Simple Science

Hochmoderne Wissenschaft einfach erklärt

# Gesundheitswissenschaften# Onkologie

Neue Einblicke in kolorektale Adenome durch Proteomik

Studie zeigt Proteinmarker, die das Screening für Darmkrebs verbessern könnten.

― 6 min Lesedauer


Fortschritte in derFortschritte in derProteomik bei Darmkrebsverändern.könnte die Behandlung von DarmkrebsDie Identifizierung von Proteinen
Inhaltsverzeichnis

Kolorektales Karzinom (CRC) ist ein grosses Gesundheitsproblem weltweit. Es gehört zu den häufigsten Krebsarten, liegt bei Diagnosen an dritter und bei krebsbedingten Todesfällen an zweiter Stelle. Wenn CRC in einem späteren Stadium entdeckt wird, sind die Heilungschancen deutlich geringer. Die meisten CRC-Fälle entstehen durch verschiedene Umweltfaktoren, wie schlechte Ernährung, Bewegungsmangel, Fettleibigkeit, Rauchen und übermässigen Alkoholkonsum.

In vielen einkommensstarken Ländern haben regelmässige CRC-Screening-Programme dazu beigetragen, die Erkrankungsraten zu senken. Screenings helfen, die frühen Anzeichen von Krebs wie Adenome, das sind abnormale Wucherungen im Dickdarm, zu finden und zu entfernen. Trotz dieser Fortschritte steigen die Fälle in Entwicklungsländern, besonders bei Menschen unter 50.

Regelmässige Screenings können das Risiko, an CRC zu sterben, erheblich verringern. Wenn Adenome früh erkannt werden, können sie entfernt werden, und die Patienten können je nach Anzahl und Grösse der entfernten Adenome Nachkontrollen bekommen. Allerdings werden die meisten Fälle mit einer speziellen Art von Abnormalität, die als hochgradige (HG) Dysplasie bezeichnet wird, oft als hochriskant behandelt. Das bedeutet, dass, obwohl nur ein kleiner Prozentsatz dieser Fälle krebsartig wird, Patienten trotzdem häufig behandelt werden. Das kann sowohl für die Patienten als auch für die Gesundheitssysteme herausfordernd sein.

Herausforderungen bei der aktuellen Screening- und Diagnosetechnik

Die aktuellen Methoden zur Bewertung von Adenomen, wie die Untersuchung von Gewebeproben, konzentrieren sich hauptsächlich auf visuelle Merkmale. Dieser Ansatz kann zu unnötigen Behandlungen von nicht-krebsartigen Wucherungen führen, weshalb es wichtig ist, bessere Möglichkeiten zu finden, diese Fälle anhand detaillierter Daten zu klassifizieren, statt sich nur auf das äussere Erscheinungsbild zu verlassen.

Ärzte bewahren Gewebeproben typischerweise, indem sie sie mit Formalin fixieren und in Paraffin einbetten. Diese Proben können viele Jahre haltbar sein und sind stabil genug, um für weitere Studien weit über ihre ursprüngliche Entnahme hinaus verwendet zu werden. Wie lange die Proben aufbewahrt wurden und unter welchen Bedingungen sie gelagert werden, kann jedoch die Qualität der Materialien im Inneren beeinflussen.

In letzter Zeit haben Fortschritte in der Massenspektrometrie (MS) die Untersuchung von Proteinen in erhaltenem Gewebe erheblich verbessert. Durch neue und verbesserte Methoden zur Probenvorbereitung können Forscher jetzt grosse Gruppen von Proteinen in einem klinischen Setting effektiver als zuvor analysieren. Neue Techniken ermöglichen es sogar, sehr kleine Proben detailliert zu untersuchen, was zur Identifizierung vieler Proteine führt, die Aufschluss über Gesundheitszustände geben könnten.

Untersuchung von Proteinprofilen in kolorektalen Adenomen

In dieser Studie haben die Forscher versucht, einen detaillierten Prozess mit Deep Visual Proteomics (DVP) zu schaffen, um Proteinprofile in kolorektalen Adenomen zu untersuchen. Sie wählten ein spezifisches Protein, den Caudal-type homeobox Transkriptionsfaktor 2 (CDX2), um ihre Analyse zu leiten. CDX2 spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und Funktion des Darms. Seine Funktion kann sich je nach Situation ändern; es kann als Tumorsuppressor oder als Faktor, der das Tumorwachstum fördert, agieren.

Der Verlust von CDX2 beim kolorektalen Krebs ist mit schweren Erkrankungen verbunden und wird oft in Fällen mit bestimmten molekularen Merkmalen beobachtet. Das macht CDX2 zu einem guten Kandidaten zur Identifizierung einzigartiger Marker, die anzeigen, wie aggressiv ein Tumor sein könnte.

Die Forscher sammelten Gewebeproben von Patienten mit HG-Dysplasie-Adenomen zur Untersuchung. Sie kategorisierten die Proben in drei Gruppen, basierend auf dem, was mit den Patienten afterward passierte: diejenigen, die Krebs entwickelten, diejenigen, die ein weiteres Adenom hatten, und diejenigen, die mindestens zehn Jahre lang keine neuen Wucherungen hatten.

DVP-Workflow-Entwicklung

Die Studie konzentrierte sich auf die Entwicklung eines robusten, effizienten DVP-Prozesses, der sich nahtlos in bestehende klinische Praktiken integriert. Diese Methode sollte detaillierte Informationen über Proteine auf Einzelzellebene liefern, was entscheidend ist, um die Unterschiede innerhalb und zwischen Tumoren zu verstehen.

Durch die Analyse eines bestimmten Patienten, dessen Adenome chirurgisch entfernt wurden, identifizierten die Forscher Bereiche des Gewebes, die unterschiedliche Merkmale aufwiesen, wie hochgradige Dysplasie, niedriggradige Dysplasie oder normales Gewebe mit Immunzellen. Sie quantifizierten, wie viele von jedem Zelltyp in jedem Bereich vorhanden waren, was hilfreiche Informationen über die Zusammensetzung des Tumors lieferte.

Die Analyse offenbarte wichtige Details über die in den verschiedenen Zelltypen innerhalb der Adenome vorhandenen Proteine, die Einblicke in das Verhalten und die Entwicklung dieser Tumoren geben könnten.

Ergebnisse der proteomischen Analyse

Die Ergebnisse zeigten verschiedene Proteinprofile in verschiedenen Zelltypen in den Adenomen. Die detaillierte Untersuchung der Proteinsignaturen offenbarte signifikante metabolische Veränderungen in Bereichen mit hoher Dysplasie, was darauf hinweist, dass das Verhalten der Zellen in diesen Regionen anders war als in den normalen Gewebeteilen.

Einer der Schlüsselfunde war, dass Proteine, die an der Energieproduktion durch Glykolyse beteiligt sind, in den Hochdysplasie-Bereichen erhöht waren. Im Gegensatz dazu waren Proteine, die an der Zellatmung beteiligt sind, reduziert, was auf eine Veränderung der Art und Weise hinweist, wie die Zellen Energie metabolisierten. Dies ist ein bekanntes Phänomen, das in krebserkranktem Gewebe beobachtet wird, wo die Zellen dazu neigen, Glykolyse auch in Anwesenheit von Sauerstoff zu bevorzugen, eine Veränderung, die häufig als Warburg-Effekt bezeichnet wird.

Identifizierung von Markern für Tumorprogression

Als die Forscher sich spezifischer auf die CDX2++ Zellen konzentrierten, begannen sie, Proteinmarker zu identifizieren, die helfen könnten, zwischen den verschiedenen Ergebnissen, die bei den Patienten beobachtet wurden, zu unterscheiden. Sie fanden drei Proteine – DMBT1, CD99 und MARCKS – die vielversprechende Muster zeigten.

DMBT1 wird als Tumorsuppressor betrachtet. Es wurde in niedrigeren Konzentrationen bei Patienten gefunden, die Krebs entwickelten, was darauf hindeutet, dass es ein kritischer Marker zur Überwachung sein könnte. Im Gegensatz dazu wurden CD99 und MARCKS in höheren Mengen bei Krebserkrankungen gefunden, was darauf hindeutet, dass sie eine Rolle bei der Tumorprogression spielen.

Diese Proteine könnten potenzielle Kandidaten für die Entwicklung eines Stratifikationssystems darstellen. Durch die Identifizierung, welche Tumoren basierend auf bestimmten Proteinlevels eher fortschreiten, könnten Ärzte bessere Behandlungsentscheidungen treffen und die Patientenergebnisse verbessern.

Fazit: Implikationen für zukünftige Praktiken

Die Studie hebt die Notwendigkeit innovativer Methoden zur Bewertung kolorektaler Adenome hervor. Mit DVP haben die Forscher wichtige Informationen über Proteinveränderungen entdeckt, die auftreten, während sich Adenome entwickeln. Dieser Ansatz ermöglicht ein nuancierteres Verständnis davon, wie sich diese Tumoren verhalten, und könnte genauere Behandlungsentscheidungen leiten.

Die Identifizierung spezifischer Marker, die auf Tumorprogression hinweisen, wird die aktuellen Screening- und Überwachungspraktiken verbessern und letztlich die Patientenversorgung bei kolorektalem Krebs optimieren. Die Ergebnisse zeigen einen vielversprechenden Weg für zukünftige Forschung, mit dem Ziel, fortschrittliche Proteomik mit etablierten klinischen Protokollen zu kombinieren, um den Kampf gegen kolorektalen Krebs zu verstärken.

Originalquelle

Titel: Spatial characterization and stratification of colorectal adenomas by Deep Visual Proteomics

Zusammenfassung: Colorectal adenomas (CRA) are precursor lesions of the colon that may progress to adenocarcinomas, with patients currently categorized into risk groups by morphological features. We aimed to establish a molecular feature-based risk allocation framework towards improved patient stratification. Deep Visual Proteomics (DVP) is a novel approach that combines image-based artificial intelligence with automated microdissection and ultra-high sensitive mass spectrometry. Here we used DVP on formalin-fixed, paraffin-embedded (FFPE) CRA tissues from nine patients, immunohistologically stained for Caudal-type homeobox 2 (CDX2), a protein implicated in colorectal cancer, enabling the characterization of cellular heterogeneity within distinct tissue regions and across patients. DVP seamlessly integrated with current pathology workflows and equipment, identifying DMBT1, MARCKS and CD99 as correlated with disease recurrence history, making them potential markers of risk stratification. DVP uncovered a metabolic switch towards anaerobic glycolysis in areas of high dysplasia, which was specific for cells with high CDX2 expression. Our findings underscore the potential of spatial proteomics to refine early-stage detection and contribute to personalized patient management strategies and provided novel insights into metabolic reprogramming.

Autoren: Matthias Mann, S. Kabatnik, F. Post, L. Drici, A. Snejbjerg Bartels, M. T. Strauss, X. Zheng, G. I. Madsen, A. Mund, F. A. Rosenberger, J. M. A. Moreira

Letzte Aktualisierung: 2023-11-27 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.11.25.23298987

Quell-PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.11.25.23298987.full.pdf

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an medrxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

Mehr von den Autoren

Ähnliche Artikel