Einleitung Das Glioblastom ist der häufigste und aggressivste maligne hirneigene Tumor. Um das Verständnis der Pathophysiologie der Erkrankung zu verbessern sowie die Entwicklung personalisierter Therapiestrategien voranzutreiben, hat sich die Forschung intensiv um die Identifizierung klinisch relevanter Subgruppen bemüht. Eine der häufigsten Klassifizierungen basiert auf unterschiedlichen Genexpressionsprofilen und unterteilt Glioblastome in die Subtypen Proneural, Mesenchymal und Klassisch. Auch die zellulären Bestandteile des Tumormikromilieus und ihr Einfluss auf das Tumorwachstum sind zunehmend in den Fokus der wissenschaftlichen Arbeit gerückt. Insbesondere Tumor-assoziierte Makrophagen (TAM), eine gemischte Zellpopulation, welche sich aus aktivierten Mikroglia und eingewanderten Monozyten zusammensetzt, sowie T-Zellen spielen dabei eine übergeordnete Rolle. Das Ziel dieser Studie war es, die Immunzellinfiltration in den jeweiligen Subtypen des Glioblastoms zu charakterisieren. Methodik Genexpressionsdaten des The Cancer Genome Atlas (TCGA) wurden hinsichtlich der unterschiedlichen Immunprofile der Subtypen sowie ihrer Auswirkungen auf das Patientenüberleben analysiert. Zudem wurden Formalin-fixierte, Paraffin-eingebettete Gewebeproben mittels NanoString nCounter Technologie auf molekularer Ebene charakterisiert und den jeweiligen Subgruppen zugeordnet. Daraufhin wurde eine automatisierte immunhistochemische Färbung mit Antikörpern gegen IBA1, einem spezifischen Marker Tumor-assoziierter Makrophagen, sowie gegen die T-Zellproteine CD3, CD8 und FOXP3 durchgeführt. Die Quantifizierung der Immunzellinfiltration erfolgte mithilfe einer standardisierten Bildanalyse. Anhand der genannten Marker- Kombination wurde zudem ein mathematisches Modell entwickelt, mit welchem der Subtyp eines Glioblastoms vorhergesagt werde sollte. Ergebnisse Die Analysen sowohl auf Ebene der Genexpression als auch der Immunhistochemie offenbarten große Unterschiede in der Zusammensetzung der Immunzellen im Mikromilieu der Glioblastom-Subtypen. Mesenchymale Tumoren zeichneten sich durch eine signifikant erhöhte Infiltration von TAM sowie zytotoxischer, Helfer- und regulatorischer T-Zellen aus. Zudem wurde eine positive Korrelation zwischen TAM und den jeweiligen T-Zellpopulationen festgestellt. In der Überlebenszeitanalyse, basierend auf Daten des TCGA, zeichnete sich ein gegenteiliger Effekt hoher AIF1-Werte, eines Gens, welches für IBA1 kodiert, in Proneuralen und Mesenchymalen Tumoren ab: in Ersteren waren hohe Expressionsniveaus mit einer schlechteren Prognose vergesellschaftet, während sie bei Letzteren mit einem Überlebensvorteil einhergingen. Das statistische Prädiktionsmodell konnte Mesenchymale Glioblastome mit einer hohen Wahrscheinlichkeit identifizieren. Schlussfolgerungen Um die Prognose von Glioblastom-Patienten zu verbessern sind gezielte Therapiestrategien notwendig, welche die Heterogenität der Entität berücksichtigen. Die Ergebnisse dieser Studie untermauern die Hypothese, dass es unterschiedliche Subtypen des Glioblastoms gibt, und dass diese sich nicht nur hinsichtlich ihres molekularen Profils, sondern auch in der Zusammensetzung ihres zellulären Immun- Mikromilieus unterscheiden. Diese Ergebnisse werden hoffentlich zur Entwicklung effektiverer Immuntherapien beitragen. Zukünftige Studien sind erforderlich, um die Subtyp-spezifischen Funktionen der Immunzellen in der Pathogenese des Glioblastoms zu beleuchten.
Background Glioblastoma (GBM) is the most common and aggressive malignant primary brain tumor in adults. In order to improve our understanding of its complex pathophysiology and facilitate the advancement of personalized treatment options, recent research efforts have been undertaken to identify clinically relevant subgroups. As a result, three molecular subtypes have been consistently proposed: Proneural, Mesenchymal, and Classical GBM. Concurrently, constituents of the tumor microenvironment and their tumor-promoting properties have received growing attention. Special emphasis has been placed on tumor-associated macrophages (TAMs), a mixed cell population of activated brain-resident microglia and infiltrating monocyte-derived macrophages, as well as on different T cell populations. The aim of this study was to investigate how the cellular immune profile differs among the GBM subtypes. Methods Gene expression data obtained from The Cancer Genome Atlas (TCGA) were utilized to analyze subtype-specific differences in the immune profiles as well as the effects of marker levels on patient survival. Subsequently, human formalin-fixed, paraffinembedded tumor samples were molecularly characterized using NanoString nCounter Technology and assigned to the three GBM subtypes. Automated immunohistochemical staining was performed for IBA1, a specific marker of TAMs, as well as CD3, CD8 and FOXP3, which represent different T cell-populations. Image analysis was then carried out to quantify immune cell infiltration. Furthermore, the marker combination was employed to develop a statistical model to predict the GBM subtype of a tumor based on its immune profile. Results TCGA and immunohistochemical analyses demonstrated stark differences in the composition of the immune cell compartment among the GBM subtypes. Mesenchymal GBM was characterized by significantly higher levels of TAMs as well as cytotoxic, helper and regulatory T cells. Moreover, a positive correlation between TAM and T cell infiltration was observed. Survival analysis based on TCGA data revealed a converse effect of AIF1, a gene encoding the TAM-marker IBA1, in Proneural and Mesenchymal GBM: in the former, high expression was associated with a worse prognosis, while conferring a survival benefit in the latter. The subtype prediction-model was able to identify Mesenchymal tumors with a high sensitivity. Conclusion In order to improve patient outcomes, therapies that take into account tumor diversity are required. In this study, we demonstrated that GBMs are characterized not only by differences in their molecular profile, but also by a considerable heterogeneity of their immune microenvironment. This will hopefully contribute to the development of more effective immunotherapeutic approaches. Further research is required to illuminate the subtype-specific functional role that immune cells play in GBM pathogenesis.
