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Bibliographic Metadata

Title
Development of next-generation extracorporeal carcinoma models for the identification of genotype-drug response relationships and personalized cancer therapies / submitted by Nico Jacobi
Additional Titles
Entwicklung neuartiger extrakorporaler Karzinommodelle für die Identifikation Personalisierter Krebstherapien
AuthorJacobi, Nico
Thesis advisorEger, Andreas
Published2017
Description143 Blatt : Illustrationen, Diagramme
Institutional NoteMedizinische Universität Wien, Diss., 2017
Annotation
Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
Date of SubmissionDecember 2017
LanguageEnglish
Document typeDissertation (PhD)
Keywords (DE)ErbB Proteinfamilie / Zielgerichtete Therapien / Onkogen Abhängigkeit / Synthetische Letalität / Wirkstoffentwicklung / Tumormodelle / 3D-Zellkultur / Personalisierte Medizin / Präzisionstherapie / Tissue Engineering / Laser-Mikrodissektion / Epithelial-mesenchymale Transition / Tumormetastasierung
Keywords (EN)ErbB family / targeted therapeutics / oncogene addiction / synthetic lethality / drug discovery / tumor modeling / 3D-cell culture / personalized medicine / precision therapy / tissue engineering / laser-microdissection / epithelial-mesenchymal transition / tumor metastasis
URNurn:nbn:at:at-ubmuw:1-17407 Persistent Identifier (URN)
Restriction-Information
 The work is publicly available
Files
Development of next-generation extracorporeal carcinoma models for the identification of genotype-drug response relationships and personalized cancer therapies [10.22 mb]
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Reference
Classification
Abstract (German)

Um Krebstherapien zu verbessern, sind die Beschreibung robuster Biomarker und die Entwicklung von prädiktiveren Wirkstoffmodellen essentiell. Diese Modelle müssen die Wirksamkeit und Toxizität von Substanzen präzise vorhersagen können, bevor es überhaupt noch zur klinischen Anwendung kommt. In dieser Arbeit werden dreidimensionale (3D) Wirkstoffmodelle mit herkömmlichen zweidimensionalen (2D) Modellen verglichen. Im Review „ErbB Family Signalling: A Paradigm for Oncogene Addiction and Personalized Oncology“ sowie dem Artikel „Organotypic three-dimensional cancer cell cultures mirror drug responses in vivo: Lessons learned from the inhibition of EGFR signaling“ werden die molekularen Unterschiede der Modelle kritisch beleuchtet und mögliche Einsatzgebiete für zukünftige Wirkstoffstudien abgesteckt. Neben konventionellen Chemoterapeutika wird hier ein Fokus auf die Wirkung von Inhibitoren gegen ErbB1/2 gelegt, da diese Zellrezeptoren in einer Vielzahl von Krebsentitäten mutiert sowie hochreguliert sind. Hierbei konnten wir zeigen, dass nur 3D Modelle klinische Beobachtungen reproduzierbar wiedergeben konnten. Signifikante Unterschiede in der Expression und Phosphorylierung der ErbB Rezeptoren, sowie veränderte Genexpressionsmuster apoptoserelevanter Gene, tragen hierzu wesentlich bei. In einem weiteren 3D Modell zeigen wir im Artikel „Alpha-Catulin Contributes to Drug-Resistance of Melanoma by Activating NF-B and AP-1“, wie das erst kürzlich entdeckte Protein -Catulin zur Wirkstoffresistenz bei Melanomzellen beiträgt und konnten so unter Beweis stellen, dass komplexe Modelle ebenso in der Grundlagenforschung einen essentiellen Beitrag leisten können. Durch einen -Catulin Gen-Knockdown gelang es, die chemoresistenten Krebszellen auf Chemotherapeutika zu sensibilisieren. Im 3D Modell konnten wir dies anhand von phenotypischen Veränderungen verdeutlichen. In einem neuen methodologischen Ansatz für die Diagnostik von Brustkrebspatientinnen konnten wir in der Studie „The combinatorial approach of laser-captured microdissection and reverse transcription quantitative polymerase chain reaction accurately determines HER2 status in breast cancer“ den klinisch hochrelevanten Biomarker HER2 (auch ErbB2) in Paraffin-eingebetteten (FFPE) Proben präzise nachweisen. Die Einstufung von Brustkrebspatientinnen auf Basis des HER2 Status ist eine anerkannte Strategie, um neoadjuvante Therapien zielgerecht zu steuern. Weil mit den gängigen Methoden FISH und IHC diverse Problematiken (u.a. Subjektivität, mangelnde Automatisierungsmöglichkeit) assoziiert werden, verfolgten wir eine alternative Herangehensweise auf Basis der RT-qPCR Methode. Mit Hilfe von Laser-Mikrodissektion und RT-qPCR konnte so in dreißig duktalen Brustkarzinomen eine vergleichbare Präzision wie bei FISH und IHC erzielt werden. Im letzten Manuskript „Combined analysis of E-cadherin and ZEB1 expression facilitates prediction of metastatic outcome” verweisen wir im Hinblick auf die Früherkennung von Metastasierung auf den prognostischen Mehrwert von neuen diagnostischen Biomarkerkombinationen. Die Hochregulierung von ZEB1 bei gleichzeitigem Verlust von E-Cadherin kennzeichnet häufig den Prozess der Epithelial-mesenchymalen Transition (EMT), die während der Krebsentwicklung mit frühen Phasen der Metastasierung assoziiert ist. Mittels IHC konnten wir feststellen, dass mehr als die Hälfte der untersuchten FFPE Proben von MagenkrebspatientInnen doppelt positiv für E-Cadherin/ZEB1 waren. Die Identifizierung von diesen „in-transit“ Tumorzellen kann dabei helfen, bereits früher Metastasierung zu prognostizieren, als es derzeit mittels der E-Cadherin-negativ/ZEB1-positiv Evaluierung von Tumoren möglich ist. Personalisierte Medizin stellt in Anbetracht kontemporärer Entwicklungen ein erfolgversprechendes Konzept im Kampf gegen Krebs dar. Prädiktive Wirkstoffmodelle und neue Biomarker(-kombinationen) können hierfür entscheidende Wegbereiter sein.

Abstract (English)

The discovery of novel biomarkers and the development of robust and predictive drug discovery models represent a crucial task in drug discovery. Predictive models must provide an optimal (micro-) environment for the reliable prediction of efficacy and toxicity of a variety of compounds before they enter clinical studies. In this thesis, three-dimensional (3D) drug discovery models are compared to conventional two-dimensional (2D) models. The review ‘ErbB Family Signalling: A Paradigm for Oncogene Addiction and Personalized Oncology as well as the article ‘Organotypic threedimensional cancer cell cultures mirror drug responses in vivo: Lessons learned from the inhibition of EGFR signaling aim to critically comment on the models molecular differences and highlight potential areas of application. Thereby, we focussed on the inhibitory activity of compounds targeting the epidermal growth factor receptor (EGFR), which is known to be frequently mutated in various cancers. By investigating the therapeutic effects of targeted inhibitors and chemotherapeutics, we demonstrate that 3D cancer models reflect clinical observations better than their 2D counterparts. We suggest that the observed differential protein levels and phosphorylation patterns of the ErbB family members and altered expression of apoptosis-associated genes substantially contribute to that observation. In a second spheroid-based model published in the article ‘Alpha-Catulin Contributes to Drug-Resistance of Melanoma by Activating NF-B and AP-1, the correlation between drug resistance in melanoma and the recently discovered protein -catulin could demonstrate the applicability of 3D models also in basic research. -Catulin knockdown compromised the cancer cells chemoresistance and sensitized them to the treatment with chemotherapeutic agents. Using a 3D model, we could reveal a significant change in cellular phenotype after the treatment of knockdown melanoma cells. These findings could give significant value to the prediction of chemotherapeutic cytotoxicity. Furthermore, new methodological approaches for clinical diagnostics in breast cancer patients are outlined in the article ‘The combinatorial approach of laser-captured microdissection and reverse transcription quantitative polymerase chain reaction accurately determines HER2 status in breast cancer. The classification of breast cancer patients based on their HER2 (also known as ErbB2) status proved to significantly improve the selection of adjuvant therapies. Due to several drawbacks of FISH and IHC (e.g. user subjectivity, lack of automatization), which are the common methods to assess the HER2 status, we suggest that RT-qPCR may represent a powerful, alternative method. We could demonstrate for thirty ductal carcinomas of the breast that microdissection and subsequent RT-qPCR yielded comparable precision and accuracy as FISH and IHC. Finally, we could highlight in the manuscript ‘Combined analysis of E-cadherin and ZEB1 expression facilitates prediction of metastatic outcome the prognostic value of Ecadherin/ZEB1 double positive cancers in early detection of metastasis. By using IHC, we could demonstrate on FFPE tumor tissue samples that more than half of all investigated metastatic cases in gastric cancer exhibited ZEB1 and E-cadherin double positive cancer cells. The identification of these in-transit tumor populations may help to predict very early metastasis better than assessing conventional E-cadherin-negative/ZEB1-positive patterns. In summary, the development of highly predictive drug discovery models and the implementation and use of precision medicine represent a crucial step we must prioritize to improve on current anticancer drug attrition rates and to take a leap on the endeavour to cure cancer. 3D cancer models and a collective effort to find new robust biomarkers can substantially aid to reach this goal in the future.

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