Zusammenfassung
Hintergrund Der Langzeiterfolg fistulierender Therapiekonzepte zur Behandlung des Glaukoms wird
im Wesentlichen durch überschießende Vernarbungsreaktionen (Fibrose) limitiert. Zytostatika
wie Mitomycin C können die Fibrose zwar verhindern, sind jedoch häufig mit Nebenwirkungen
assoziiert. Spezifisch wirkende Antifibrotika sind derzeit nicht im klinischen Einsatz.
Daher beschreibt diese Studie einen systembiologischen Ansatz, mit dem durch eine
dedizierte Bioinformatik-Technologieplattform Wirkstoffe identifiziert und als Antifibrotikum
repositioniert werden können.
Material und Methoden Als Basis für den Wirkstoffidentifikationsprozess wurden differenzielle Genexpressionsdaten
humaner Tenon-Fibroblasten (hTF) genutzt, die von unbehandelten hTF und von mit Transforming
Growth Factor β1 (TGF-β1) stimulierten hTF („fibrotische Fibroblasten“) mittels Next-Generation
Sequencing (NGS) erhoben wurden. Diese Daten wurden mit dem bioinformatischen Werkzeug
„FocusHeuristics“ gefiltert. Im Vergleich mit der Connectivity-Map-Datenbank wurden
der Fibrose entgegenwirkende Wirkstoffe identifiziert. Die Evaluierung eines potenziell
erfolgversprechenden Wirkstoffs als Antifibrotikum wurde an hTF mittels indirekter
Immunfluoreszenz in vitro durchgeführt.
Ergebnisse Die Analyse der Genexpressionsdaten führte zur Identifikation mehrerer in fibrotische
Prozesse involvierter Interaktionsnetzwerke von Genen bzw. Proteinen. Eines dieser
Netzwerke beinhaltet das Zytokin Bone morphogenic Protein 6 (BMP6) sowie Interleukin
6 (IL6) und Fibroblast Growth Factor 1 (FGF1). Ein weiteres relevantes Netzwerk konnte
rund um das CD34-Gen (CD34: Cluster of Differentiation 34) identifiziert werden. Der
Vergleich dieser Daten mit denen der Connectivity Map ermöglichte die Identifikation
eines entsprechend invers wirkenden Wirkstoffs. Dessen Evaluierung im fibrotischen
Zellkulturmodell in vitro mittels indirekter Immunfluoreszenz führte zu einer deutlichen
Expressionsreduktion der fibrotischen Markerproteine Fibronektin und Alpha-smooth
Muscle Actin (α-SMA), womit die vorhergesagte antifibrotische Wirkung bestätigt werden
konnte.
Schlussfolgerung Systembiologische Ansätze können für die Identifikation von antifibrotischen Wirkstoffkandidaten
zur Vermeidung postoperativer Fibrose genutzt werden und sollten sich über die Erfassung
differenzieller Genexpressionsdaten weiterer okularer Zellen oder Gewebe auch auf
andere ophthalmologische Anwendungsfelder transferieren lassen.
Abstract
Background The long-term success of fistulating therapies for the treatment of glaucoma is essentially
limited by excessive scarring reactions (fibrosis). Cytostatic agents such as mitomycin
C can prevent fibrosis, but are often associated with side effects. Specific antifibrotics
are not currently in clinical use. Therefore, this study describes a systems biology
approach using a dedicated bioinformatics technology platform, with which active substances
can be identified and repositioned as antifibrotics.
Materials and Methods Differential gene expression data of human Tenon fibroblasts (hTF) were collected
from untreated hTF and from hTF stimulated with TGF-β1 (“fibrotic fibroblasts”) by
next-generation sequencing (NGS) and were used as the basis for the drug identification
process. These data were filtered with the bioinformatic tool “FocusHeuristics”. In
comparison with the Connectivity Map database, antifibrotic agents were identified.
The evaluation of a potentially promising drug as an antifibrotic was performed at
hTF by indirect immunofluorescence in vitro.
Results The analysis of the gene expression data led to the identification of several interaction
networks of genes or proteins involved in fibrotic processes. One of these networks
contains the cytokine bone morphogenic protein 6 (BMP6), interleukin 6 (IL6) and fibroblast
growth factor 1 (FGF1). Another relevant network has been identified around the cluster
of differentiation 34 (CD34) gene. The comparison of these data with those of the
Connectivity Map allowed the identification of an inhibitory drug. Its evaluation
in the fibrotic cell culture model in vitro using indirect immunofluorescence led
to a significant reduction in the expression of the fibrotic marker proteins fibronectin
and alpha-smooth muscle actin (α-SMA), which confirmed the predicted antifibrotic
effect.
Conclusion Systems biological approaches can be used for the identification of antifibrotic
drug candidates for the prevention of postoperative fibrosis and should be transferable
by the investigating differential gene expression data of further ocular cells or
tissues to other ophthalmological fields of application.
Schlüsselwörter
Glaukomchirurgie - Fibrose - Fibroblasten - Tenon - Antifibrotika
Key words
glaucoma surgery - fibrosis - fibroblasts - Tenon - antifibrotics