEBE, N., BLUMENSCHEIN, G. R., LIPP- MAN, S. M., UND STEWART, D. J. 2010. Phase II study of dasatinib in patients with advanced non-small-cell lung cancer. J Clin Oncol 28:4609–4615. JOYCE, J. A. 2005. Therapeutic targeting of the tumor microenvironment. Cancer Cell 7:513–520. KAISER, F., ENGELHARDT, M., RAWLUK, J., MERTELSMANN, R., PASSLICK, B., UND WÄSCH, R. 2011. Current treatment concepts of lung cancer. Dtsch Med Wo- chenschr 136:1901–1906. KALLURI, R. UND ZEISBERG, M. 2006. Fibroblasts in cancer. Nat Rev Cancer 6:392– 401. KANDA, T., SULLIVAN, K. F., UND WAHL, G. M. 1998. Histone-GFP fusion protein enables sensitive analysis of chromosome dynamics in living mammalian cells. Curr Biol 8:377–385. KANG, S.-Y., HALVORSEN, O. J., GRAVDAL, K., BHATTACHARYA, N., LEE, J. M., LIU, N. W., JOHNSTON, B. T., JOHNSTON, A. B., HAUKAAS, S. A., AAMODT, K., YOO, S., AKSLEN, L. A., UND WATNICK, R. S. 2009. Prosaposin inhibits tumor metastasis via paracrine and endocrine stimulation of stromal p53 and Tsp-1. Proc Natl Acad Sci U S A 106:12115–12120. KEATING, M. T., ESCOBEDO, J. A., FANTL, W. J., UND WILLIAMS, L. T. 1988. Li- gand activation causes a phosphorylation-dependent change in platelet-derived growth factor receptor conformation. Trans Assoc Am Physicians 101:24–32. KIARIS, H., CHATZISTAMOU, I., TRIMIS, G., FRANGOU-PLEMMENOU, M., PAFITI- KONDI, A., UND KALOFOUTIS, A. 2005. Evidence for nonautonomous effect of p53 tumor suppressor in carcinogenesis. Cancer Res 65:1627–1630. KITADAI, Y., SASAKI, T., KUWAI, T., NAKAMURA, T., BUCANA, C. D., UND FIDLER, I. J. 2006. Targeting the expression of platelet-derived growth factor receptor by re- active stroma inhibits growth and metastasis of human colon carcinoma. Am J Pathol 169:2054–2065. KLEIHUES, P., SCHÄUBLE, B., ZUR HAUSEN, A., ESTÈVE, J., UND OHGAKI, H. 1997. Tumors associated with p53 germline mutations: a synopsis of 91 families. Am J Pathol 150:1–13. KODA, M., SULKOWSKA, M., KANCZUGA-KODA, L., TOMASZEWSKI, J., KUCHAR- CZUK, W., LESNIEWICZ, T., CYMEK, S., UND SULKOWSKI, S. 2007. The effect of chemotherapy on Ki-67, Bcl-2 and Bak expression in primary tumors and lymph node metastases of breast cancer. Oncol Rep 18:113–119. KOPELOVICH, L. 1982. Genetic predisposition to cancer in man: in vitro studies. Int Rev Cytol 77:63–88. Literaturverzeichnis 141 KOUKOURAKIS, M. I., GIATROMANOLAKI, A., HARRIS, A. L., UND SIVRIDIS, E. 2006. Comparison of metabolic pathways between cancer cells and stromal cells in colorectal carcinomas: a metabolic survival role for tumor-associated stroma. Cancer Res 66:632–637. KRTOLICA, A., PARRINELLO, S., LOCKETT, S., DESPREZ, P. Y., UND CAMPISI, J. 2001. Senescent fibroblasts promote epithelial cell growth and tumorigenesis: a link between cancer and aging. Proc Natl Acad Sci U S A 98:12072–12077. KUPERWASSER, C., CHAVARRIA, T., WU, M., MAGRANE, G., GRAY, J. W., CAREY, L., RICHARDSON, A., UND WEINBERG, R. A. 2004. Reconstruction of functional- ly normal and malignant human breast tissues in mice. Proc Natl Acad Sci U S A 101:4966–4971. LAFKAS, D., TRIMIS, G., PAPAVASSILIOU, A. G., UND KIARIS, H. 2008. p53 mu- tations in stromal fibroblasts sensitize tumors against chemotherapy. Int J Cancer 123:967–971. LANG, G. A., IWAKUMA, T., SUH, Y.-A., LIU, G., RAO, V. A., PARANT, J. M., VALENTIN-VEGA, Y. A., TERZIAN, T., CALDWELL, L. C., STRONG, L. C., EL- NAGGAR, A. K., UND LOZANO, G. 2004. Gain of function of a p53 hot spot mutation in a mouse model of li-fraumeni syndrome. Cell 119:861–872. LASKIN, J. J. UND SANDLER, A. B. 2005. First-line treatment for advanced non-small- cell lung cancer. Oncology (Williston Park) 19:1671–6; discussion 1678–80. LEE, C. B., STINCHCOMBE, T. E., ROSENMAN, J. G., UND SOCINSKI, M. A. 2006. Therapeutic advances in local-regional therapy for stage III non-small-cell lung cancer: evolving role of dose-escalated conformal (3-dimensional) radiation therapy. Clin Lung Cancer 8:195–202. LEITMANN, J. 2010. Cisplatin-induzierte Aktivierung des p53-Wegs in primären Tumor- assoziierten Fibroblasten (TAFs) und Normalgewebe-assoziierten Fibroblasten (NAFs) aus humanen Lungenresektaten. Bachelor-Arbeit, Universität Hohenheim. LEVIN, I. 1912. Changes in the tissue surrounding a growing tumor and the significance of the "precancerous state". J Exp Med 16:149–154. LIM, Y. P., LIM, T. T., CHAN, Y. L., SONG, A. C. M., YEO, B. H., VOJTESEK, B., COOMBER, D., RAJAGOPAL, G., UND LANE, D. 2007. The p53 knowledgebase: an integrated information resource for p53 research. Oncogene 26:1517–1521. MAFFINI, M. V., SOTO, A. M., CALABRO, J. M., UCCI, A. A., UND SONNENSCHEIN, C. 2004. The stroma as a crucial target in rat mammary gland carcinogenesis. J Cell Sci 117:1495–1502. MANGANA, J., LEVESQUE, M. P., KARPOVA, M. B., UND DUMMER, R. 2012. Sora- fenib in melanoma. Expert Opin Investig Drugs 21:557–568. MANNING, G., WHYTE, D. B., MARTINEZ, R., HUNTER, T., UND SUDARSANAM, S. 2002. The protein kinase complement of the human genome. Science 298:1912–1934. MAULIK, G., SHRIKHANDE, A., KIJIMA, T., MA, P. C., MORRISON, P. T., UND SAL- GIA, R. 2002. Role of the hepatocyte growth factor receptor, c-met, in oncogenesis and potential for therapeutic inhibition. Cytokine Growth Factor Rev 13:41–59. MAY, P. UND MAY, E. 1999. Twenty years of p53 research: structural and functional aspects of the p53 protein. Oncogene 18:7621–7636. MCALLISTER, S. S. UND WEINBERG, R. A. 2010. Tumor-host interactions: a far- reaching relationship. J Clin Oncol 28:4022–4028. 142 Literaturverzeichnis MÜERKÖSTER, S., WEGEHENKEL, K., ARLT, A., WITT, M., SIPOS, B., KRUSE, M.- L., SEBENS, T., KLÖPPEL, G., KALTHOFF, H., FÖLSCH, U. R., UND SCHÄFER, H. 2004. Tumor stroma interactions induce chemoresistance in pancreatic ductal car- cinoma cells involving increased secretion and paracrine effects of nitric oxide and interleukin-1beta. Cancer Res 64:1331–1337. MICKE, P., KAPPERT, K., OHSHIMA, M., SUNDQUIST, C., SCHEIDL, S., LINDAHL, P., HELDIN, C.-H., BOTLING, J., PONTEN, F., UND OSTMAN, A. 2007. In situ iden- tification of genes regulated specifically in fibroblasts of human basal cell carcinoma. J Invest Dermatol 127:1516–1523. MINAMI, H., KAWADA, K., EBI, H., KITAGAWA, K., IL KIM, Y., ARAKI, K., MUKAI, H., TAHARA, M., NAKAJIMA, H., UND NAKAJIMA, K. 2008. Phase I and pharma- cokinetic study of sorafenib, an oral multikinase inhibitor, in japanese patients with advanced refractory solid tumors. Cancer Sci 99:1492–1498. MINNA, J. D., BATTEY, J. F., BIRRER, M., BROOKS, B. J., CUTTITTA, F., DEGRE- VE, J., GAZDAR, A. F., JOHNSON, B. E., NAU, M. M., UND SAUSVILLE, E. A. 1986. Chromosomal deletion, gene amplification, alternative processing, and autocrine growth factor production in the pathogenesis of human lung cancer. Princess Takamat- su Symp 17:109–122. MITSUDOMI, T., HAMAJIMA, N., OGAWA, M., UND TAKAHASHI, T. 2000. Progno- stic significance of p53 alterations in patients with non-small cell lung cancer: a meta- analysis. Clin Cancer Res 6:4055–4063. MOK, T. S., WU, Y.-L., THONGPRASERT, S., YANG, C.-H., CHU, D.-T., SAIJO, N., SUNPAWERAVONG, P., HAN, B., MARGONO, B., ICHINOSE, Y., NISHIWAKI, Y., OHE, Y., YANG, J.-J., CHEWASKULYONG, B., JIANG, H., DUFFIELD, E. L., WAT- KINS, C. L., ARMOUR, A. A., UND FUKUOKA, M. 2009. Gefitinib or carboplatin- paclitaxel in pulmonary adenocarcinoma. N Engl J Med 361:947–957. MOLINA, R., SEGUI, M. A., CLIMENT, M. A., BELLMUNT, J., ALBANELLL, J., FER- NANDEZ, M., FILELLA, X., JO, J., GIMENEZ, N., IGLESIAS, E., MIRALLES, M., ALONSO, C., PEIRO, G., PEREZ-PICAÑOL, E., UND BALLESTA, A. M. 1998. p53 oncoprotein as a prognostic indicator in patients with breast cancer. Anticancer Res 18:507–511. MOLL, U. M., LAQUAGLIA, M., BÉNARD, J., UND RIOU, G. 1995. Wild-type p53 protein undergoes cytoplasmic sequestration in undifferentiated neuroblastomas but not in differentiated tumors. Proc Natl Acad Sci U S A 92:4407–4411. MONTERO, J. C., SEOANE, S., OCAÑA, A., UND PANDIELLA, A. 2011. Inhibition of SRC family kinases and receptor tyrosine kinases by dasatinib: possible combinations in solid tumors. Clin Cancer Res 17:5546–5552. MONTERO, S., GUZMÁN, C., VARGAS, C., BALLESTÍN, C., CORTÉS-FUNES, H., UND COLOMER, R. 2001. Prognostic value of cytosolic p53 protein in breast cancer. Tumour Biol 22:337–344. MORIN, P. J. 2003. Drug resistance and the microenvironment: nature and nurture. Drug Resist Updat 6:169–172. MOSCHOS, S. J. UND MANTZOROS, C. S. 2002. The role of the IGF system in cancer: from basic to clinical studies and clinical applications. Oncology 63:317–332. MOSTERTZ, W., STEVENSON, M., ACHARYA, C., CHAN, I., WALTERS, K., LAM- LERTTHON, W., BARRY, W., CRAWFORD, J., NEVINS, J., UND POTTI, A. 2010. Age- and sex-specific genomic profiles in non-small cell lung cancer. JAMA 303:535– 543. MOULIN, V., TAM, B. Y., CASTILLOUX, G., AUGER, F. A., O’CONNOR-MCCOURT, M. D., PHILIP, A., UND GERMAIN, L. 2001. Fetal and adult human skin fibroblasts display intrinsic differences in contractile capacity. J Cell Physiol 188:211–222. Literaturverzeichnis 143 MUELLER, M. M. UND FUSENIG, N. E. 2004. Friends or foes - bipolar effects of the tumour stroma in cancer. Nat Rev Cancer 4:839–849. NAKAMURA, H., SAJI, H., OGATA, A., HOSAKA, M., HAGIWARA, M., SAIJO, T., KAWASAKI, N., UND KATO, H. 2003. cDNA microarray analysis of gene expression in pathologic stage IA nonsmall cell lung carcinomas. Cancer 97:2798–2805. NAVAB, R., STRUMPF, D., BANDARCHI, B., ZHU, C.-Q., PINTILIE, M., RAMNARINE, V. R., IBRAHIMOV, E., RADULOVICH, N., LEUNG, L., BARCZYK, M., PANCHAL, D., TO, C., YUN, J. J., DER, S., SHEPHERD, F. A., JURISICA, I., UND TSAO, M.- S. 2011. Prognostic gene-expression signature of carcinoma-associated fibroblasts in non-small cell lung cancer. Proc Natl Acad Sci U S A 108:7160–7165. OLINER, J. D., KINZLER, K. W., MELTZER, P. S., GEORGE, D. L., UND VOGEL- STEIN, B. 1992. Amplification of a gene encoding a p53-associated protein in human sarcomas. Nature 358:80–83. OLUMI, A. F., GROSSFELD, G. D., HAYWARD, S. W., CARROLL, P. R., TLSTY, T. D., UND CUNHA, G. R. 1999. Carcinoma-associated fibroblasts direct tumor progression of initiated human prostatic epithelium. Cancer Res 59:5002–5011. ORIMO, A., GUPTA, P. B., SGROI, D. C., ARENZANA-SEISDEDOS, F., DELAUNAY, T., NAEEM, R., CAREY, V. J., RICHARDSON, A. L., UND WEINBERG, R. A. 2005. Stromal fibroblasts present in invasive human breast carcinomas promote tumor growth and angiogenesis through elevated SDF-1/CXCL12 secretion. Cell 121:335–348. OZCELIK, H., PINNADUWAGE, D., BULL, S. B., UND ANDRULIS, I. L. 2007. Type of tp53 mutation and ERBB2 amplification affects survival in node-negative breast cancer. Breast Cancer Res Treat 105:255–265. PATHAK, A. UND KUMAR, S. 2012. Independent regulation of tumor cell migration by matrix stiffness and confinement. Proc Natl Acad Sci U S A 109:10334–10339. PATOCS, A., ZHANG, L., XU, Y., WEBER, F., CALDES, T., MUTTER, G. L., PLATZER, P., UND ENG, C. 2007. Breast-cancer stromal cells with tp53 mutations and nodal metastases. N Engl J Med 357:2543–2551. PAULSSON, J., SJÖBLOM, T., MICKE, P., PONTÉN, F., LANDBERG, G., HELDIN, C.- H., BERGH, J., BRENNAN, D. J., JIRSTRÖM, K., UND OSTMAN, A. 2009. Progno- stic significance of stromal platelet-derived growth factor beta-receptor expression in human breast cancer. Am J Pathol 175:334–341. PELHAM, R. J., RODGERS, L., HALL, I., LUCITO, R., NGUYEN, K. C. Q., NAVIN, N., HICKS, J., MU, D., POWERS, S., WIGLER, M., UND BOTSTEIN, D. 2006. Identifica- tion of alterations in DNA copy number in host stromal cells during tumor progression. Proc Natl Acad Sci U S A 103:19848–19853. PENG, B., LLOYD, P., UND SCHRAN, H. 2005. Clinical pharmacokinetics of imatinib. Clin Pharmacokinet 44:879–894. PETERSEN, O. W., NIELSEN, H. L., GUDJONSSON, T., VILLADSEN, R., RANK, F., NIEBUHR, E., BISSELL, M. J., UND RØNNOV-JESSEN, L. 2003. Epithelial to mesen- chymal transition in human breast cancer can provide a nonmalignant stroma. Am J Pathol 162:391–402. PETITJEAN, A., MATHE, E., KATO, S., ISHIOKA, C., TAVTIGIAN, S. V., HAINAUT, P., UND OLIVIER, M. 2007. Impact of mutant p53 functional properties on tp53 mutation patterns and tumor phenotype: lessons from recent developments in the IARC TP53 database. Hum Mutat 28:622–629. Database release R15, November 2010. PFISTER, D. G., JOHNSON, D. H., AZZOLI, C. G., SAUSE, W., SMITH, T. J., BAKER, S., OLAK, J., STOVER, D., STRAWN, J. R., TURRISI, A. T., SOMERFIELD, M. R., UND AMERICAN SOCIETY OF CLINICAL ONCOLOGY 2004. American society of cli- nical oncology treatment of unresectable non-small-cell lung cancer guideline: update 2003. J Clin Oncol 22:330–353. 144 Literaturverzeichnis PIETRAS, K., OSTMAN, A., SJÖQUIST, M., BUCHDUNGER, E., REED, R. K., HELDIN, C. H., UND RUBIN, K. 2001. Inhibition of platelet-derived growth factor receptors re- duces interstitial hypertension and increases transcapillary transport in tumors. Cancer Res 61:2929–2934. PIETRAS, K., PAHLER, J., BERGERS, G., UND HANAHAN, D. 2008. Functions of para- crine PDGF signaling in the proangiogenic tumor stroma revealed by pharmacological targeting. PLoS Med 5:e19. PIETRAS, K., RUBIN, K., SJÖBLOM, T., BUCHDUNGER, E., SJÖQUIST, M., HELDIN, C.-H., UND OSTMAN, A. 2002. Inhibition of PDGF receptor signaling in tumor stroma enhances antitumor effect of chemotherapy. Cancer Res 62:5476–5484. POLYAK, K., HAVIV, I., UND CAMPBELL, I. G. 2009. Co-evolution of tumor cells and their microenvironment. Trends Genet 25:30–38. POWELL, D. W., MIFFLIN, R. C., VALENTICH, J. D., CROWE, S. E., SAADA, J. I., UND WEST, A. B. 1999. Myofibroblasts I. Paracrine cells important in health and disease. Am J Physiol 277:C1–C9. QIU, W., HU, M., SRIDHAR, A., OPESKIN, K., FOX, S., SHIPITSIN, M., TRIVETT, M., THOMPSON, E. R., RAMAKRISHNA, M., GORRINGE, K. L., POLYAK, K., HAVIV, I., UND CAMPBELL, I. G. 2008. No evidence of clonal somatic genetic alterations in cancer-associated fibroblasts from human breast and ovarian carcinomas. Nat Genet 40:650–655. QUANTE, M., TU, S. P., TOMITA, H., GONDA, T., WANG, S. S. W., TAKASHI, S., BAIK, G. H., SHIBATA, W., DIPRETE, B., BETZ, K. S., FRIEDMAN, R., VARRO, A., TYCKO, B., UND WANG, T. C. 2011. Bone marrow-derived myofibroblasts contribute to the mesenchymal stem cell niche and promote tumor growth. Cancer Cell 19:257– 272. RADISKY, D. C., KENNY, P. A., UND BISSELL, M. J. 2007. Fibrosis and cancer: do myofibroblasts come also from epithelial cells via EMT? J Cell Biochem 101:830–839. RØNNOV-JESSEN, L. UND PETERSEN, O. W. 1993. Induction of alpha-smooth muscle actin by transforming growth factor-beta 1 in quiescent human breast gland fibroblasts. Implications for myofibroblast generation in breast neoplasia. Lab Invest 68:696–707. RØNNOV-JESSEN, L., PETERSEN, O. W., UND BISSELL, M. J. 1996. Cellular chan- ges involved in conversion of normal to malignant breast: importance of the stromal reaction. Physiol Rev 76:69–125. RODEMANN, H. P. UND MÜLLER, G. A. 1991. Characterization of human renal fibro- blasts in health and disease: II. in vitro growth, differentiation, and collagen synthesis of fibroblasts from kidneys with interstitial fibrosis. Am J Kidney Dis 17:684–686. ROSELL, R., SCAGLIOTTI, G., DANENBERG, K. D., LORD, R. V. N., BEPLER, G., NOVELLO, S., COOC, J., CRINÒ, L., SÁNCHEZ, J. J., TARON, M., BONI, C., MA- RINIS, F. D., TONATO, M., MARANGOLO, M., GOZZELINO, F., COSTANZO, F. D., RINALDI, M., SALONGA, D., UND STEPHENS, C. 2003. Transcripts in pretreatment biopsies from a three-arm randomized trial in metastatic non-small-cell lung cancer. Oncogene 22:3548–3553. ROWAN, S., LUDWIG, R. L., HAUPT, Y., BATES, S., LU, X., OREN, M., UND VOUS- DEN, K. H. 1996. Specific loss of apoptotic but not cell-cycle arrest function in a human tumor derived p53 mutant. EMBO J 15:827–838. SADLONOVA, A., BOWE, D., NOVAK, Z., MUKHERJEE, S., DUNCAN, V., PAGE, G., UND FROST, A. 2009. Identification of molecular distinctions between normal breast- associated fibroblasts and breast cancer-associated fibroblasts. Cancer Microenviron 1:9–21. Literaturverzeichnis 145 SAINTIGNY, P. UND BURGER, J. A. 2012. Recent advances in non-small cell lung cancer biology and clinical management. Discov Med 13:287–297. SCHOR, S. L., HAGGIE, J. A., DURNING, P., HOWELL, A., SMITH, L., SELLWOOD, R. A., UND CROWTHER, D. 1986. Occurrence of a fetal fibroblast phenotype in fami- lial breast cancer. Int J Cancer 37:831–836. SHAO, Z. M., NGUYEN, M., UND BARSKY, S. H. 2000. Human breast carcinoma desmoplasia is PDGF initiated. Oncogene 19:4337–4345. SHCHEMELININ, I., SEFC, L., UND NECAS, E. 2006a. Protein kinase inhibitors. Folia Biol (Praha) 52:137–148. SHCHEMELININ, I., SEFC, L., UND NECAS, E. 2006b. Protein kinases, their function and implication in cancer and other diseases. Folia Biol (Praha) 52:81–100. SHEKHAR, M. P. V., SANTNER, S., CAROLIN, K. A., UND TAIT, L. 2007. Direct involvement of breast tumor fibroblasts in the modulation of tamoxifen sensitivity. Am J Pathol 170:1546–1560. SHIMODA, M., MELLODY, K. T., UND ORIMO, A. 2010. Carcinoma-associated fibro- blasts are a rate-limiting determinant for tumour progression. Semin Cell Dev Biol 21:19–25. SHURIN, M. R., LU, L., KALINSKI, P., STEWART-AKERS, A. M., UND LOTZE, M. T. 1999. Th1/Th2 balance in cancer, transplantation and pregnancy. Springer Semin Im- munopathol 21:339–359. SIEGEL, R., WARD, E., BRAWLEY, O., UND JEMAL, A. 2011. Cancer statistics, 2011: the impact of eliminating socioeconomic and racial disparities on premature cancer deaths. CA Cancer J Clin 61:212–236. SILZLE, T., RANDOLPH, G. J., KREUTZ, M., UND KUNZ-SCHUGHART, L. A. 2004. The fibroblast: sentinel cell and local immune modulator in tumor tissue. Int J Cancer 108:173–180. SKAUG, V., RYBERG, D., KURE, E. H., ARAB, M. O., STANGELAND, L., MYKING, A. O., UND HAUGEN, A. 2000. p53 mutations in defined structural and functional domains are related to poor clinical outcome in non-small cell lung cancer patients. Clin Cancer Res 6:1031–1037. SOENGAS, M. S., CAPODIECI, P., POLSKY, D., MORA, J., ESTELLER, M., OPITZ- ARAYA, X., MCCOMBIE, R., HERMAN, J. G., GERALD, W. L., LAZEBNIK, Y. A., CORDÓN-CARDÓ, C., UND LOWE, S. W. 2001. Inactivation of the apoptosis effector Apaf-1 in malignant melanoma. Nature 409:207–211. SONNENBERG, M. 2009. Untersuchungen des Einflusses von Chemotherapie auf Tumor- assoziierte Fibroblasten bei Karzinomen der Lunge und Brust in vivo und in verschie- denen ex vivoModellen. Dissertation, Institut für Zoologie, Universität Hohenheim. SONNENBERG, M., VAN DER KUIP, H., HAUBEISS, S., FRITZ, P., SCHROTH, W., FRIEDEL, G., SIMON, W., MÜRDTER, T. E., UND AULITZKY, W. E. 2008. High- ly variable response to cytotoxic chemotherapy in carcinoma-associated fibroblasts (CAFs) from lung and breast. BMC Cancer 8:364. SOS, M. L., MICHEL, K., ZANDER, T., WEISS, J., FROMMOLT, P., PEIFER, M., LI, D., ULLRICH, R., KOKER, M., FISCHER, F., SHIMAMURA, T., RAUH, D., MERMEL, C., FISCHER, S., STÜCKRATH, I., HEYNCK, S., BEROUKHIM, R., LIN, W., WIN- CKLER, W., SHAH, K., LAFRAMBOISE, T., MORIARTY, W. F., HANNA, M., TOLO- SI, L., RAHNENFÜHRER, J., VERHAAK, R., CHIANG, D., GETZ, G., HELLMICH, M., WOLF, J., GIRARD, L., PEYTON, M., WEIR, B. A., CHEN, T.-H., GREULICH, H., BARRETINA, J., SHAPIRO, G. I., GARRAWAY, L. A., GAZDAR, A. F., MINNA, J. D., MEYERSON, M., WONG, K.-K., UND THOMAS, R. K. 2009. Predicting drug susceptibility of non-small cell lung cancers based on genetic lesions. J Clin Invest 119:1727–1740. 146 Literaturverzeichnis SOUSSI, T. UND BÉROUD, C. 2001. Assessing tp53 status in human tumours to evaluate clinical outcome. Nat Rev Cancer 1:233–240. SUGIMOTO, H., MUNDEL, T. M., KIERAN, M. W., UND KALLURI, R. 2006. Identi- fication of fibroblast heterogeneity in the tumor microenvironment. Cancer Biol Ther 5:1640–1646. SUZUKI, K. UND MATSUBARA, H. 2011. Recent advances in p53 research and cancer treatment. J Biomed Biotechnol 2011:978312. TAMMEMAGI, M. C., MCLAUGHLIN, J. R., UND BULL, S. B. 1999. Meta-analyses of p53 tumor suppressor gene alterations and clinicopathological features in resected lung cancers. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 8:625–634. TLSTY, T. D. UND HEIN, P. W. 2001. Know thy neighbor: stromal cells can contribute oncogenic signals. Curr Opin Genet Dev 11:54–59. TOMIZAWA, Y., KOHNO, T., FUJITA, T., KIYAMA, M., SAITO, R., NOGUCHI, M., MATSUNO, Y., HIROHASHI, S., YAMAGUCHI, N., NAKAJIMA, T., UND YOKOTA, J. 1999. Correlation between the status of the p53 gene and survival in patients with stage I non-small cell lung carcinoma. Oncogene 18:1007–1014. TRIMBOLI, A. J., CANTEMIR-STONE, C. Z., LI, F., WALLACE, J. A., MERCHANT, A., CREASAP, N., THOMPSON, J. C., CASERTA, E., WANG, H., CHONG, J.-L., NAIDU, S., WEI, G., SHARMA, S. M., STEPHENS, J. A., FERNANDEZ, S. A., GURCAN, M. N., WEINSTEIN, M. B., BARSKY, S. H., YEE, L., ROSOL, T. J., STROMBERG, P. C., ROBINSON, M. L., PEPIN, F., HALLETT, M., PARK, M., OSTROWSKI, M. C., UND LEONE, G. 2009. Pten in stromal fibroblasts suppresses mammary epithelial tumours. Nature 461:1084–1091. TRIMIS, G., CHATZISTAMOU, I., POLITI, K., KIARIS, H., UND PAPAVASSILIOU, A. G. 2008. Expression of p21waf1/Cip1 in stromal fibroblasts of primary breast tumors. Hum Mol Genet 17:3596–3600. TSAO, A. S., LIU, S., FUJIMOTO, J., WISTUBA, I. I., LEE, J. J., MAROM, E. M., CHARNSANGAVEJ, C., FOSSELLA, F. V., TRAN, H. T., BLUMENSCHEIN, G. R., PAPADIMITRAKOPOULOU, V., KIES, M. S., HONG, W. K., UND STEWART, D. J. 2011. Phase II trials of imatinib mesylate and docetaxel in patients with metastatic non-small cell lung cancer and head and neck squamous cell carcinoma. J Thorac Oncol 6:2104–2111. TSAO, M.-S., AVIEL-RONEN, S., DING, K., LAU, D., LIU, N., SAKURADA, A., WHITEHEAD, M., ZHU, C.-Q., LIVINGSTON, R., JOHNSON, D. H., RIGAS, J., SEY- MOUR, L., WINTON, T., UND SHEPHERD, F. A. 2007. Prognostic and predictive im- portance of p53 and RAS for adjuvant chemotherapy in non small-cell lung cancer. J Clin Oncol 25:5240–5247. TUHKANEN, H., ANTTILA, M., KOSMA, V.-M., YLÄ-HERTTUALA, S., HEINONEN, S., KURONEN, A., JUHOLA, M., TAMMI, R., TAMMI, M., UND MANNERMAA, A. 2004. Genetic alterations in the peritumoral stromal cells of malignant and borderline epithelial ovarian tumors as indicated by allelic imbalance on chromosome 3p. Int J Cancer 109:247–252. VAJPAI, N., STRAUSS, A., FENDRICH, G., COWAN-JACOB, S. W., MANLEY, P. W., GRZESIEK, S., UND JAHNKE, W. 2008. Solution conformations and dynamics of ABL kinase-inhibitor complexes determined by NMR substantiate the different binding modes of imatinib/nilotinib and dasatinib. J Biol Chem 283:18292–18302. VAN DER KUIP, H., MÜRDTER, T. E., SONNENBERG, M., MCCLELLAN, M., GUT- ZEIT, S., GERTEIS, A., SIMON, W., FRITZ, P., UND AULITZKY, W. E. 2006. Short term culture of breast cancer tissues to study the activity of the anticancer drug taxol in an intact tumor environment. BMC Cancer 6:86. Literaturverzeichnis 147 VEGA, F. J., INIESTA, P., CALDÉS, T., SANCHEZ, A., LÓPEZ, J. A., DE JUAN, C., DIAZ-RUBIO, E., TORRES, A., BALIBREA, J. L., UND BENITO, M. 1997. p53 exon 5 mutations as a prognostic indicator of shortened survival in non-small-cell lung cancer. Br J Cancer 76:44–51. VENET, D., DUMONT, J. E., UND DETOURS, V. 2011. Most random gene expression signatures are significantly associated with breast cancer outcome. PLoS Comput Biol 7:e1002240. VOGELSTEIN, B. 1990. Cancer. a deadly inheritance. Nature 348:681–682. VOUSDEN, K. H. UND PRIVES, C. 2009. Blinded by the light: The growing complexity of p53. Cell 137:413–431. WAKELEE, H., DUBEY, S., UND GANDARA, D. 2007. Optimal adjuvant therapy for non-small cell lung cancer – how to handle stage I disease. Oncologist 12:331–337. WANG, W., LI, Q., YAMADA, T., MATSUMOTO, K., MATSUMOTO, I., ODA, M., WA- TANABE, G., KAYANO, Y., NISHIOKA, Y., SONE, S., UND YANO, S. 2009. Crosstalk to stromal fibroblasts induces resistance of lung cancer to epidermal growth factor re- ceptor tyrosine kinase inhibitors. Clin Cancer Res 15:6630–6638. WANG, X., HOCHHAUS, A., KANTARJIAN, H. M., AGRAWAL, S., ROY, A., PFISTER, M., CHEN, T., BLEICKARDT, E., NICAISE, C., UND SHAH, N. 2008. Dasatinib pharmacokinetics and exposure-response (E-R): Relationship to safety and efficacy in patients (pts) with chronic myeloid leukemia (CML). In Journal of Clinical Oncology (ASCO Annual Meeting Proceedings) May 2008, volume 26, No 15S: 3590. WEISBERG, E., MANLEY, P. W., BREITENSTEIN, W., BRÜGGEN, J., COWAN-JACOB, S. W., RAY, A., HUNTLY, B., FABBRO, D., FENDRICH, G., HALL-MEYERS, E., KUNG, A. L., MESTAN, J., DALEY, G. Q., CALLAHAN, L., CATLEY, L., CAVAZ- ZA, C., AZAM, M., MOHAMMED, A., NEUBERG, D., WRIGHT, R. D., GILLILAND, D. G., UND GRIFFIN, J. D. 2005. Characterization of AMN107, a selective inhibitor of native and mutant Bcr-Abl. Cancer Cell 7:129–141. WEISBERG, E., MANLEY, P. W., COWAN-JACOB, S. W., HOCHHAUS, A., UND GRIF- FIN, J. D. 2007. Second generation inhibitors of BCR-ABL for the treatment of imatinib-resistant chronic myeloid leukaemia. Nat Rev Cancer 7:345–356. WORTHLEY, D. L., RUSZKIEWICZ, A., DAVIES, R., MOORE, S., NIVISON-SMITH, I., TO, L. B., BROWETT, P., WESTERN, R., DURRANT, S., SO, J., YOUNG, G. P., MULLIGHAN, C. G., BARDY, P. G., UND MICHAEL, M. Z. 2009. Human gastro- intestinal neoplasia-associated myofibroblasts can develop from bone marrow-derived cells following allogeneic stem cell transplantation. Stem Cells 27:1463–1468. XUE, W., ZENDER, L., MIETHING, C., DICKINS, R. A., HERNANDO, E., KRIZHA- NOVSKY, V., CORDON-CARDO, C., UND LOWE, S. W. 2007. Senescence and tumour clearance is triggered by p53 restoration in murine liver carcinomas. Nature 445:656– 660. YU, Q. UND STAMENKOVIC, I. 2000. Cell surface-localized matrix metalloproteinase- 9 proteolytically activates TGF-beta and promotes tumor invasion and angiogenesis. Genes Dev 14:163–176. ZALMAS, L. P., ZHAO, X., GRAHAM, A. L., FISHER, R., REILLY, C., COUTTS, A. S., UND THANGUE, N. B. L. 2008. DNA-damage response control of E2F7 and E2F8. EMBO Rep 9:252–259. ZEISBERG, E. M., POTENTA, S., XIE, L., ZEISBERG, M., UND KALLURI, R. 2007. Discovery of endothelial to mesenchymal transition as a source for carcinoma- associated fibroblasts. Cancer Res 67:10123–10128. ZEISBERG, M., STRUTZ, F., UND MÜLLER, G. A. 2000. Role of fibroblast activation in inducing interstitial fibrosis. J Nephrol 13 Suppl 3:S111–S120. 149 Danksagung Mein herzlicher Dank gilt Professor Dr. Walter E. Aulitzky für sein unermüdliches En- gagement bei der Leitung und Unterstützung unserer Arbeitsgruppe und für Vorträge, die meinen Blickwinkel erweiterten. Vielen Dank auch an Professor Dr. Peter Scheurich für die Betreuung von Seiten der Uni- versität Stuttgart und sein Interesse an diesem Projekt sowie dem gesamten IZI für die unnachahmliche Atmosphäre bei den Retreats. Prof. Dr. Matthias Schwab danke ich für die Möglichkeit, diese Dissertation an seinem Institut anfertigen zu können. Danke, Heiko, für deinen außergewöhnlichen Einsatz, auf Anfrage Rund-um-die-Uhr an 365 Tagen im Jahr, für deine fundierten Anregungen, die dem Projekt Richtung gaben und für die wertvolle Möglichkeit, Privates und Berufliches nach meinen Vorstellungen zu regeln. Ich danke Maike Sonnenberg und Kerstin Willecke für die stetige Hilfe, Aufmunterung, Ablenkung und Freundschaft. Und danke für die tolle Vorarbeit und stetige Pflege, die dieses Projekt ermöglicht haben. Ich danke Jens Schmid für die Kontinuität in der Zusammenarbeit in diesem Projekt, für Diskussionen und für Korrekturen der Projekt-Präsentation. Ich danke allen „Aulis“ und denen, die die Mittagspausen mit mir geteilt haben für Ge- spräche über Wissenschaft und den Rest der Welt, ebenso allen, die neben ihren admi- nistrativen Aufgaben noch Zeit für ein kurzes Gespräch hatten. Insbesondere danke ich Dr. Peter Fritz, der diese Arbeit auch nach seinem Ruhestand bei pathologischen Fragen begleitete. Mein Dank gilt auch der Robert Bosch Gesellschaft für medizinische Forschung mbH für die finanzielle Unterstützung während der Durchführung dieser Arbeit. Ein besonders herzlicher Dank gilt meinem privaten Arbeits-Ermöglichungs-Netz. Her- vorheben möchte ich unsere Tagesmütter Erika Kloos und Olha Hene sowie meine zwei regelmäßig-Außerplanmäßigen Kathleen Renz und Patricia Graham. Mein Leben und damit auch diese Arbeit sind durch meine Familie geerdet. Ich danke meinen Eltern, die meinen Ehrgeiz immer unterstützt haben. Täglich ermöglicht wurde meine Promotion durch meinen Mann, der alles Nicht-Fachliche gemeinsam mit mir or- ganisierte, und durch meine Kinder, die meine Arbeit im Institut und zu Hause vor dem Laptop selbst durch Unterbrechungen noch bereicherten und die täglich erstaunlichen Forschergeist zeigen.