In der vorliegenden Arbeit wurden verschiedene Determinanten molekulärer und zellulärer Heterogenität hinsichtlich ihrer Bedeutung für die klinische Neuroonkologie untersucht. Tumorzellgehalt wurde als prognostischer Marker in Glioblastomen identifiziert und deutet auf eine klinisch bedeutsame Rolle der Immuninfiltration hin. Gleichzeitig konnte gezeigt werden, dass die Untersuchung der Methylierung des MGMT-Promoters ausreichend robust gegenüber Schwankungen des Tumorzellgehalts ist. Die Charakterisierung des Transkriptionsfaktors ZEB1 hingegen stellte sich nach Berücksichtigung der zellulären Komposition nicht weiter als prognostisch relevant heraus. Umfassende molekulare Charakterisierung seltener Astroblastome erlaubte eine Reklassifikation in bekannte, molekular gut definierte Entitäten und zeigt die Schwächen einer rein histologischen Diagnose auf. Ein Zusammenhang zwischen EGFR-Amplifikationen, Invasion und Angiogenese in Glioblastomen konnte experimentell in vitro und in vivo gezeigt werden. Die methylierungsbasierte Klassifikation mittels Nanopore-Sequenzierung erlaubt eine zeitnahe und hypothesenfreie Identifikation von Tumoridentitäten aus nativen DNA-Proben durch Vergleich eines genomweiten Methylierungsprofil mit Referenzprofilen nahezu aller bekannter Hirntumoren unter Anwendung Methoden maschinellen Lernens. Darüber hinaus erlaubt die Methode die Bestimmung von Kopienzahlveränderungen und strukturelle Charakterisierung extrachromosomaler DNA-Amplifikationen.
In the present work, molecular and cellular determinants of tumor heterogeneity were studied with respect to their role in clinical neuro-oncology. Tumor cell content was identified as a prognostic biomarker in glioblastoma, which indicates a clinically relevant role of immune cell infiltration in this tumor type. Importantly, current methods to determine MGMT promoter methylation status were shown not to be affected by variation of tumor cell content. In contrast, the transcription factor ZEB1 was shown not to be of prognostic value after correction for cellular composition. Comprehensive molecular characterization of astroblastomas resulted in their reclassification into known, molecularly well-characterized tumor entities and illustrates limitations of histomorphology. Correlations between EGFR amplifications, invasion and angiogenesis in glioblastoma were established experimentally in vitro and in vivo. DNA methylation-based classification using nanopore sequencing enables rapid and unbiased identification of brain tumors from native DNA samples by comparison of genome-wide methylation profiles with reference data from most known brain tumors using supervised machine learning. In addition, the method allows detection of copy number alterations and resolving the structure of extrachromosomal DNA amplifications.
