Microarraybasierter Vergleich genetischer Netzwerke zwischen HCC und anderen Tumorerkrankungen: Identifikation gemeinsamer, prognoserelevanter Mechanismen

Hintergrund: In der letzten Dekade wurden Microarrayanalysen im großen Maßstab zu tumorgenetischen Untersuchungen durchgeführt. Die resultierenden Ergebnisse haben unter anderem die Identifizierung neuer biologischer Mechanismen der Tumorentstehung aber auch neue therapeutische Targets erbracht. Vergleichende Studien zwischen Tumorentitäten wurden bisher jedoch nur unzureichend durchgeführt. Solche Untersuchungen können jedoch im Vergleich zentrale Mechanismen der Tumorbiologie identifizieren.Methoden: Wir analysierten ein Datenset von 649 genomweiten Microarrays der Stanford Microarray Database[1]. Diese Micorarrays konnten 28 übergeordneten verschiedenen Tumortypen zugeordnet werden. Zusätzlich wurden dem Datenset 210 Signal- und Stoffwechselwege von der Pathway Datenbank KEGG[2]beigefügt. Insgesamt konnten 142 signifikante KEGG Signalwege in Verbindung gebracht werden. 64 dieser KEGG Signalwege fanden sich auch im HCC: Ergebnisse: Unsere Analysen zeigen, dass die Auswertung von genetischen Signalwegsdaten im Vergleich zwischen verschiedenen Tumorentitäten das Potential haben funktionelle, tumorspezifische und auch gemeinsame, tumorübergreifende genetische Gruppen zu identifizieren. Typische Tumorsignaturen wie ‘Environmental Information Processing‘ unter der Klassifikation u.a. der der WNT, VEGF, TGF und MAPK KEGG Signalwege fallen, tauchen in unseren Analysen auf. Jedoch zeigen unsere Ergebnisse auch neue genetische Tumor-assoziierte Signaturen auf, die tumorübergreifend eine große Rolle zu spielen scheinen. Auffällig sind hierbei vor allem die funktionellen Gruppen der „Signaling Molecules and Interaction“ und der „Immune System“. Diese Signaturen fanden sich im HCC dann prognoserelevant. Zusammenfassung: Wir untersuchten in einem vergleichenden Ansatz die Karziogenese in einem globalem genetischen Netzwerk. Dies bietet neue Ansatzmöglichkeiten um zentrale Mechanismen der Karziogenese zu verstehen und identifizierte neue prognoserelevante Signaturen im HCC.

Literatur:

1 http://genome-www5.stanford.edu/

2 http://www.genome.ad.jp/kegg/pathway.html

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