Chromosomale Signaturen und Immunprofile in der Tumorprogression kolorektaler Karzinome

Abstract

Bösartige Neubildungen des Kolorektums sind die zweithäufigste Krebstodesursache bei Männern und die dritthäufigste Krebstodesursache bei Frauen. Die Tumorprogression und die Metastasierung sind verantwortlich für die meisten Todesfälle. Deshalb ist ein primäres Ziel unserer Forschung nicht nur die molekulare Kanzerogenese des Primärtumors, sondern auch der Prozeß der Metastasierung. Mit Hilfe der Comparativen Genomischen Hybridisierung (CGH) wurden 85 kolorektale Karzinome analysiert und verschiedene neue genomische Alterationen detektiert, die mit bestimmten Metastasierungwegen assoziiert sind. Einzelne Tumorzellen scheinen ein Metastasierungpotential („ready to go package“) zu haben, das es den Zellen ermöglicht, die verschiedenen Schritte der Metastasierung, wie Ablösung vom Primärverband, Fähigkeit zur Intravasation, zur Extravasation und zum klonalen Wachstum einer Metastase im ortsfremden Gewebe, zu vollziehen. Diese Alterationen scheinen zum Teil schon im Primärtumor zu existieren. Die Ergebnisse werden auch von anderen Arbeitsgruppen bestätigt, die chromosomale Alterationen von einzeln disseminierten Tumorzellen im Knochenmark untersuchten und feststellten, dass z. T. die gleichen Alterationen bereits im Primärtumor vorlagen. Um einen zytogenetischen Einblick in den komplexen Vorgang der Metastasierung und auch der organspezifischen Metastasierung zu geben, stellen wir anhand unserer Ergebnisse ein Tumorprogressionsmodell mit typischen chromosomalen Veränderungen auf. Zum anderen sind entsprechende Kandidatengene auf Proteinebene mittels Immunhistochemie validiert und mit den CGH Ergebnissen korreliert worden, wie COX-2 auf 1q25.2-q25.3 und c-erbB2 auf 17q12-q21, welche mit einem kürzeren Überleben korrelierten. Diese Untersuchungen erfolgten bereits mit den sogenannten Gewebearrays (TMAs), mit deren Hilfe ein großes und gut charakterisiertes Tumorkollektiv erstellt worden ist. Mit Hilfe einer multiplexen Analyse dieser TMAs in aufeinanderfolgenden Serienschnitten (3D-TMAs) konnten mehrere interessante Kandidatengene analysiert und evaluiert werden. Es konnte gezeigt werden, dass mit Hilfe des hierarchischen Clusterns verschiedene Immunprofile erstellt werden, die signifikant mit den klinisch- pathologischen Parametern korrelierten und somit als prognostisch und diagnostisch wichtige Signaturen dienen können. Diese Signaturen werden die morphologisch ähnlichen oder gleichen Neoplasien molekularpathologisch weiter subklassifizieren und eine individualisierte Therapieplanung möglich machen.

Aims: Metastasis is responsible for most cancer deaths. It represents the essential step during cancer progression from a locally growing tumor to a metastatic killer. Methods: To provide cytogenetic and immunohistological (IHC) data in colorectal carcinomas (CRC) we investigated 85 tumor specimens with Comparative Genomic Hybridization (CGH), 36 primary tumors, metastasis from the lung (n=13), liver (n=13), lymph nodes (n=12), brain (n=6), abdominal wall (n=4) and ovary (n=1). Furthermore, 6721 specimens of CRC were analyzed with IHC by the synergy of TMAs and unsupervised hierarchical clustering. Results: In general, hematogenous metastases showed more alterations than lymph node metastases, particularly more deletions at 1p, 3, 4, 5q, 10q, 14 and 21q2 and gains at 1q, 7p, 12qter, 13, 16 and 22q. Additionally liver and lung metastases showed distinct signatures, particularly lung metastases gains on 2q, 5p and losses at 1p, 3p, 8p, 9q, 12q, 17q, 19p, 21q21 and 22q. Furthermore we show that unsupervised hierarchical clustering of the IHC data identified specific diagnostic and prognostic subgroups. Conclusions: Based our results we wish to suggest a metastatic progression model. Specific sub- populations of metastatic cells have a distinct metastatic potential which is reflected by a non-random accumulation of chromosomal alterations. Furthermore the synergy of hiercharchical clustering and TMA-IHC is a useful, promising and very powerful tool to decipher diagnostic and prognostic signatures of cancer subtypes and may refine the morphological histopathological classification.