Spinal muscular atrophy (SMA) is the leading genetic cause of death of young children. It is an autosomal recessive disease caused by the mutation and/or the deletion within the ubiquitously expressed survival motor neuron 1 (SMN1) gene. SMA pathology is characterized by spinal cord motor neuron degeneration, neuromuscular junction (NMJ) defects and muscular atrophy. Upon disease onset, SMA patients progressively become paralyzed and in the most severe cases, they die due to respiratory complications. Over the years, it has become clear that SMN is a multi-functional protein with important roles in small nuclear ribonucleoprotein (snRNP) assembly, RNA metabolism, axonal outgrowth and pathfinding, mRNA transport as well as in the functional development of NMJs, skeletal muscle and cardiac muscle. However, it remains unclear which of these functions, and the respective perturbed molecular pathways, dictate SMA pathogenesis. Here, we have established Smn-depleted PC12 cells and an intermediate SMA mouse model to characterize a role for Smn in the regulation of actin cytoskeleton dynamics. We find that Smn depletion results in the increased expression of profilin IIa and active RhoA (RhoA-GTP) as well as the decreased expression of plastin 3 and Cdc42. Importantly, the inhibition of rho-kinase (ROCK), a direct downstream regulator of RhoA, significantly increased the lifespan of SMA mice and shows beneficial potential as a therapeutic strategy for SMA. In an addition, we have uncovered a muscle- and motor neuron-independent role for SMN in the regulation of pancreatic development and glucose metabolism in SMA mice and type 1 SMA patients. This finding highlights the importance of combining a glucose tolerance assessment of SMA patients with their existing clinical care management. Thus, our work has uncovered two novel and equally important roles for the SMN protein, both of which contribute significantly to SMA pathogenesis.

Overall survival of the metastatic forms of epithelial derived cancers, especially head and neck squamous cell carcinomas (HNSCC), has not significantly improved even with the application of aggressive combined modality approaches incorporating radiation and chemotherapy. Cumulative evidence implicates the epidermal growth factor receptor (EGFR) as an important therapeutic target in HNSCC. We have previously demonstrated that the combination of lovastatin, a potent inhibitor of the mevalonate pathway, with EGFR tyrosine kinase inhibitors induced robust synergistic cytotoxicity. However, the use of high dose statins in our clinical trial was associated with significant toxicities including higher than anticipated rate of muscle pathologies. Our goal was to uncover novel downstream targets of the mevalonate pathway that may enhance the efficacy or limit toxicities of this novel combination therapeutic approach. In this study we have demonstrated that GGTI-298, an inhibitor of protein geranylgeranylation, through its ability to disrupt the actin cytoskeleton, inhibits EGFR dimerization and cellular trafficking. This novel mechanism targeting the EGFR has clinical implications as GGTI-298 in combination with tarceva, a clinically relevant EGFR inhibitor, showed enhanced cytotoxicity and inhibitory effects on EGFR activation and its downstream signaling.

Les formes réactives de l’oxygène (FRO) ont un rôle bien établi dans l’oncogénèse et le fonctionnement des cellules tumorales en augmentant les capacités de prolifération et d’invasion cellulaire. Les FRO présentent une moindre toxicité dans les cellules normales où le niveau de stress oxydant est bas et les systèmes d’oxydoréduction opérationnels. Une modulation pharmacologique de l’équilibre d’oxydoréduction permet d’améliorer l’efficacité des molécules cytotoxiques qui agissent sur les FRO. L’activité anti tumorale de la chimiothérapie étant médiée en partie par le stress oxydant, nous nous sommes dans un premier temps intéressé aux variations du stress oxydant lors d’un traitement par le sorafenib (Nexavar©), un inhibiteur de tyrosine kinases. Nous avons mis en évidence une activité anti tumorale du sorafenib liée à l’augmentation de la production d’anion superoxyde par les cellules. Ce phénomène nous a permis d’identifier un marqueur prédictif d’efficacité du sorafenib, le dosage des Produits d’Oxydation Avancée des Protéines (AOPP), dans le sérum des patients cirrhotiques développant un carcinome hépatocellulaire. Sachant que l’efficacité anti tumorale des chimiothérapies conventionnelles passe en partie par l’induction de FRO, nous nous sommes intéressés dans un deuxième temps au mangafodipir, un modulateur du stress oxydant, qui est connu pour augmenter l’index thérapeutique des agents cytotoxiques in vivo. Le mangafodipir diminue les effets toxiques du stress oxydatif dans des cellules non tumorales et potentialise l’activité anti tumorale de l’oxaliplatine. Ces données nous ont conduits à explorer in vivo et in vitro le mécanisme de la neurotoxicité induite par l’oxaliplatine et le rôle protecteur du mangafodipir. Nous avons ainsi observé dans un modèle murin que le mangafodipir prévient la neurotoxicité induite par l’oxaliplatine au niveau de la gaine de myéline. Nous avons confirmé ces résultats chez l’homme lors d’une étude de phase II. Compte tenu des taux plus élevés de FRO dans les cellules tumorales par rapport aux cellules normales, plusieurs stratégies ont été proposées pour cibler sélectivement les tumeurs sans endommager les tissus sains avec des modulateurs du stress oxydant. Notre troisième axe de travail a eu pour objectif d’identifier et de valider de nouvelles molécules liées à la modulation des FRO. Cette étude a été réalisée dans le cadre d’un projet du programme Européen Pierre et Marie Curie (International Training Network 7-FP7-2007-1-1-ITN201114), au sein du réseau REDCAT. Cette collaboration a permis de concevoir et de synthétiser de nouveaux agents thérapeutiques, les organochalcogenes. Nous avons mis en évidence in vitro et in vivo le potentiel anti tumoral de cette nouvelle classe thérapeutique et principalement celui du composé LAB027. Le LAB027 présente une activité anti tumorale seul ou associé à l’oxaliplatine. L’ensemble de ces travaux nous a permis d’envisager l’évaluation précoce de l’efficacité du sorafenib par un marqueur du stress oxydant, les AOPP, de mettre en évidence l’effet anti-neurotoxique d’un mimétique de la superoxyde dismutase, le mangafodipir et d’identifier une nouvelle classe médicamenteuse en oncologie, les organochalcogènes. Ces optimisations thérapeutiques permettent d’envisager une meilleure prise en charge des malades traités par chimiothérapie afin d’optimiser l’efficacité des traitements utilisés en oncologie. / Reactive oxygen species (ROS) forms have an established role in oncogenesis and tumor cell function by increasing the capacity of proliferation and cell invasion. ROS have a lower toxicity in normal cells where the level of oxidative stress is low and redox systems operational. Pharmacological modulation of redox balance enhances the effectiveness of cytotoxic molecules that act on the FRO. The anti-tumor activity of chemotherapy is mediated in part by oxidative stress, we initially interested in the changes of oxidative stress during treatment with sorafenib (Nexavar©), an inhibitor of tyrosine kinases. We have demonstrated anti-tumor activity of sorafenib due to increased production of superoxide anion by cells. This allowed us to identify a predictive marker of efficacy of sorafenib dosing Products Advanced Oxidation Protein (AOPP) in the serum of patients with cirrhosis develop hepatocellular carcinoma. Knowing that the antitumor efficacy of conventional chemotherapy is partly through the induction of ROS, we are interested in a second time mangafodipir, a modulator of oxidative stress, which is known to increase the therapeutic index of cytotoxic agents in vivo. Mangafodipir reduces the toxic effects of oxidative stress in non-tumor cells and potentiates the anti-tumor activity of oxaliplatin. These data led us to explore in vivo and in vitro the mechanism of neurotoxicity induced by oxaliplatin and the protective role of mangafodipir. We observed in a mouse model that mangafodipir prevents neurotoxicity induced by oxaliplatin in the myelin sheath. We confirmed these results in humans in a phase II study. Given the higher levels of ROS in tumor cells compared to normal cells, several strategies have been proposed to selectively target tumors without damaging healthy tissue with modulators of oxidative stress. Our third area of work has aimed to identify and validate novel molecules related to the modulation of ROS. This study was conducted as part of a project of the European Pierre et Marie Curie (International Training Network 7-FP7-2007-1-1-ITN201114) within the network REDCAT. This collaboration has led to the design and synthesis of new therapeutic agents, organochalcogenes. We have demonstrated in vitro and in vivo antitumor potential of this new therapeutic class and mainly composed of the LAB027. LAB027 the present anti-tumor activity alone or in combination with oxaliplatin. All of this work has allowed us to consider the early assessment of the effectiveness of sorafenib a marker of oxidative stress, the AOPP, highlight the anti-nerve of a superoxide dismutase mimetic, mangafodipir and identify a new class of drugs in oncology, organochalcogènes. These optimizations allow therapeutic consider better care of patients treated with chemotherapy to enhance the efficacy of treatments used in oncology.

Die Chronisch Myeloische Leukämie (CML) ist eine maligne, hämatologische Erkrankung, welche auf der unregulierten Proliferation von leukämischen myeloischen Zellen im Knochenmark beruht. Die Folge ist eine Verdrängung der normalen Hämatopoese durch leukämische Zellen mit einem unbehandelt letalen Verlauf. Die Einführung einer spezifischen Therapie der CML durch Tyrosinkinase-Inhibitoren (TKIs) hat die Behandlung der CML maßgeblich beeinflusst und stellt aktuell die Standardtherapie für betroffene Patienten dar. Mehrere klinische Studien zeigten, dass bei einem Teil der Patienten mit gutem Therapieansprechen im Verlauf die Therapie beendet werden kann, ohne dass es dabei zu einem Rückfall der Patienten kommt. Eine sichere Identifikation dieser Patienten ist aktuell nicht möglich. Weiterhin sind die Mechanismen, welche einer therapiefreien Remission zugrunde liegen, nicht endgültig geklärt. Allerdings ergaben mehrere aktuelle Studien Hinweise auf eine immunologische Komponente, der in diesem Zusammenhang eine entscheidende Rolle zukommen könnte. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein auf gewöhnlichen Differentialgleichungen basierendes, mathematisches Modell der CML um eine immunologische Komponente erweitert, um eine bessere Beschreibung des Verhaltens von CML-Patienten unter TKI-Therapie und nach Beendigung dieser zu ermöglichen. Es wurde im Sinne eines konzeptionellen Modellierungsansatzes untersucht, welche Mechanismen dem Rezidivverhalten innerhalb eines solchen Modells zugrunde liegen und ob anhand des verwendeten Modells das Auftreten eines Rezidivs zuverlässig vorhergesagt werden kann. Grundlage dieser Arbeit stellen BCR-ABL Verlaufsmessungen von 21 CML-Patienten dar, welche mit einem TKI behandelt wurden und bei denen dieser im Rahmen einer klinischen Intervention abgesetzt wurde. Während die Anpassung eines mathematischen Modells ohne immunologische Komponente bereits eine gute Beschreibung des BCR-ABL/ABL Abfall unter Therapie ermöglichte, versagte dieses Modell bei der Beschreibung einer therapiefreien Remission. Nur durch die Erweiterung des Modells um eine individuelle immunologische Komponente konnte der BCR-ABL/ABL Verlauf während und nach Stopp der TKI-Therapie korrekt wiedergegeben werden. Dabei zeigte sich, dass zur Bestimmung der Modellparameter allerdings eine Einbeziehung der BCR-ABL Messwerte nach Absetzen der Therapie notwendig war. Deutliche Unterschiede der auf diese Weise ermittelten immunologischen Modellparameter zwischen Patienten mit und ohne Rezidiv signalisierten einen entscheidenden Einfluss der immunologischen Komponente auf das Rezidivverhalten. Die weitere Untersuchung der Attraktorlandschaften für das Rezidivverhalten zeigte, dass Patienten darüber hinaus anhand ihrer Immunantwort in drei verschiedene Klassen eingeteilt werden können: Einige Patienten zeigten eine insuffiziente Immunantwort (Klasse A) und somit nach Therapiestopp immer ein Rezidiv, da ihr Immunsystem nicht in der Lage ist, die erneute Proliferation residualer leukämischer Zellen nach Absetzen der Therapie zu verhindern. Im Gegensatz dazu zeigten einige Patienten eine suffiziente Immunantwort. Während Patienten mit einer suffizienten und starken Immunantwort (Klasse B) nur eine minimale Therapiedauer in den Simulationen zur Aufrechterhaltung einer Remission nach Therapiestopp benötigten, war die Verhinderung eines Rezidivs für Patienten mit einer suffizienten und schwachen Immunantwort (Klasse C) nur bei Erreichen eines optimalen Gleichgewicht zwischen der Zahl leukämischer Zellen und der Aktivität des Immunsystems möglich. Es konnte gezeigt werden, dass dies theoretisch durch eine individuelle, fein abgestimmte Anpassung von Therapiedauer und Therapieintensität erreicht werden kann. Da eine Bestimmung der Modellparameter nur unter Einbeziehung der BCR-ABL Messungen nach Stopp der TKI-Therapie möglich war, erlaubte dieses Vorgehen entsprechend keine Vorhersage des Rezidivverhaltens. Daher erfolgte die Simulation einer 12-monatigen TKI-Dosisreduktion für jeden Patienten mit einer anschließenden Betrachtung der BCR-ABL/ABL Verläufe während der Dosisreduktion. Eine Korrelation zwischen dem BCR-ABL/ABL Anstieg innerhalb dieses Zeitraums und dem klinischen Rezidivverhalten zeigte, dass die aus einer solchen Systemstörung resultierenden Veränderungen der BCR-ABL/ABL Verläufe die notwendigen Informationen zur Vorhersage des Rezidivverhaltens liefern könnten. Dabei sind diese Modellvorhersagen in qualitativer und quantitativer Übereinstimmung mit klinischen Daten der DESTINY-Studie (NCT01804985). Es konnte somit gezeigt werden, dass ein mathematisches Modell der CML durch Erweiterung um eine immunologische Kontrollkomponente in der Lage ist, den Krankheitsverlauf von CML Patienten während und nach Absetzen der TKI-Therapie korrekt zu beschreiben. Damit unterstützt diese Arbeit die Ergebnisse aktueller klinischer Studien, welche einer anti-leukämischen Immunantwort eine Bedeutung in der Aufrechterhaltung einer therapiefreien Remission zuschreiben. Da eine Vorhersage des individuellen Rezidivverhaltens allein anhand der BCR-ABL Messungen vor Therapieabsetzen nicht möglich war, unterstreicht diese Arbeit die Notwendigkeit weiterer Studien auf diesem Gebiet. Dabei legen die Ergebnisse diese Arbeit nahe, dass Studien mit klinischen Interventionen, wie z.B. einer temporären TKI-Dosisreduktion, die notwendigen Informationen für solche Vorhersagen enthalten könnten.:1. Einleitung und Zielstellung 1.1. Einleitung 1.2. Fragestellung und Zielsetzung dieser Arbeit 2. Medizinischer Hintergrund 2.1. Hämatopoese 2.2. Chronische Myeloische Leukämie 2.2.1. Epidemiologie 2.2.2. Ätiologie und Pathogenese 2.2.3. Klinik und Verlauf 2.2.4. Diagnostik 2.2.5. Therapie 2.2.6. Immunologische Einflussfaktoren auf das Rezidivverhalten 3. Systembiologischer Hintergrund 3.1. Statistische Modelle der TKI-Therapie 3.2. Mechanistische Modelle der TKI-Therapie 3.3. Modellierung von Therapie und Absetzverhalten 3.4. Modelle der CML mit einer immunologischen Komponente 4. Material und Methoden 4.1. Klinische Daten 4.1.1. Herkunft der klinischen Daten 4.1.2. Selektion geeigneter Patienten 4.2. Statistische Beschreibung 4.2.1. Bi-exponentielles Modell 4.2.2. Modellanpassung 4.2.3. Statistische Tests 4.3. Mechanistisches Modell 4.3.1. CML-Modell ohne immunologische Komponente 4.3.2. CML-Modell mit immunologischer Komponente (Immunmodell) 4.3.3. Allgemeines Vorgehen zur Modellanpassung 4.3.4. Berechnung der Anfangsbedingungen 4.3.5. Anpassungsstrategien 4.3.6. Sensitivitätsanalysen 4.3.7. Phasenportaits 4.3.8. Regressionsmodelle 4.3.9. Statistische Tests 5. Ergebnisse 5.1. Patientencharakteristika 5.2. Struktureller Vergleich der Patienten mit und ohne Rezidiv 5.3. CML-Modell ohne immunologische Komponente 5.3.1. Aufbau des Modells 5.3.2. Sensitivitätsanalyse 5.3.3. Anpassung an die klinischen Daten 5.4. CML-Modell mit immunologischer Komponente (Immunmodell) 5.4.1. Aufbau des Modells 5.4.2. Anpassung an die klinischen Daten 5.4.3. Klassifizierung der Patienten anhand ihrer Immunantwort 5.4.4. Sensitivitätsanalyse 5.4.5. Einfluss der Therapie auf das Rezidivverhalten 5.4.6. Informationsgewinn durch Simulation einer Dosisreduktion 6. Diskussion 6.1. Diskussion der initial formulierten Fragestellungen 6.2. Kritische Betrachtung der Herangehensweise 6.2.1. Patientenselektion 6.2.2. Modellierung der CMLII 6.3. Ausblick 6.3.1. Erweiterungsmöglichkeiten des verwendeten mathematischen Modells 6.3.2. Unterstützung des Designs klinischer Studien 7. Zusammenfassung 8. Summary A. Anhang A.1. Berechnung des Immunfensters A.2. Berechnung der Attraktoren A.2.1. Heilungs-Attraktor A.2.2. Remissions- und Rezidiv-Attraktor A.3. Abbildungen und Tabellen Literaturverzeichnis / Chronic Myeloid Leukemia (CML) is a hematological cancer characterized by the unregulated proliferation of immature myeloid cells in the bone marrow. This leads to a displacement of the normal hematopoiesis with a lethal course if untreated. The introduction of Tyrosine Kinase Inhibitors (TKIs) as a specific therapy has significantly influenced the CML treatment and represents the current first line treatment option for affected patients. Several clinical trials confirmed that TKI treatment can be stopped for some well responding patients without the occurrence of a relapse. It is not yet possible to prospectively identify those patients. Also, the mechanisms leading to a relapse or a treatment-free remission still remain unclear. However, recent clinical trials suggest that an immunological component plays an important role in the long-term disease control. Aim of this work was the expansion of a mathematical CML model by an anti-leukemic immune component to improve the description of the disease behavior of CML patients while treated with TKI and after stopping treatment. A mathematical proof of concept analysis of the model mechanisms leading to relapse or treatment-free remission was performed. Also, it was examined whether such a model can reliably predict the occurrence of a relapse. The BCR-ABL time courses of 21 TKI-treated CML patients, for whom TKI-therapy had been stopped as a clinical intervention, were used in this work. While the adaption of a simplified ODE-model without the immune component could describe the BCR-ABL/ABL decrease during therapy, the model failed to describe a treatment-free remission. Only by expanding the model with an individual immune component, it was possible to correctly reproduce the BCR-ABL/ABL time courses during TKI-treatment and after treatment cessation. Also, an estimation of the individual parameters was only possible by fitting the model to the complete BCR-ABL/ABL time course (including measurements after treatment cessation). Significant differences of the immune parameters determined in this way between relapsing and non-relapsing patients signaled an important influence of the immune component on the relapse behavior. A detailed mathematical analysis of the identified relapse behavior attractor landscapes also suggested that the available patients can be grouped in three general classes (A–C) corresponding to their individual immune response. Certain patients presented an insufficient immune response (class A) and thus, consistently relapsed after stopping treatment as they were unable to prevent a renewed proliferation of residual leukemic cells after treatment cessation. In contrast, some patients showed a sufficient immune response. While patients with a sufficient and strong immune response (class B) required only a minimal treatment duration in the simulations to retain a remission after stopping treatment, the prevention of a relapse for patients with a sufficient and weak immune response (class C) was only possible if an optimal balance between leukemia abundance and immunological activation was achieved before treatment cessation. It could be shown that this balance can theoretically be achieved by an individual titrated and narrowly adapted treatment duration and intensity. Since estimations of the model parameters could only be obtained if the complete data (including post-cessation measurements) were available, it was not possible to predict the individual relapse behavior. Therefore, a 12-months TKI dose reduction simulation was performed for each patient and the resulting BCR-ABL/ABL changes within this period were analyzed. A correlation between the BCR-ABL/ABL increase and the clinical relapse behavior suggested that the BCR-ABL/ABL changes from such system perturbation yields the required information for predictions of the relapse behavior. These simulation results are in qualitative and quantitative agreement with clinical data of the DESTINY trial (NCT01804985). It could be shown that a mathematical CML model is capable of describing the treatment response and relapse behavior of CML patients by incorporation of an immunological control component. Thus, this work supports the results of recent clinical trials which suggest an important role of immune cells for the maintenance of a treatment-free remission. Since a prediction of the individual relapse behavior cannot be obtained from BCR-ABL measurements before stopping treatment, this work highlights the need for further research in this clinical field. Moreover, the results of this work suggest that clinical trials with treatment interventions like a TKI-dose reduction could provide the information required for those predictions.:1. Einleitung und Zielstellung 1.1. Einleitung 1.2. Fragestellung und Zielsetzung dieser Arbeit 2. Medizinischer Hintergrund 2.1. Hämatopoese 2.2. Chronische Myeloische Leukämie 2.2.1. Epidemiologie 2.2.2. Ätiologie und Pathogenese 2.2.3. Klinik und Verlauf 2.2.4. Diagnostik 2.2.5. Therapie 2.2.6. Immunologische Einflussfaktoren auf das Rezidivverhalten 3. Systembiologischer Hintergrund 3.1. Statistische Modelle der TKI-Therapie 3.2. Mechanistische Modelle der TKI-Therapie 3.3. Modellierung von Therapie und Absetzverhalten 3.4. Modelle der CML mit einer immunologischen Komponente 4. Material und Methoden 4.1. Klinische Daten 4.1.1. Herkunft der klinischen Daten 4.1.2. Selektion geeigneter Patienten 4.2. Statistische Beschreibung 4.2.1. Bi-exponentielles Modell 4.2.2. Modellanpassung 4.2.3. Statistische Tests 4.3. Mechanistisches Modell 4.3.1. CML-Modell ohne immunologische Komponente 4.3.2. CML-Modell mit immunologischer Komponente (Immunmodell) 4.3.3. Allgemeines Vorgehen zur Modellanpassung 4.3.4. Berechnung der Anfangsbedingungen 4.3.5. Anpassungsstrategien 4.3.6. Sensitivitätsanalysen 4.3.7. Phasenportaits 4.3.8. Regressionsmodelle 4.3.9. Statistische Tests 5. Ergebnisse 5.1. Patientencharakteristika 5.2. Struktureller Vergleich der Patienten mit und ohne Rezidiv 5.3. CML-Modell ohne immunologische Komponente 5.3.1. Aufbau des Modells 5.3.2. Sensitivitätsanalyse 5.3.3. Anpassung an die klinischen Daten 5.4. CML-Modell mit immunologischer Komponente (Immunmodell) 5.4.1. Aufbau des Modells 5.4.2. Anpassung an die klinischen Daten 5.4.3. Klassifizierung der Patienten anhand ihrer Immunantwort 5.4.4. Sensitivitätsanalyse 5.4.5. Einfluss der Therapie auf das Rezidivverhalten 5.4.6. Informationsgewinn durch Simulation einer Dosisreduktion 6. Diskussion 6.1. Diskussion der initial formulierten Fragestellungen 6.2. Kritische Betrachtung der Herangehensweise 6.2.1. Patientenselektion 6.2.2. Modellierung der CMLII 6.3. Ausblick 6.3.1. Erweiterungsmöglichkeiten des verwendeten mathematischen Modells 6.3.2. Unterstützung des Designs klinischer Studien 7. Zusammenfassung 8. Summary A. Anhang A.1. Berechnung des Immunfensters A.2. Berechnung der Attraktoren A.2.1. Heilungs-Attraktor A.2.2. Remissions- und Rezidiv-Attraktor A.3. Abbildungen und Tabellen Literaturverzeichnis

Les cellules communiquent avec leur environnement par l’intermédiaire d’un réseau de transduction du signal, leur permettant d’interpréter des signaux physico-chimiques et de produire des réponses appropriées. Ce mécanisme est orchestré par des cascades de signalisation, qui jouent le rôle d’émetteurs intracellulaires en transférant des stimuli biochimiques entre la membrane et le noyau. Il a été montré qu’une perturbation peut se propager en amont (et pas seulement en aval) d’une cascade par un phénomène appelé rétroactivité. Notre étude vise à comparer les conditions biochimiques qui favorisent un et/ou l’autre sens de signalisation dans des cascades linéaires. Au moyen d’approches analytiques et numériques, nous avons caractérisé les différents régimes de signalisation résultants, que nous avons résumés avec une représentation graphique compacte. Nous avons également développé le concept de profil d’activation d’une voie de signalisation qui est, pour un stimulus donné, la séquence des protéines activées à chaque niveau de la cascade à l’état stationnaire. Ces séquences correspondent à des morceaux d’orbites d’un système dynamique discret bidimensionnel. A partir de l’étude des portraits de phase, en fonction des paramètres biochimiques, nous avons étudié les propriétés de contraction/expansion autour des points fixes et de leurs bifurcations. Nous avons classifié les niveaux de cascade en trois types et examiné leur impact biologique au sein d’un réseau de signalisation. Cette méthode a également fourni une vision globale de l’interaction entre la signalisation en avant et rétroactive, et de l’amplification du signal le long du profil d’activation de la cascade / Living cells communicate with their external environment, by means of a signal transduction network, which allows them to interpret physico-chemical signals and produce appropriate responses. This complex machinery is orchestrated by signaling cascades, which play the role of intracellular transmitters, by transferring biochemical stimuli between cellular membrane and nucleus. It has been shown that a perturbation can propagate upstream (and not only downstream) a cascade, through a phenomenon called retroactivity. Our investigation aims to compare the biochemical conditions promoting one and/or the other direction of signaling in linear cascades. By means of analytical and numerical approaches, we have answered to this question, by characterizing the arising different signaling regimes, and we have designed a compact graphical representation to relay the gist of such conditions. We have also developed the concept of pathway activation profile which is, for a given stimulus, the sequence of activated proteins at each tier of the cascade, at steady state. Such sequences correspond to pieces of orbits of a two-dimensional discrete dynamical system. From the study of the possible phase portraits, as a function of the biochemical parameters, we focused on the contraction/expansion properties around the fixed points of this discrete map, and their bifurcations. We have deduced a classification of the cascade tiers into three main types, whose biological impact within a signaling network has been examined. This method also provided global insights about the interplay between forward and retroactive signaling, and how signal is amplified along the cascade activation profile

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Hintergrund: Das Nierenzellkarzinom (NZK) ist die dritthäufigste urologische Tumorerkrankung in Deutschland. Mit der Zulassung der Immun-Checkpoint-Inhibitoren (CPI) wurde die Therapie des metastasierten NZK (mNZK) revolutioniert und die Prognose für viele Patienten signifikant verbessert. Als Standard in der Erstlinie (1L) werden aktuell hauptsächlich CPI in Kombination mit Tyrosinkinase-Inhibitoren (TKI) oder anderen CPI sowie optional TKI-Monotherapien eingesetzt. Die Ansprechraten der CPI-basierten Therapie sind jedoch sehr variabel, was dazu führt, dass einige Patienten keinen Nutzen und nur die teilweise schwerwiegenden Nebenwirkungen der Therapie erfahren. Welche Patienten gut auf die Therapie ansprechen bzw. eine gute Prognose zeigen und welche besonders unter den Nebenwirkungen leiden, kann aktuell erst im langfristigen Therapieverlauf abgeschätzt werden. Fragestellung: Das Ziel dieser Arbeit war es daher, Biomarker zu identifizieren, die ein prognostisches Potential für mNZK-Patienten unter Systemtherapie, insbesondere CPI-basierter Therapie, besitzen. Diese potenziellen Biomarker sollten einfach zugänglich sein und keine zusätzliche Prozedur für die Patienten bedeuten, um eine einfache Anwendung im klinischen Alltag zu ermöglichen. Daher konzentrierte sich diese Arbeit auf Routine-Laborparameter, welche standardmäßig im peripheren Blut bei den Patientenvisiten bestimmt werden. Neben Parametern für Entzündung und Immunreaktion (CRP, NLR), Zellschädigung (LDH) und oxidativen Stress (GGT) wurden auch Leberwerte (ALAT, ASAT), Pankreasenzyme (Lipase, Amylase) und Schilddrüsenwerte (TSH, T3, T4) erfasst und hinsichtlich ihres prognostischen Potentials untersucht. Material und Methoden: Zunächst wurden 71 mNZK-Patienten retrospektiv identifiziert, die in der Klinik und Poliklinik für Urologie des Universitätsklinikums Dresden eine systemische 1L-Therapie (CPI+TKI, CPI+CPI, TKI) erhielten. Anhand des klinikinternen Patientendokumentationssystems wurden für diese Patienten die demographischen und klinisch-pathologischen Daten inklusive Therapie- und Krankheitsverlauf erfasst. Für die Standardlaborparameter wurden sowohl die prätherapeutischen Werte als auch die Verlaufswerte bis zu 12 Wochen nach 1L-Start dokumentiert. Anschließend wurden die Patienten anhand spezifischer Cut-Offs in Gruppen mit niedrigen und hohen Leveln (≤/> Cut-Off) der jeweiligen Laborparameter eingeteilt. Für CRP, LDH und GGT erfolgte zusätzlich eine Einteilung der Patienten in Abhängigkeit von der Zusammenfassung: Kinetik der Laborwerte in der Anfangsphase der Therapie in die Gruppen normal (prätherapeutisch ≤ Cut-Off), normalized (prätherapeutisch > Cut-Off & im Verlauf ≤ Cut-Off) und non-normalized (prätherapeutisch & im Verlauf > Cut-Off). Das prognostische Potential der erfassten Parameter wurde sowohl in der Gesamtkohorte von Patienten unter systemischer 1L-Therapie als auch in der Subkohorte von Patienten unter CPI-basierter Therapie anhand des progressionsfreien (PFS) und Gesamtüberlebens (OS) mittels Kaplan-Meier-Überlebensanalysen und Sterbetafeln sowie uni- und multivariater Cox-Regressionsanalysen evaluiert. Für die multivariaten Cox-Regressionsanalysen zur Identifizierung von prognostisch unabhängigen Faktoren wurde ein Basismodell aus Alter, vorheriger Nephrektomie und Metastasenanzahl verwendet, welchem dann die kategorisierten Laborparameter mit zuvor nachgewiesener PFS- bzw. OS-Assoziation einzeln hinzugefügt wurden. Ergebnisse: In der Gesamtkohorte zeigten Patienten mit einer normal- und normalized-CRP-Kinetik ein signifikant längeres PFS, während in der CPI-basierten Kohorte Patienten mit einer normal- und normalized-Kinetik für CRP und LDH nur ein per Trend längeres PFS aufwiesen. Anhand von multivariaten Cox-Regressionsanalysen konnte die CRP-Kinetik in der CPI-basierten Kohorte allerdings als unabhängiger prognostischer Parameter für das PFS identifiziert werden. In der Gesamtkohorte zeigten Patienten mit einem prätherapeutisch niedrigen CRP- (≤15 mg/l), LDH- (≤4 μmol/s*l), GGT- (≤0,8 μmol/s*l) und ASAT-Wert (≤0,5 μmol/s*l) sowie Patienten mit einer normal- und normalized-Kinetik für CRP und LDH und einer normal-GGT-Kinetik ein signfikant bzw. per Trend längeres OS. In der CPI-basierten Kohorte zeigten Patienten mit einem prätherapeutisch niedrigen LDH- (≤4 μmol/s*l), GGT- (≤0,8 μmol/s*l), ALAT- (≤0,4 μmol/s*l) und ASAT-Wert (≤0,5 μmol/s*l) sowie Patienten mit einer normal- und normalized-Kinetik für CRP und LDH und einer normal-GGT-Kinetik ein signfikant bzw. per Trend längeres OS. In der Gesamtkohorte konnten anhand von multivariaten Cox-Regressionsanalysen der prätherapeutische LDH-Wert und die LDH-Kinetik als unabhängige prognostische Parameter für das OS identifiziert werden, während der prätherapeutische GGT-Wert und die GGT-Kinetik nur per Trend unabhägige prognostische Parameter waren. In der CPI-basierten Kohorte konnten die prätherapeutischen LDH-, GGT-, ALAT- und ASAT- Werte sowie die LDH- und GGT-Kinetik signifikant bzw. per Trend als unabhängige prognostische Parameter für das OS identifiziert werden. Für die prätherapeutischen Werte von NLR, Amylase, Lipase und TSH konnte kein signifikanter Zusammenhang mit dem PFS und OS in beiden Patientenkohorten gezeigt werden. Zusammenfassung Schlussfolgerung Die beobachtete Assoziation zwischen sowohl prätherapeutischen CRP-, LDH- , GGT-, ALAT- und ASAT-Werten sowie der frühen Kinetik von CRP, LDH und GGT mit der Prognose von mNZK-Patienten unter systemischer, insbesondere CPI-basierter 1L-Therapie könnte zukünftig potentiell für die frühe Einschätzung der patientenspezifischen CPI-Wirksamkeit genutzt werden. Diese Laborparameter sind im klinischen Alltag leicht zugänglich, reproduzierbar und könnten ohne vermehrten Aufwand prätherapeutisch bestimmt werden, um die Prognose bzw. das Therapieansprechen vorherzusagen. Das Therapieansprechen wird aktuell 12 Wochen nach Beginn der Behandlung durch das radiologische Staging beurteilt. Eine zeitnahe Einschätzung des Ansprechens der Patienten auf die CPI-basierte Therapie anhand von prätherapeutischen Laborwerten bzw. ihrer frühen Kinetik könnte daher, falls erforderlich, zu einer früheren Bewertung des Krankheitsstadiums und zu entsprechenden Anpassungen in der Therapie führen.