ETH-Forscher können Tumorzellen nun individueller erkennen

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ETH-Forschende haben eine Methode entwickelt, mit der sie Mutationen in Tumorzellen entdecken können, die nur in einem Teil der Zellen des Krebses vorhanden sind. Die Auswertung zeigt: Zellen eines einzelnen Tumors sind variabler als angenommen – und von Patient zu Patient verschieden.

Ein Tumor entwickelt sich manchmal nur sehr langsam. Es beginnt mit ein paar Zellen, die mutieren. Dann vermehren sich diese Zellen. Und mutieren wieder. Die Mutanten sind erfolgreicher als ihre Vorgänger, vermehren sich und verdrängen diese. So entstehen laufend neue Varianten von Zellen, von denen sich die am besten angepasste am stärksten vermehrt: Der Tumor durchläuft eine Evolution, die zu einem genetisch uneinheitlichem Krebsgebilde führt.

Dies macht es schwierig, einen Tumor mit einem Medikament zu behandeln, da möglicherweise Zellen vorhanden sind, die nicht auf den verwendeten Wirkstoff ansprechen. Forscher der ETH Zürich und des Schweizerischen Instituts für Bioinformatik haben darum in Zusammenarbeit mit Kollegen der Universität Zürich eine neue Methode entwickelt, mit der sie die genetischen Varianten von Tumorzellen zuverlässig bestimmen können. Mit dieser Methode können die Forscher Mutationen entdecken, die nur in einer von 10‘000 Zellen vorkommen.

Test an Nierenkrebsgewebe erfolgreich

«Diese Methode wird für die Anwendung in der Klinik wichtig, wenn es zum Beispiel darum geht, therapieresistente Zelltypen zu entdecken, um dann die Behandlung entsprechend anzupassen», sagt der Erstautor der Studie, Moritz Gerstung. Die Arbeit wurde eben in Nature Communications veröffentlicht.

Der neue Ansatz erlaubt es zudem, die Häufigkeit gewisser Varianten innerhalb der Tumorzellpopulation zu messen. Dies gibt Aufschlüsse darüber, wie Tumore wachsen und wie schnell sie sich innerhalb des Patienten genetisch verändern.

Bei einem Vergleich von zwei bestimmten Regionen zweier Gene aus gesunden Nierenzellen und aus Nierenkrebszellen haben die Forscher 24 Genvarianten gefunden. Einzelne Varianten waren nur in 2 von 10‘000 untersuchten Zellen vorhanden, andere hingegen in über einem Drittel.

Statistik gleicht Lesefehler aus

Für ihre Methode haben die Forscher unzählige Tumorzellen aus Nierenkrebsgewebe genetisch analysiert und dazu moderne Sequenziertechnologie, so genanntes «deep sequencing», eingesetzt. Dabei werden Millionen von DNS-Fragmenten aus einzelnen Genen zeitgleich sequenziert. Diese DNS-Fragmente werden aus einer Population von Tumorzellen isoliert und geben Aufschlüsse auf die genetische Zusammensetzung des Tumors. Diese Gene wurden über 100‘000 Mal sequenziert, was einer Menge von ebenso vielen individuell sequenzierten Zellen entspricht.

Beim Ablesen des genetischen Codes kommen jedoch Lesefehler vor. Um diese Fehler nicht fälschlicherweise für echte Mutationen zu halten, sequenzierten die Forschenden parallel gesundes Gewebe, um an jeder Stelle der DNS die Fehlerrate bestimmen zu können. Um an einer bestimmten Stelle echte Mutationen von Sequenzierfehlern zu unterscheiden, haben sie einen speziellen statistischen Algorithmus entwickelt. «Dies war für uns ein kritischer Schritt, da schon kleinste Ungenauigkeiten zu einer grossen Anzahl an Fehlern führen können, da der Algorithmus mehrere Millionen DNS-Fragmente analysiert», sagt der Forscher des Departements Biosysteme der ETH.

Personalisierte Krebsmedizin angestrebt

Die Forscher haben ihre neue Methode zunächst an Kontrollproben mit bekannter Zellzusammensetzung getestet. Damit wollten sie sicherstellen, dass sie funktioniert und keine falschen Vorhersagen ausgibt. Danach haben sie vier Tumorproben analysiert und zahlreiche Mutationen respektive Untertypen von Zellen gefunden. «Deren Existenz belegt die Theorie, dass sich Tumore gemäss einem Darwin‘schen Evolutionsprozess laufend verändern», so Gerstung.

Die neue Methode hilft, Krebstherapien weiter zu personalisieren. Tumore müssten künftig nicht als Einheit behandelt werden. Weiss man, um welche Zelltypen es sich handelt, lassen sich Therapien individuell anpassen. Wann und ob die Methode routinemässig in der Klinik zum Einsatz kommt, ist noch nicht klar. Weitere Forschung ist nötig, um herauszufinden, wie sich Zusammensetzung von Tumorzellpopulationen auf verschiedene Therapien verändert. «Die Methode ist aber soweit, dass man sie auch bei anderen Krebsarten anwenden», sagt der ETH-Forscher.

(Quelle: Dieser Bericht wurde von der ETH übernommen)

Literaturhinweis

Gerstung M, Beisel C, Rechsteiner M, Wild P, Schraml P, Moch H & Beerenwinkel N. Reliable detection of subclonal single-nucleotide variants in tumour cell populations. Nature Communications, published online 2nd May 2012. doi: 10.1038/ncomms1814

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Über Gerd M. Müller

Der Zürcher Foto-Journalist Gerd Michael Müller gründete vor 20 Jahren die Presse- und Bildagentur GMC Photopress. Müller arbeitet seit über 25 Jahren in der Tourismus-, Medien- und Kommunikationsbranche. Er hat über 1000 Publikationen und Reisereportagen in renommierten Medien veröffentlicht (u.a. «Welt am Sonntag», «FAZ», «FACTS», «Weltwoche», «SonntagsZeitung», «Globo», «Animan», «Reisen & Kultur-Journal», «FAZ», «Spiegel», «Süddeutsche Zeitung») und darüber hinaus auch für hochkarätige Spa- and Travel-Magazine wie «Relax & Style», «Tourbillon», «Excellence International», «World of Wellness» und «Wellness Live» gearbeitet. GMC Photopress besitzt ein umfangreiches Bildaurchiv mit rund 250'000 Bildern aus über 80 Ländern zu den Themen Lifestyle, Luxus, Beauty & Spa, Kultur, Touristische Highlights, Natur, Landschaft, Wildlife, Umwelt, Humanitäres und Soziales.
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