Weltweit hat das duktale Adenokarzinom des Pankreas (PDAC) unter den Krebserkrankungen die schlechteste Prognose. Aufgrund der unspezifischen Symptome wird die Erkrankung meist erst in einem lokal fortgeschrittenem Stadium diagnostiziert, wenn eine kurative Tumorresektion nicht mehr möglich ist und es bereits zur Metastasierung gekommen ist. Trotz intensiver klinischer Forschung wird mit bisherigen Therapieansätzen wie zum Beispiel Gemcitabin (auch in Kombination mit nab-Paclitaxel) nur eine geringfügige Verbesserung des medianen Überlebens erzielt. Diese Therapieresistenz gegenüber Gemcitabin wurde in in vitro Versuchen mit verschiedenen humanen PDAC-Zelllinien bestätigt. Die zusätzlich behandelte nichttumorigene Pankreasdukt-Zelllinie HDPE-E6E7 zeigte hingegen eine starke Sensitivität gegenüber dem Chemotherapeutikum. Ursächlich beteiligt an der generellen Resistenz dieser Tumore gegenüber Chemo- und Strahlentherapie sind verschiedene Apoptose-Evasionsmechanismen. Diese sind vor allem durch ein Ungleichgewicht pro- und antiapoptotischer Faktoren bedingt (Lowe 2004). Zusätzlich fördern KRAS-Mutationen, die nahezu universell in allen PDACs vorliegen, die Proliferation der Tumorzellen und unterstützen die Apoptose-Dysregulation durch eine verstärkte Expression antiapoptotischer Proteine. Nach umfangreichen Literaturrecherchen (Werner 2011a, Werner 2011b) wurden verschiedenste PDAC-Zelllinien hinsichtlich ihrer Expression von Apoptose-assoziierten Genen analysiert. Untersucht wurden diesbezüglich verschiedene humane PDAC-Zelllinien, aber auch Primärzellkulturen (PaCaDD-Zellen), die in unserem Labor per Outgrowth-Methode aus Patiententumorgewebe etabliert wurden. Ergänzend wurden murine Zelllinien analysiert, die aus einem genetischen PDAC-Mausmodell (KRASG12D; P53R172H; PDX1 CRE) stammen. Normiert bezüglich der Expression der HDPE-E6E7-Zellen wurde eine vielfältige, sehr heterogene Dysregulation von verschiedenen, mit der Apoptose assoziierten Proteinen festgestellt. Per siRNA-basiertem Knockdown wurden verschiedene Kandidatengene hinsichtlich ihrer funktionellen Bedeutung für die Zellproliferation und Apoptose-Induktion näher charakterisiert. In einem dynamischen Prozess wurde eine multimodale Therapie entwickelt, bei der fünf antiapoptotische Zielgene (BCLXL, FLIP, MCL1L, SURVIVIN und XIAP) kombiniert mit KRAS als zentralem Onkogen simultan in ihrer Expression inhibiert wurden. Ziel war es, hierdurch sowohl die extrinsische als auch intrinsische Apoptose zu normalisieren und eine möglicherweise durch Caspase-Inhibitoren blockierte Signaltransduktion zu ermöglichen. Ein zusätzlicher Knockdown von KRAS sollte einer Gegenregulierung dieser Therapie vorbeugen und die gesteigerte Proliferation der Tumorzellen unterbinden. Dieser so genannte SGS6-Therapieansatz zeigte in vitro in allen fünf getesteten humanen sowie in zwei murinen Zelllinien eine starke Apoptose-Induktion und Verminderung der Zellzahl. Durch Zweit-siRNAs wurde die spezifische Wirksamkeit der Knockdowns bestätigt und zelluläre off-target-Effekte wurden ausgeschlossen. Auch in vivo wurde in einem subkutanen Allograftmodell mit dem SGS6-Therapiekonzept eine starke Tumorreduktion erzielt. Die analoge Untersuchung der nichttumorösen Pankreasdukt-Zelllinie HDPE-E6E7 zeigte, dass die SGS6-Therapie deutlich spezifischer für die Krebszellen war verglichen zur Behandlung mit Gemcitabin.

Hintergrund In den letzten Jahrzehnten hat die Bedeutung des Hautkrebses in der Bevölkerung stark zugenommen. Mit zunehmender Inzidenzrate zählt Hautkrebs zu den weltweit am häufigsten auftretenden Krebsarten. In Deutschland erkrankten 2013 über 260.000 Menschen neu an Hautkrebs – davon etwa 26.000 Menschen am malignen Melanom und 234.000 an nicht-melanozytären Hauttumoren. Expositionelle Hauptrisikofaktoren sind eine übermäßige Belastung durch ultraviolette Strahlung und Sonnenbrände, v. a. im Kindes- und Jugendalter. Zur Verringerung der Erkrankungswahrscheinlichkeit werden in dem Leit-linienprogramm Onkologie „S3-Prävention von Hautkrebs“ konkrete Primärpräventionsmaßnahmen vorgeschlagen, welche in Bezug auf das Setting „Kindertageseinrichtungen“ in der hier vorliegenden Arbeit aufgegriffen werden. Es handelt sich dabei vor allem um Empfehlungen zum Sonnenschutz, wie das Aufsuchen von Schattenplätzen, insbesondere in der Zeit von 11 bis 16 Uhr in den Monaten April bis September, das Tragen von Sonnenschutzkleidung und -brillen sowie das Verwenden von Sonnenschutzmitteln. Fragestellung Das Ziel der vorliegenden Studie ist, die verhaltens- und verhältnispräventiven Maßnah-men zur Reduktion der UV-Strahlenexposition in sächsischen Kindertagesstätten unter Berücksichtigung grundstruktureller Einflussfaktoren (z. B. Trägerschaft, Personalschlüs-sel, Einzugsgebiet, Einrichtungsart und -größe) aufzuzeigen, um den Hautkrebspräventionsbedarf abschätzen und mögliche Handlungsempfehlungen sowohl für Eltern, Erzieherinnen und Erzieher sowie Kindertagesstättenleitungen und übergeordneten Instanzen geben zu können. Methode Bei der hier vorliegenden empirischen Untersuchung handelt es sich um eine quantitative Ist-Analyse, bei der die Datenerhebung in Form einer selbstadministrierten Online-Befragung stattfand. Die Bedarfsermittlung wurde zu einem Messzeitpunkt durchgeführt und beinhaltet retrospektive Untersuchungseinheiten zum Thema Sonnenschutz. Es handelt sich dabei um eine einfache probabilistische Stichprobe, die sich mit einer akzeptablen Ausschöpfungsquote (24,5 %) aus 526 der 2145 für die Studie zugänglichen sächsischen Kindertagesstätten zusammensetzt. Neben den strukturellen Merkmalen der Kindertageseinrichtungen wurden die Verwendung von Sonnenschutzutensilien sowie das Vorhandensein technischer und die Ausführung organisatorischer Sonnenschutzmaßnahmen als Indikatoren dermatoonkologischer Verhaltens- und Verhältnisprävention erfragt. Die Datenanalyse erfolgte sowohl deskriptiv in Form von Häufigkeitsanalysen als auch inferenzstatistisch über das Aufzeigen kausaler Zusammenhänge mit Hilfe des Kruskal-Wallis-Tests. Ergebnisse Anhand der Angaben konnte bei 82,1 % der befragten sächsischen Kindertagesstätten eine geeignete Sonnenschutzstrategie beobachtet werden. Demnach besteht bei 17,9 % der untersuchten Kindertageseinrichtungen ein Bedarf an Hautkrebsprävention. Die Mehr-heit der Einrichtungen gab an, auf einen Schutz der Kinder durch Sonnenhut (97,7 %), Sonnencreme (93,5 %) und Kleidung (91,6 %) zu achten. Die Verwendung von Sonnenbrillen wurde jedoch nur von den wenigsten Kindertagesstätten (10,7 %) als Sonnenschutzmaßnahme angegeben. Im Durchschnitt gab fast die Hälfte der befragten Einrich-tungen (48,6 %) an, dass sich die zu betreuenden Kinder zwischen 11 und 15 Uhr im Freien aufhalten, obwohl fast 34 % der Kindertagesstätten die Beschattung der Freifläche als unzureichend beschreiben und nur 31,2 % der Einrichtungen angeben haben, die Sonnenmonate April bis September für die Ausführung verhaltenspräventiver Sonnenschutzmaßnahmen zu berücksichtigen. Eine sich daraus ergebende Optimierung derma-toonkologischer Primärpräventionsmaßnahmen im Setting „Kindertageseinrichtung“ wird zudem durch die Kindertagesstätten selbst bestätigt, die sich zum größten Teil für einen Handlungsbedarf zum Thema Sonnenschutz aussprechen (95,1 %). Vor allem betonen sie dabei die Forderung nach mehr Mitwirkung der Eltern und Trägerschaft, da laut Angaben in fast 43 % der befragten Einrichtungen weniger als die Hälfte der Kindergartenkinder in den Sommermonaten mit Sonnenschutzmittel eingecremt in die Betreuung gebracht werden und 60 % der Einrichtungen keine Möglichkeiten haben, entsprechend ausreichende Sonnenschutzmittel selbst zu finanzieren. Eine besondere Berücksichtigung bei der Verbesserung verhältnispräventiver Sonnenschutzmaßnahmen zeigt sich in Bezug auf kleine und mittelgroße Einrichtungen, Wald- und Bauernhofkindertagesstätten sowie Einrichtungen, die von Betrieben getragen werden (p < 0.05). Schlussfolgerungen Die vorliegende Bedarfserhebung zeigt sich als repräsentative Studie. Den Ergebnissen zu Folge, ist es durchaus empfehlenswert sächsischen Kindertagesstätten Handlungsmöglichkeiten für eine noch geeignetere Hautkrebsprävention aufzuzeigen. Sächsischen Kindertagesstätten kann eine Optimierung hinsichtlich der Beschattungssituation, der Planung von Außenaktivitäten und der Verwendung von Sonnenschutzbrillen sowie der Beschaffung entsprechender Sonnenschutzmittel vorgeschlagen werden. Eine Mitwirkung der Eltern, Erzieherinnen und Erzieher sowie Einrichtungsleitungen, Trägerschaften und übergeordnete Instanzen würde sich zur Unterstützung der Vermeidung übermäßiger Exposition ultravioletter Strahlung und adäquater Verhinderung von Sonnenbränden an-bieten, um vor allem bei Kindergartenkindern das Risiko reduzieren zu können, später an einem malignen Melanom oder nicht-melanozytären Hautkrebs zu erkranken.

Die Palliativversorgung (PV) verfolgt das Ziel, die Lebensqualität in der noch verbleibenden Lebenszeit von Patienten mit lebensbedrohlichen Erkrankungen zu maximieren. Deutschland verfügt mittlerweile über ein umfassendes PV-System im ambulanten und stationären Sektor und einen Anspruch auf PV als Teil der Regelversorgung. Im Rahmen dieser Untersuchung soll überprüft werden, ob die Inanspruchnahme der PV-Institutionen der vom Gesetzgeber und medizinischen Experten intendierten Reihenfolge entspricht und ob es Überlebenszeit- oder Gesundheitsausgabenunterschiede gibt (jeweils im Vergleich zu Nicht-Palliativpatienten). Dazu wird ein Paneldatensatz der AOK PLUS (Sachsen und Thüringen) mit Patienten verwendet, die zwischen 2009 und 2012 an einer Krebserkrankung litten (n=447.191). PV-Patienten werden entsprechend ihres Inanspruchnahmeverhaltens in vier Interventionsgruppen eingeteilt, von denen jeder mittels Propensity Score Matchings eine eigene Kontrollgruppe zugeordnet wird. Als statistische Werkzeuge werden v.a. Übergangswahrscheinlichkeiten, Kaplan-Meier-Überlebensfunktionen sowie lineare und nicht-lineare Regressionsmodelle verwendet. Die Ergebnisse legen nahe, dass die Reihenfolge der Inanspruchnahme im Einklang mit Gesetzen und Richtlinien ist. Überlebensnachteile der PV-Patienten können nicht festgestellt werden. Die Gesundheitsausgaben steigen nach erstmaliger Inanspruchnahme einer PV-Institution in allen Stichproben stark an. Dieses Ergebnis ist sehr robust gegenüber Änderungen der Modellspezifikation, des Modelltyps und der Stichprobe. Die Ergebnisse lassen auf eine hohe Struktur- und Prozessqualität der PV-Angebote schließen. Jedoch führt die Inanspruchnahme von PV in ihrer derzeitigen Form offenbar nicht zu Einsparungen. Ein weiterer Ausbau des PV-Systems finanziert sich demnach nicht „von selbst“. Aufgrund der sehr kurzen Nachbetrachtungszeiträume bleibt die gesundheitsökonomische Analyse der PV weiterhin herausfordernd. / Palliative Care (PC) is an approach for patients with life-threatening diseases that focuses on improving quality of life rather than maximizing the remaining life time. Meanwhile, Germany possesses a comprehensive PC system in the ambulatory and inpatient sector where PC treatments are part of standard care. The objective of this research is to evaluate whether patients are using PC institutions as intended by law and medical experts and whether PC patients differ in terms of survival time or health care expenditures (HCE) in comparison to non-PC patients. For this purpose, a panel data set from the statutory health insurance AOK PLUS (covering the German federal states Thuringia and Saxony) is used, that includes all deceased cancer patients between 2009 and 2012 (n=447,191). According to their usage of PC institutions, PC patients were grouped into four different intervention groups and thus each of them was paired with a control group derived from a propensity score matching. A variety of statistical tools has been used, e.g. transition probabilities, Kaplan-Meier survival functions as well as linear and non-linear regression models. Results show that the intended sequences of PC usage are in accordance with law and medical guidelines. There are no disadvantages in survival of PC patients. In all four samples, HCE of PC patients are higher after the initial contact with a PC institution. This result is very robust against adjustments to the model specification, the model type and the sample. Results suggest that structural and process quality of PC is high. However, no saving effect can be identified for PC in its current form. A further extension of the PC system is therefore not “self-financing”. Due to the very short post treatment time, health economic analysis of PC remains challenging.

Objective: Insulin-like growth factor-I (IGF-I) has been suggested to be a prognostic marker for the development of cancer and, more recently, cardiovascular disease. These diseases are closely linked to obesity, but reports of the association of IGF-I with measures of obesity are divergent. In this study, we assessed the association of age-dependent IGF-I standard deviation scores with body mass index (BMI) and intra-abdominal fat accumulation in a large population. Design: A cross-sectional, epidemiological study. Methods: IGF-I levels were measured with an automated chemiluminescence assay system in 6282 patients from the DETECT study. Weight, height, and waist and hip circumference were measured according to the written instructions. Standard deviation scores (SDS), correcting IGF-I levels for age, were calculated and were used for further analyses. Results: An inverse U-shaped association of IGF-I SDS with BMI, waist circumference, and the ratio of waist circumference to height was found. BMI was positively associated with IGF-I SDS in normal weight subjects, and negatively associated in obese subjects. The highest mean IGF-I SDS were seen at a BMI of 22.5–25 kg/m2 in men (+0.08), and at a BMI of 27.5–30 kg/m2 in women (+0.21). Multiple linear regression models, controlling for different diseases, medications and risk conditions, revealed a significant negative association of BMI with IGF-I SDS. BMI contributed most to the additional explained variance to the other health conditions. Conclusions: IGF-I standard deviation scores are decreased in obesity and underweight subjects. These interactions should be taken into account when analyzing the association of IGF-I with diseases and risk conditions.

Numerous mutations contribute to tumorigenesis of cancer cells. For most of them it remains unclear whether they are driver or passenger mutations. A classic knock-out to study their function in cancer cells used to take a lot of effort. The CRISPR/Cas-system can be used as a programmable “genome editing” tool. In this work, oncogenes have been inactivated with the CRISPR/Cas-system. Considering off-targets, Streptococcus pyogenes sgRNAs can be designed for 88% of the known cancer mutations. The activity of 15 sgRNAs, targeting 13 mutations in proto-oncogenes (deletions, insertions and point mutations), has been tested with a RFP-GFP-reporter plasmid. For 13 sgRNAs, activity prediction scores correlated with measured activity. Furthermore, sgRNAs have shown preferential binding to mutated versions of targeted proto-oncogene sequence and did not induce double strand breaks in the wild type sequence. For 10 sgRNAs, the activity against their target sequence has been more than 4 times higher than against the wild type sequence. Most of those sgRNAs target insertions or deletions and fewer target point mutations. Permanent knock-out of three mutated proto-oncogenes NPM1, BRAF and PIK3CA has been achieved with a lentiviral expression of CRISPR/Cas. Accordingly, effects on proliferation and phenotype have been studied. Knock-out of NPM1 c.863_864insTCTG mutation has been studied in heterozygous mutated OCI AML3 cell line. Proliferation was strongly inhibited by the corresponding sgRNA. Cells arrested in G0/1-phase of cell cycle (77%) compared to control cells (56%), although no difference was observed for sub-G1 phase, indicating no induction of apoptosis. Cells treated with NPM1 sgRNA had 88% reduced expression of NPM1 c.863_864insTCTG mRNA as well as less cytoplasmic localization of nucleophosmin as assessed by immunostaining. The activity of sgRNA has been confirmed by deep sequencing, showing a shift of wild type to mutated allele ratio from 51:49 to 68:32. This effect was enhanced by the additional treatment with the NHEJ inhibitor SCR7. A BRAFV600E sgRNA was tested in homozygously mutated melanoma cell lines A-375 and SK MEL-28. No differences were detected in comparison to controls. However, in the CRC cell line RKO, heterozygous for BRAFV600E and PIK3CAH1047R, proliferation was inhibited through sgRNAs against either BRAF or PIK3CA. A combination of both had no synergistic effect on proliferation. Activity and specificity of the sgRNA targeting BRAF were confirmed by deep sequencing, while the PIK3CA sgRNA showed a moderate induction of double strand breaks also in the wild type allele. The relation of wild type to mutated allele of BRAF was changed from 32:68 before treatment to 51:49 afterwards. This effect can be explained by a “re mutation” to the wild type after DSB via HDR with wild type sister chromatid as template. This effect was observed for PIK3CA sgRNA to a lesser extent. In conclusion, these results show the applicability of the CRISPR/Cas-system for the inactivation of mutated proto-oncogenes.:List of tables III List of figures IV List of abbreviations V 1 Introduction 1 1.1 Cancer 1 1.2 Oncogenes 2 1.2.1 Role in cancer 2 1.2.2 Targeted therapies 3 1.2.3 NPM1 5 1.2.4 BRAF 6 1.2.5 PIK3CA 7 1.3 CRISPR/Cas-system 7 1.4 Aim and motivation 10 2 Material and Methods 11 2.1 Design of sgRNAs 11 2.2 Plasmids 11 2.3 Cell culture 12 2.4 FACS analysis 14 2.5 T7 assay 14 2.6 Cell cycle analysis 15 2.7 Immunostaining 15 2.8 Apoptosis assay 16 2.9 Quantification of mutant NPM1 transcripts 16 2.10 Deep sequencing 16 2.11 Statistical Analysis 19 3 Results 20 3.1 Design of sgRNAs targeting oncogenes 20 3.2 Evaluation of sgRNA efficacy and selectivity 23 3.3 Effects of oncogene knock-out in cancer cell lines 27 3.3.1 Targeting NPM1 in AML cells 27 3.3.2 Targeting BRAF in melanoma cells 30 3.3.3 Targeting BRAF and PIK3CA in colorectal carcinoma cells 31 4 Discussion 37 4.1 The design of sgRNAs is possible for most cancer mutations 37 4.2 sgRNAs targeting oncogenes have to be tested 37 4.3 Oncogenes can be knocked out with the CRISPR/Cas-system 37 4.3.1 NPM1 in AML cells 37 4.3.2 BRAF in melanoma cells 38 4.3.3 BRAF and PIK3CA in CRC cells 38 4.4 Advantages and disadvantages to target oncogenes with the CRISPR/Cas-system 40 4.5 Concluding remarks 41 5 Original Article 43 6 Summary 47 7 Zusammenfassung 49 List of references 51 Appendix VIII / In Krebszellen tritt eine Vielzahl von Mutationen auf. Für den Großteil der Mutationen ist ungeklärt, ob es sich um krebsverursachende oder passagere Mutationen handelt. Ein gezieltes Ausschalten (Knock-out) dieser Gene zur Untersuchung ihrer Funktion in Krebszellen war bisher mit großem Aufwand verbunden. Das CRISPR/Cas-System lässt sich als programmierbares „Genome-editing“ Werkzeug einsetzen und wurde in der vorliegenden Arbeit verwendet, um gezielt mutierte Protoonkogene zu inaktivieren. Für 88% der bekannten, in Krebszellen auftretenden Mutationen lassen sich, unter Berücksichtigung von off-targets, Streptococcus pyogenes sgRNAs entwerfen. Mit Hilfe eines RFP-GFP-Reporter-Plasmides wurde die Aktivität von 15 sgRNAs gegen 13 Mutationen (Deletionen, Insertionen und Punktmutationen) in Protoonkogenen überprüft. Für 13 der sgRNAs zeigte sich eine Aktivität, die mit der Vorhersage durch den Algorithmus korrelierte. Außerdem wurde gezeigt, dass die sgRNAs spezifisch genug binden, um zwar bei der mutierten Sequenz eines Protoonkogens, jedoch nicht bei der Wildtyp-Sequenz Doppelstrangbrüche zu erzeugen. Unter den sgRNAs waren 10 mit mehr als 4-fach höherer Aktivität bei komplett übereinstimmender Zielsequenz gegenüber der Wildtyp-Sequenz. Diese spezifischen sgRNAs waren vor allem gegen Insertions- oder Deletionsmutationen gerichtet, einige auch gegen Punktmutationen. Durch permanente, lentivirale Expression von CRISPR/Cas wurden die Effekte eines Knock-out von drei mutierten Protoonkogenen, NPM1, BRAF und PIK3CA, auf das Wachstum und phänotypische Aspekte humaner Krebszelllinien untersucht. Ein Knock-out der NPM1 c.863_864insTCTG Mutation wurde in heterozygot mutierten OCI AML3 Zellen untersucht, es zeigte sich eine starke Proliferationshemmung. In der Zellzyklusanalyse trat ein G0/1-Arrest dieser Zellen (77%) im Vergleich mit Kontroll-Zellen (56%) auf, jedoch keine Unterschiede in der sub-G1-Analyse, sodass nicht von einer vermehrten Apoptose auszugehen ist. Die mit sgRNA behandelten OCI-AML3 Zellen zeigten sowohl eine um 88% verminderte NPM1 c.863_864insTCTG mRNA-Expression als auch verminderte zytoplasmatische Sublokalisation des Nucleophosmins in der Immunfärbung. Die hohe Aktivität der gRNA gegen mutiertes NPM1 wurde durch Deep Sequencing bestätigt, außerdem hat sich das Verhältnis vom Wildtyp- zu mutiertem Allel von 51:49 zu 68:32 verschoben. Dieser Effekt wurde durch Zugabe des NHEJ-Hemmstoffes SCR7 noch verstärkt. Die sgRNA gegen BRAFV600E wurde in den homozygot mutierten Melanom-Zelllinien A-375 und SK-MEL-28 getestet. Bei Proliferationsversuchen zeigten sich keine Unterschiede im Vergleich zu Kontrollzellen. In der kolorektalen Krebszelllinie RKO, die heterozygot BRAFV600E und PIK3CAH1047R ist, zeigte sich bei der Testung von sgRNAs gegen BRAF, PIK3CA und Kombination beider sgRNAs eine Wachstumshemmung. Jedoch lag kein synergistischer Effekt bei sgRNA-Kombination vor. Zudem bestätigten sich Aktivität und Spezifität der sgRNA gegen BRAF im Deep Sequencing, während die sgRNA gegen PIK3CA in mäßigem Umfang Doppelstrangbrüche im Wildtyp-Allel verursachte. Das Verhältnis vom Wildtyp- zu mutiertem BRAF Allel verschob sich von 32:68 ohne sgRNA zu 51:49 nach sgRNA-Behandlung. Eine mögliche Erklärung dieser Beobachtung ist die Rückmutation zum Wildtyp-Allel nach Doppelstrangbruch mit Hilfe homologer Rekombination durch das Wildtyp-Schwesterchromatid. Für PIK3CA konnte dieser Effekt in schwächerem Ausmaß ebenfalls beobachtet werden. Zusammengefasst zeigen diese Ergebnisse, dass das CRISPR/Cas-System zur Inaktivierung mutierter Protoonkogene genutzt werden kann.:List of tables III List of figures IV List of abbreviations V 1 Introduction 1 1.1 Cancer 1 1.2 Oncogenes 2 1.2.1 Role in cancer 2 1.2.2 Targeted therapies 3 1.2.3 NPM1 5 1.2.4 BRAF 6 1.2.5 PIK3CA 7 1.3 CRISPR/Cas-system 7 1.4 Aim and motivation 10 2 Material and Methods 11 2.1 Design of sgRNAs 11 2.2 Plasmids 11 2.3 Cell culture 12 2.4 FACS analysis 14 2.5 T7 assay 14 2.6 Cell cycle analysis 15 2.7 Immunostaining 15 2.8 Apoptosis assay 16 2.9 Quantification of mutant NPM1 transcripts 16 2.10 Deep sequencing 16 2.11 Statistical Analysis 19 3 Results 20 3.1 Design of sgRNAs targeting oncogenes 20 3.2 Evaluation of sgRNA efficacy and selectivity 23 3.3 Effects of oncogene knock-out in cancer cell lines 27 3.3.1 Targeting NPM1 in AML cells 27 3.3.2 Targeting BRAF in melanoma cells 30 3.3.3 Targeting BRAF and PIK3CA in colorectal carcinoma cells 31 4 Discussion 37 4.1 The design of sgRNAs is possible for most cancer mutations 37 4.2 sgRNAs targeting oncogenes have to be tested 37 4.3 Oncogenes can be knocked out with the CRISPR/Cas-system 37 4.3.1 NPM1 in AML cells 37 4.3.2 BRAF in melanoma cells 38 4.3.3 BRAF and PIK3CA in CRC cells 38 4.4 Advantages and disadvantages to target oncogenes with the CRISPR/Cas-system 40 4.5 Concluding remarks 41 5 Original Article 43 6 Summary 47 7 Zusammenfassung 49 List of references 51 Appendix VIII

Glioblastoma multiforme (GMB) is an extremely aggressive and invasive brain cancer with a median survival of less than one year. In addition, due to its anaplastic nature the histological classification of this cancer is not simple. These characteristics make this disease an interesting and important target for new methodologies of analysis and classification. In recent years, molecular information has been used to segregate and analyze GBM patients, but generally this methodology utilizes single-`omic' data to perform the classification or multi-’omic’ data in a sequential manner. In this project, a novel approach for the classification and analysis of patients with GBM is presented. The main objective of this work is to find clusters of patients with distinctive profiles using multi-’omic’ data with a real integrative methodology. During the last years, the TCGA consortium has made publicly available thousands of multi-’omic’ samples for multiple cancer types. Thanks to this, it was possible to obtain numerous GBM samples (> 300) with data for gene and microRNA expression, CpG sites methylation and copy-number variation (CNV). To achieve our objective, a mixture of linear models were built for each gene using its expression as output and a mixture of multi-`omic' data as covariates. Each model was coupled with a lasso penalization scheme, and thanks to the mixture nature of the model, it was possible to fit multiple submodels to discover different linear relationships in the same model. This complex but interpretable method was used to train over \numprint{10000} models. For \texttildelow \numprint{2400} cases, two or more submodels were obtained. Using the models and their submodels, 6 different clusters of patients were discovered. The clusters were profiled based on clinical information and gene mutations. Through this analysis, a clear separation between the younger patients and with higher survival rate (Clusters 1, 2 and 3) and those from older patients and lower survival rate (Clusters 4, 5 and 6) was found. Mutations in the gene IDH1 were found almost exclusively in Cluster 2, additionally, Cluster 5 presented a hypermutated profile. Finally, several genes not previously related to GBM showed a significant presence in the clusters, such as C15orf2 and CHEK2. The most significant models for each clusters were studied, with a special focus on their covariants. It was discovered that the number of shared significant models were very small and that the well known GBM related genes appeared as significant covariates for plenty of models, such as EGFR1 and TP53. Along with them, ubiquitin-related genes (UBC and UBD) and NRF1, which have not been linked to GBM previously, had a very significant role. This work showed the potential of using a mixture of linear models to integrate multi-’omic’ data and to group patients in order to profile them and find novel markers. The resulting clusters showed unique profiles and their significant models and covariates were comprised by well known GBM related genes and novel markers, which present the possibility for new approaches to study and attack this disease. The next step of the project is to improve several elements of the methodology to achieve a more detail analysis of the models and covariates, in particular taking into account the regression coefficients of the submodels.

Krebs ist die zweithäufigste Todesursache weltweit und zählt damit zu den größten Plagen der Menschheit. Jährlich sterben Menschen an den Folgen bösartiger Tumore und stellen Ärzte vor scheinbar unlösbare Aufgaben. Um Krebsgeschwüre effizient bekämpfen oder sogar vollständig beseitigen zu können, ist es enorm wichtig diese früh genug zu diagnostizieren. Oft stellt jedoch genau das in der Praxis ein großes Problem dar und Tumore werden erst dann als solche erkannt, wenn das Zellwachstum schon sehr weit fortgeschritten ist. Eine große Chance für die frühzeitige Erkennung von Krebs bieten unterdessen Deep Learning Algorithmen. Die vorliegende Seminararbeit stellt diese Verfahren und ihre Anwendung in der Krebsdiagnostik vor. Es wird hierbei genauer auf Convolutional Neural Networks eingegangen, die besonders gut geeignet für die Analyse von Gewebebildern sind und unter anderem auch im System von Google's DeepMind zum Einsatz kommen. Die Arbeit analysiert Chancen und Risiken des Einsatzes von Deep Neural Networks bei der Diagnose von bösartigen Tumoren und verschafft dem Leser damit einen ganzheitlichen Überblick über die Anwendung von Deep Neural Networks im Bereich der Onkologie.:1 Einleitung 2 Vom Neuronalen Netz zum Deep Learning Algorithmus 2.1 Grundlagen Künstlicher Neuronaler Netze 2.1.1 Allgemeiner Aufbau 2.1.2 Das Neuron als Grundbaustein 2.1.3 Lernen in neuronalen Netzen 2.1.4 Loss Function und Optimizer 2.2 Convolutional Neural Networks 2.2.1 Convolutional Layer 2.2.2 Pooling Layer 2.2.3 Fully Connected Layer 2.2.4 Lernen und Aktivierung in CNN’s 3 DeepMind als Deep Learning Multitalent 3.1 Bisherige Erfolge 3.2 DeepMind Health 4 Chancen und Risiken in der Krebsdiagnostik 4.1 Aktueller Stand der Brustkrebsdiagnostik 4.2 Chancen von Deep Learning Algorithmen 4.3 Ethische Risiken 4.3.1 False Positives 4.3.2 False Negatives 4.4 Fazit der Risikoanalyse 5 Ausblick

This work focused on the further characterisation of Idhp and of the Krebs cycle enzymes citrate synthase 1 (Cit1p) and malate dehydrogenase 1 (Mdh1p) both of which have been identified as RNA-binding proteins without known RNA recognition motifs. Besides analysing their effects on mitochondrial translation and their organisation in protein complexes the work focused on the characterisation of the RNA-binding properties of recombinant Cit1p and Mdh1p: · Cit1p and Mdh1p play no essential role in mitochondrial protein synthesis. · Idhp is in a complex of molecular weight larger than the cytochrome c oxidase (250 kDa). · Cit1p and Mdh1p are in mitochondrial complexes smaller than 250 kDa. · 1000-fold molar excess of tRNA referring to COX2 leader RNA did not inhibit the RNA-binding of Cit1p and Mdh1p. · Cit1p and Mdh1p bind mitochondrial mRNAs (sense and antisense). The influence of cofactors and substrates on RNA-binding was analysed in order to reveal a possible link between the enzymatic function and the property of RNA-binding: · Acetyl-CoA and ATP inhibited the RNA-binding of Cit1p and Mdh1p at a concentration of 5 mM.

Die Analyse von NGS Daten ist ein zentraler Aspekt der modernen genomischen Forschung. Bei der Extraktion von Daten aus den beiden am häufigsten verwendeten Quellorganismen bestehen jedoch vielfältige Problemstellungen. Im ersten Kapitel wird ein neuartiger Ansatz vorgestellt welcher einen Abstand zwischen Krebszellinienkulturen auf Grundlage ihrer kleinen genomischen Varianten bestimmt um die Kulturen zu identifizieren. Eine Voll-Exom sequenzierte Kultur wird durch paarweise Vergleiche zu Referenzdatensätzen identifiziert so ein gemessener Abstand geringer ist als dies bei nicht verwandten Kulturen zu erwarten wäre. Die Wirksamkeit der Methode wurde verifiziert, jedoch verbleiben Einschränkung da nur das Sequenzierformat des Voll-Exoms unterstützt wird. Daher wird im zweiten Kapitel eine publizierte Modifikation des Ansatzes vorgestellt welcher die Unterstützung der weitläufig genutzten Bulk RNA sowie der Panel-Sequenzierung ermöglicht. Die Ausweitung der Technologiebasis führt jedoch zu einer Verstärkung von Störeffekten welche zu Verletzungen der mathematischen Konditionen einer Abstandsmetrik führen. Daher werden die entstandenen Verletzungen durch statistische Verfahren zuerst quantifiziert und danach durch dynamische Schwellwertanpassungen erfolgreich kompensiert. Das dritte Kapitel stellt eine neuartige Daten-Aufwertungsmethode (Data-Augmentation) vor welche das Trainieren von maschinellen Lernmodellen in Abwesenheit von neoplastischen Trainingsdaten ermöglicht. Ein abstraktes Abstandsmaß wird zwischen neoplastischen Entitäten sowie Entitäten gesundem Ursprungs mittels einer transkriptomischen Dekonvolution hergestellt. Die Ausgabe der Dekonvolution erlaubt dann das effektive Vorhersagen von klinischen Eigenschaften von seltenen jedoch biologisch vielfältigen Krebsarten wobei die prädiktive Kraft des Verfahrens der des etablierten Goldstandard ebenbürtig ist. / The analysis of NGS data is a central aspect of modern Molecular Genetics and Oncology. The first scientific contribution is the development of a method which identifies Whole-exome-sequenced CCL via the quantification of a distance between their sets of small genomic variants. A distinguishing aspect of the method is that it was designed for the computer-based identification of NGS-sequenced CCL. An identification of an unknown CCL occurs when its abstract distance to a known CCL is smaller than is expected due to chance. The method performed favorably during benchmarks but only supported the Whole-exome-sequencing technology. The second contribution therefore extended the identification method by additionally supporting the Bulk mRNA-sequencing technology and Panel-sequencing format. However, the technological extension incurred predictive biases which detrimentally affected the quantification of abstract distances. Hence, statistical methods were introduced to quantify and compensate for confounding factors. The method revealed a heterogeneity-robust benchmark performance at the trade-off of a slightly reduced sensitivity compared to the Whole-exome-sequencing method. The third contribution is a method which trains Machine-Learning models for rare and diverse cancer types. Machine-Learning models are subsequently trained on these distances to predict clinically relevant characteristics. The performance of such-trained models was comparable to that of models trained on both the substituted neoplastic data and the gold-standard biomarker Ki-67. No proliferation rate-indicative features were utilized to predict clinical characteristics which is why the method can complement the proliferation rate-oriented pathological assessment of biopsies. The thesis revealed that the quantification of an abstract distance can address sources of erroneous NGS data analysis.

Background The detrimental impact of malnutrition and cachexia in cancer patients subjected to surgical resection is well established. However, how systemic and local metabolic alterations in cancer patients impact the serum metabolite signature, thereby leading to cancer-specific differences, is poorly defined. In order to implement metabolomics as a potential tool in clinical diagnostics and disease follow-up, targeted metabolite profiling based on quantitative measurements is essential. We hypothesized that the quantitative metabolic profile assessed by 1H nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy can be used to identify cancer-induced catabolism and potentially distinguish between specific tumour entities. Importantly, to prove tumour dependency and assess metabolic normalization, we additionally analysed the metabolome of patients' sera longitudinally post-surgery in order to assess metabolic normalization. Methods Forty two metabolites in sera of patients with tumour entities known to cause malnutrition and cachexia, namely, upper gastrointestinal cancer and pancreatic cancer, as well as sera of healthy controls, were quantified by 1H NMR spectroscopy. Results Comparing serum metabolites of patients with gastrointestinal cancer with healthy controls and pancreatic cancer patients, we identified at least 15 significantly changed metabolites in each comparison. Principal component and pathway analysis tools showed a catabolic signature in preoperative upper gastrointestinal cancer patients. The most specifically upregulated metabolite group in gastrointestinal cancer patients was ketone bodies (3-hydroxybutyrate, P < 0.0001; acetoacetate, P < 0.0001; acetone, P < 0.0001; false discovery rate [FDR] adjusted). Increased glycerol levels (P < 0.0001), increased concentration of the ketogenic amino acid lysine (P = 0.03) and a significant correlation of 3-hydroxybutyrate levels with branched-chained amino acids (leucine, P = 0.02; isoleucine, P = 0.04 [FDR adjusted]) suggested that ketone body synthesis was driven by lipolysis and amino acid breakdown. Interestingly, the catabolic signature was independent of the body mass index, clinically assessed malnutrition using the nutritional risk screening score, and systemic inflammation assessed by CRP and leukocyte count. Longitudinal measurements and principal component analyses revealed a quick normalization of key metabolic alterations seven days post-surgery, including ketosis. Conclusions Together, the quantitative metabolic profile obtained by 1H NMR spectroscopy identified a tumour-induced catabolic signature specific to upper gastrointestinal cancer patients and enabled monitoring restoration of metabolic homeostasis after surgery. This approach was critical to identify the obtained metabolic profile as an upper gastrointestinal cancer-specific signature independent of malnutrition and inflammation.