Glioblastomas are the most common malignant brain tumors in adults. Despite resection of the tumor, combined radio- and chemotherapy and new-targeted therapy approaches, the average life expectancy is only 15 months with a 3-year survival rate of less than 5%. Invasive growth of tumor cells into the surrounding brain tissue complicates treatment and causes recurrence. Imaging techniques such as magnetic resonance imaging (MRI) are conventionally used for diagnosis and for monitoring after surgery in order to detect tumor lesions. However, next to tumor progression, contrast enhancement could also result from pseudoprogression or radiation necrosis. Similarly, next to therapy response, a reduction of contrast enhancement could also mimic a success in therapy (pseudoresponse). Furthermore, the use of targeted therapies requires the molecular detection of biomarkers, which is often performed on tissue biopsies. During therapy, resistance mechanisms to therapy may develop, which have a significant impact on the success of the therapy. Repeated biopsies are needed to distinguish tumor progress from therapy-associated tissue changes and simultaneously detect therapy resistance. Often they are not feasible due to the high risk for the patient. Currently, there are methods to improve monitoring in glioblastoma patients. Besides improved imaging techniques, liquid biopsies are a promising method to detect tumor progression. At the same time, liquid biopsies also allow molecular characterization of the lesions. A key advantage over tissue biopsies is that they are minimally invasive, making them well suited for longitudinal tumor monitoring. For clinical application of liquid biopsies in the form of blood and CSF, components such as circulating tumor cells, circulating tumor DNA, extracellular vesicles, or tumor-educated platelets are used, with the former two probably being the most common tumor markers at present. In this study, a highly sensitive next generation sequencing-based method was established to detect tumor mutations in plasma and CSF of glioblastoma patients. To this end, crucial sample preparation steps were initially optimized. Therefore, four isolation kits extracting cell-free DNA from plasma were compared and the best-performing kit was chosen for the analysis of patient material. Furthermore, a multi-gene next generation sequencing panel (cfDNA-GBM panel) was designed specifically for use in liquid biopsies from glioblastoma patients and tested on a reference standard for cell-free DNA with mutations of different allele frequencies. The newly designed cfDNA-GBM panel, which uses hybrid-capture based enrichment, was compared to a primer-extension based panel. Due to the more consistent coverage of target regions, superior sensitivity, and better clinical applicability due to its smaller size, the cfDNA-GBM panel was used for subsequent clinical investigations. In both enrichments, unique molecular barcodes were used to label all original fragments and thus identify and eliminate errors in subsequent data analysis that occur during amplification in library preparation This increases the sensitivity of the method. During the establishment of the methodology, the use of molecular barcodes clarified the limitation of sequence information due to the small input amount of cell-free DNA. For tumor tissue analysis, an already established larger panel was adapted and extended based on the results of a proof of concept study. After the establishment of the sensitive method, clinical samples of glioblastoma patients were analyzed. Isolation and analysis of cell-free DNA from plasma and CSF resulted in highly variable amounts of cell-free DNA with characteristic oligonucleosomal fragment lengths. Furthermore, no difference in the amount or fragmentation of cell-free DNA from pre- or post-surgery plasma was determined. To increase the amount of cell-free DNA for sequencing, the amount of blood samples was increased from 10 ml (5 patients) to 50 ml (9 patients). Detection of circulating tumor DNA in plasma and CSF from glioblastoma patients was performed using two strategies. In a first approach, somatic tumor mutations were detected in genomic DNA from tumor tissue, which were searched for in the sequence data of liquid biopsies in a second step. In this approach, an increased detection rate (in 56% of patients compared to 25% in 10 ml blood samples) of circulating tumor DNA was detected in blood samples with a volume of 50 ml. Almost all tumor mutations lying in the target region of the smaller cfDNA-GBM panel could be detected in CSF (92%) with similar allele frequencies to those detected in the tumor. In a second strategy, somatic variants were detected in plasma and CSF without prior knowledge of variants in tumor tissue. Interestingly, three variants were detected in the CSF of one patient, which occurred with an allele frequency over 5% in the CSF, while they were not detectable in the analyzed tumor tissue. These variants may be indicators for tumor heterogeneity that was not accessible by analyzing sections of tumor tissue. Finally, mutation-specific probes were designed for three tumor-somatic variants detected in the patients' plasma to validate them by digital PCR. A pair of probes for a mutation in PTEN was successfully established to robustly detect minimal allele frequencies down to 0.1% but could not validate the mutation in cell-free DNA from plasma of the respective patient. Overall, it was shown that analysis of tumor somatic mutations using the cfDNA-GBM sequencing panel designed and established in this study is limited in the analysis of cell-free DNA from plasma of patients with glioblastomas, whereas the detection of circulating tumor DNA from CSF is promising.

Das Prostatakarzinom (PCa) ist die häufigste Krebsneuerkrankung und die zweithäufigste Krebstodesursache des Mannes in Deutschland. Die etablierten Tumormarker führen aufgrund ihrer unzureichenden diagnostischen Sensitivität und Spezifität zu Überdiagnosen mit folglich unnötigen Prostatabiopsien und den damit verbundenen klinischen Komplikationen. Darüber hinaus kann die derzeitige PSA-basierte Screeningpraxis nicht zuverlässig zwischen indolenter Erkrankung und therapienotwendigem Krebs unterscheiden. Auf DNA-Methylierung basierende Biomarker haben ein erhebliches Potenzial für die klinisch-chemische Labordiagnostik sowohl als tumorspezifische Biomarker für die Früherkennung oder posttherapeutische Überwachung von Krebs als auch als prognostische und prädiktive Biomarker für die therapeutische Stratifizierung. In dieser Arbeit erfolgte die Entwicklung neuer krebsspezifischer Methylierungs-Biomarker unter Anwendung OBBPA-ddPCR-basierter Assays. Diese neue Methode ermöglicht die Identifizierung geringster Mengen methylierter zellfreier-Tumor-DNA vor einem hohen Hintergrund von unmethylierter Wildtyp-DNA in Form einer minimal invasiven Blutprobenentnahme (liquid biopsy). Die Methylierungs-Biomarker beruhen auf Gensequenzen, welche zwischen gesunden Probanden und Patienten mit benigner Prostatahyperplasie (BPH) und PCa signifikante Methylierungsunterschiede aufweisen. Die Methylierungs-Biomarker RASSF1, SOX8, GSTP1, mir129-2, CCDC181, PAI1 und NRIP3, welche eine hohe diagnostische Sensitivität bei hoher diagnostischer Spezifität aufweisen, wurden zu einem Marker-Panel kombiniert. Anschließend wurde die Eignung dieses Panels als diagnostische Tumormarker in einer weiteren Probenserie validiert. Die Proben der Optimierungs- und Validierungsprobenserie beruhten auf Serumproben von 52 gesunden Probanden, sechs BPH-Patienten und 43 PCa-Patienten. Dabei erreichte das Biomarker-Panel eine diagnostische Sensitivität von 81,40 % bei einer diagnostischen Spezifität von 100 %. Die Methylierungsanalyse der cfDNA könnte deshalb als sinnvolles Hilfsmittel, ergänzend zur PSA-Bestimmung im Serum, bei der PCa-Frühdiagnose eingesetzt werden. Außerdem legen die Ergebnisse dieser Arbeit nahe, dass die Anzahl der methyliert vorliegenden epigenetischen Biomarker des Panels als prognostischer Parameter sowie zur Verlaufskontrolle und Risiko-Stratifizierung der Tumorerkrankung dienen könnte. Um diese Daten zu bestätigen und das Potenzial der cfDNA-Methylierungsanalyse weiter einschätzen zu können, bedarf es jedoch weiterer Untersuchungen mit größerer Stichprobenanzahl, verbesserter Präanalytik und größeren Probenvolumen.:Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkürzungsverzeichnis 1 Einleitung 1.1 Prostatakarzinom 1.2 Benigne Prostatahyperplasie 1.3 Tumor-/Biomarker 1.3.1 Flüssigbiopsie „Liquid biopsy“ 1.3.2 Zirkulierende zellfreie (Tumor-)DNA 1.3.3 Methylierung der cfDNA 1.3.4 Etablierte Tumor-Biomarker – Das Prostataspezifisches Antigen 1.4 Verfahren zu DNA-Methylierungsanalyse 1.4.1 Experimentelle Tumor-Biomaker 1.4.2 State-of-the-Art Methylierungsanalyse-Methoden 1.4.3 OBBPA-ddPCR 1.5 Motivation und Hintergrund 2 Material 2.1 Biologisches Material 2.2 Primer und Sonden 2.3 Chemikalien und Reagenzien 2.4 Puffer und Lösungen 2.5 Kitsysteme 2.6 Laborgeräte 2.7 Software 2.8 Verbrauchsmaterial 3 Methoden 3.1 Biomarker-Recherche 3.2 Primer- und Sondendesign 3.3 Whole genome amplification (WGA) des 0%-DNA-Standards (0%-SD) 3.4 Methyltransferase-Behandlung des 100%-SD 3.5 Aufreinigung der Standards 3.6 Quantitative real-time PCR (qPCR) und Methylation-sensitive high resolution melting (MS-HRM)-PCR 3.7 Agarose-Gelelektrophorese 3.8 Isolierung zellfreier DNA aus Blutproben 3.9 DNA-Konzentrationsbestimmung 3.10 Bisulfitkonversion 3.11 Optimierte Bias-basierte Prä-Amplifikation mit anschließender ddPCR (OBBPA-ddPCR) 3.11.1 Präamplifikation 3.11.2 Droplet Digital PCR (ddPCR) 3.12 Datenanalyse 3.13 Statistische Analyse 4 Ergebnisse 4.1 Ergebnisse der Biomarker-Recherche 4.2 Ergebnisse der qPCR und MS-HRM-PCR 4.2.1 Ermittlung der qPCR TA, TM und Cq-Werte der neuen Marker 4.2.2 Testung der neuen Marker in der MS-HRM-PCR an Serumproben von gesunden Probanden und PCa-Patienten 4.3 Ergebnisse der Primer- und Sondenbedingungen der OBBPA-ddPCR 45 4.3.1 ddPCR-Bedingungen 4.3.2 Präamplifikationsbedingungen 4.4 Ergebnisse der Datenanalyse und Auswertungsoptimierung 4.4.1 Datenanalyse 4.4.2 OBBPA-ddPCR-Bedingungen des Marker-Panels 4.5 Ergebnisse der Blutuntersuchungen 4.5.1 Vergleich der PCa-, BPH- und GM-Kohorten hinsichtlich ihres DNA-Methylierungsanteils 4.5.2 Vergleich der PCa-Subkohorten unterschiedlicher PSA-Wertbereiche hinsichtlich ihres Methylierungsanteils 4.5.3 Vergleich der Marker hinsichtlich ihrer diagnostischen Sensitivität bei 100 %iger diagnostischer Spezifität 4.5.4 Vergleich der diagnostischen Sensitivität der einzelnen Marker und des Marker-Panels hinsichtlich PCa-Proben unterschiedlicher PSA-Konzentrationsbereiche 4.5.5 Vergleich der Optimierungs- und Validierungsprobenserie hinsichtlich ihrer diagnostischen Sensitivität bei einer diagnostischen Spezifität von 100 % 5 Diskussion 5.1 Limitierungen etablierter PCa-Tumormarker 5.2 Suche und Etablierung eines neuen Biomarker-Panels 5.3 Ergebnisse des neu entwickelten Biomarker-Panels 5.3.1 GSTP1 5.3.2 RASSF1A 5.3.3 SOX8 5.3.4 CCDC181 5.3.5 MIR129-2 5.3.6 PAI-1 5.3.7 NRIP3 5.4 Gesamt-Performance des Biomarker-Panels 5.5 Ausblick 6 Zusammenfassung 7 Summary 8 Referenzen 9 Anhang Danksagung Anlage 1: Erklärungen zur Eröffnung des Promotionsverfahrens Anlage 2: Bestätigung über Einhaltung der aktuellen gesetzlichen Vorgaben / Prostate cancer (PCa) is the most common newly diagnosed cancer and the second leading cause of cancer-related deaths among men in Germany. The insufficient diagnostic sensitivity and specificity of established tumor markers, lead to overdiagnosis, resulting in unnecessary prostate biopsies and associated clinical complications. Furthermore, the current PSA-based screening practice cannot reliably distinguish between indolent disease and clinically significant cancer. DNA methylation-based biomarkers have significant potential for clinical laboratory diagnostics, both as tumor-specific biomarkers for early detection or post-therapeutic monitoring of cancer, and as prognostic and predictive biomarkers for therapeutic stratification. This study aimed to develop novel cancer-specific methylation biomarkers using OBBPA-ddPCR-based assays. This new method enables the identification of minute amounts of methylated cell-free tumor DNA amidst a high background of unmethylated wild-type DNA, using a minimally invasive blood sample collection (liquid biopsy). The methylation biomarkers are based on gene sequences that exhibit significant methylation differences between healthy individuals and patients with benign prostatic hyperplasia (BPH) and PCa. The methylation biomarkers RASSF1, SOX8, GSTP1, mir129-2, CCDC181, PAI1, and NRIP3, which demonstrate high diagnostic sensitivity with high diagnostic specificity, were combined into a marker panel. Subsequently, the suitability of this panel as diagnostic tumor marker was validated in an additional series of samples. The optimization and validation sample series consisted of serum samples from 52 healthy individuals, six BPH patients, and 43 PCa patients. The biomarker panel achieved a diagnostic sensitivity of 81.40% with a diagnostic specificity of 100%. Therefore, the methylation analysis of cfDNA could serve as a valuable addition to serum PSA determination in the early diagnosis of prostate cancer. Additionally, the results of this study suggest that the number of hypermethylated epigenetic biomarkers of the selected panel could serve as a prognostic parameter, as well as for disease monitoring and risk stratification. However, further investigation with larger sample sizes, improved pre-analytical procedures, and larger sample volumes is needed to confirm these findings and assess the potential of cfDNA methylation analysis.:Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkürzungsverzeichnis 1 Einleitung 1.1 Prostatakarzinom 1.2 Benigne Prostatahyperplasie 1.3 Tumor-/Biomarker 1.3.1 Flüssigbiopsie „Liquid biopsy“ 1.3.2 Zirkulierende zellfreie (Tumor-)DNA 1.3.3 Methylierung der cfDNA 1.3.4 Etablierte Tumor-Biomarker – Das Prostataspezifisches Antigen 1.4 Verfahren zu DNA-Methylierungsanalyse 1.4.1 Experimentelle Tumor-Biomaker 1.4.2 State-of-the-Art Methylierungsanalyse-Methoden 1.4.3 OBBPA-ddPCR 1.5 Motivation und Hintergrund 2 Material 2.1 Biologisches Material 2.2 Primer und Sonden 2.3 Chemikalien und Reagenzien 2.4 Puffer und Lösungen 2.5 Kitsysteme 2.6 Laborgeräte 2.7 Software 2.8 Verbrauchsmaterial 3 Methoden 3.1 Biomarker-Recherche 3.2 Primer- und Sondendesign 3.3 Whole genome amplification (WGA) des 0%-DNA-Standards (0%-SD) 3.4 Methyltransferase-Behandlung des 100%-SD 3.5 Aufreinigung der Standards 3.6 Quantitative real-time PCR (qPCR) und Methylation-sensitive high resolution melting (MS-HRM)-PCR 3.7 Agarose-Gelelektrophorese 3.8 Isolierung zellfreier DNA aus Blutproben 3.9 DNA-Konzentrationsbestimmung 3.10 Bisulfitkonversion 3.11 Optimierte Bias-basierte Prä-Amplifikation mit anschließender ddPCR (OBBPA-ddPCR) 3.11.1 Präamplifikation 3.11.2 Droplet Digital PCR (ddPCR) 3.12 Datenanalyse 3.13 Statistische Analyse 4 Ergebnisse 4.1 Ergebnisse der Biomarker-Recherche 4.2 Ergebnisse der qPCR und MS-HRM-PCR 4.2.1 Ermittlung der qPCR TA, TM und Cq-Werte der neuen Marker 4.2.2 Testung der neuen Marker in der MS-HRM-PCR an Serumproben von gesunden Probanden und PCa-Patienten 4.3 Ergebnisse der Primer- und Sondenbedingungen der OBBPA-ddPCR 45 4.3.1 ddPCR-Bedingungen 4.3.2 Präamplifikationsbedingungen 4.4 Ergebnisse der Datenanalyse und Auswertungsoptimierung 4.4.1 Datenanalyse 4.4.2 OBBPA-ddPCR-Bedingungen des Marker-Panels 4.5 Ergebnisse der Blutuntersuchungen 4.5.1 Vergleich der PCa-, BPH- und GM-Kohorten hinsichtlich ihres DNA-Methylierungsanteils 4.5.2 Vergleich der PCa-Subkohorten unterschiedlicher PSA-Wertbereiche hinsichtlich ihres Methylierungsanteils 4.5.3 Vergleich der Marker hinsichtlich ihrer diagnostischen Sensitivität bei 100 %iger diagnostischer Spezifität 4.5.4 Vergleich der diagnostischen Sensitivität der einzelnen Marker und des Marker-Panels hinsichtlich PCa-Proben unterschiedlicher PSA-Konzentrationsbereiche 4.5.5 Vergleich der Optimierungs- und Validierungsprobenserie hinsichtlich ihrer diagnostischen Sensitivität bei einer diagnostischen Spezifität von 100 % 5 Diskussion 5.1 Limitierungen etablierter PCa-Tumormarker 5.2 Suche und Etablierung eines neuen Biomarker-Panels 5.3 Ergebnisse des neu entwickelten Biomarker-Panels 5.3.1 GSTP1 5.3.2 RASSF1A 5.3.3 SOX8 5.3.4 CCDC181 5.3.5 MIR129-2 5.3.6 PAI-1 5.3.7 NRIP3 5.4 Gesamt-Performance des Biomarker-Panels 5.5 Ausblick 6 Zusammenfassung 7 Summary 8 Referenzen 9 Anhang Danksagung Anlage 1: Erklärungen zur Eröffnung des Promotionsverfahrens Anlage 2: Bestätigung über Einhaltung der aktuellen gesetzlichen Vorgaben

Aim: To develop an immunomagnetic assay for the isolation of circulating tumor cells (CTCs) followed by the analysis of a multimarker panel, which will enable the characterization of these malignant cells with high accuracy. Patients and Methods: Peripheral blood (PB) was collected from 32 metastatic breast cancer patients and 42 negative controls. The antibodies BM7 and VU1D9 were used for immunomagnetic tumor cell enrichment. A real-time reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) approach for the markers KRT19, SCGB2A2, MUC1, EPCAM, BIRC5 and ERBB2 was used for CTC detection and characterization. Results: The positivity rates for each marker were as follows: 46.9% for KRT19, 25.0% for SCGB2A2, 28.1% for MUC1, 28.1% for EPCAM, 21.9% for BIRC5, and 15.6% for ERBB2. After the creation of individualized cutoffs, the sensitivity and specificity of the combined marker gene panel increased to 56.3% and 100%, respectively. Interestingly, 27.0% of the HER2-negative tumor patients showed ERBB2 mRNA-positive CTCs. Conclusions: The described technique can be used to measure CTCs with great accuracy. The use of a multimarker panel for the characterization of CTCs may provide real-time information and be of great value in therapy monitoring. / Ziel: Entwicklung eines immunomagnetischen Verfahrens zur Isolierung zirkulierender Tumorzellen (CTCs) in Kombination mit einer molekularen Multimarkeranalyse für die hochspezifische Identifizierung maligner Zellen. Patientinnen und Methoden: Peripheres Blut (PB) von 32 Patientinnen mit metastasiertem Mammakarzinom und von 42 gesunden Kontrollen wurde für die immunomagnetische Tumorzellanreicherung mit den Antikörpern BM7 und VU1D9 genutzt. Eine Real-Time Reverse Transkription Polymerase-Kettenreaktion (RT-PCR)-Methodik mit den Markern KRT19, SCGB2A2, MUC1, EPCAM, BIRC5 und ERBB2 wurde für den CTC-Nachweis und die Tumorzellcharakterisierung entwickelt. Ergebnisse: Für die einzelnen Marker wurden die folgenden Positivitätsraten ermittelt: 46,9% für KRT19, 25,0% für SCGB2A2, 28,1% für MUC1, 28,1% für EPCAM, 21,9% für BIRC5 und 15,6% für ERBB2. Nach der Bestimmung individualisierter Cut-off-Werte ergab sich für den kombinierten Multimarkernachweis eine Sensitivität und Spezifität von 56,3% bzw. 100%. Bemerkenswert war der Befund, dass 27,0% der HER2-tumornegativen Patientinnen ERBB2-mRNA-positive CTCs aufwiesen. Schlussfolgerung: Die hier beschriebene Methodik bestimmt CTCs mit hoher Spezifität. Die molekulare Multimarkeranalyse liefert wertvolle Real-Time-Informationen für personalisierte Behandlungsmodalitäten. / Dieser Beitrag ist mit Zustimmung des Rechteinhabers aufgrund einer (DFG-geförderten) Allianz- bzw. Nationallizenz frei zugänglich.

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Objective: We aimed to assess the prognostic value of circulating tumor cells (CTC) in patients with advanced gastric and gastroesophageal adenocarcinomas. Methods: The presence of CTC was evaluated in 62 patients with advanced gastric and gastroesophageal adenocarcinomas before systemic therapy and at follow-up through immunomagnetic enrichment for mucin 1- and epithelial cell adhesion molecule (EpCAM)-positive cells, followed by real-time RT-PCR of the tumor-associated genes KRT19 , MUC1 , EPCAM , CEACAM5 and BIRC5 . Results: The patients were stratified into groups according to CTC detection (CTC negative: with all marker genes negative; CTC positive: with at least 1 of the marker genes positive). Patients who were CTC positive at baseline had a significantly shorter median progression-free survival (PFS; 3.5 months, 95% CI: 2.9–4.2) and overall survival (OS; 5.8 months, 95% CI: 4.5–7.0) than patients lacking CTC (PFS 10.7 months, 95% CI: 6.9–14.4, p < 0.001; OS 13.3 months, 95% CI: 8.0–18.6, p = 0.003). Alterations in the marker profile during the course of chemotherapy were not predictive of clinical outcome or response to therapy. Yet, a favorable clinical response depended significantly on CTC negativity (p = 0.03). Conclusion: Our data suggest that the presence of CTC is a major predictor of outcome in patients with gastric and gastroesophageal malignancies.

Objective: The aim of this study was to develop an immunomagnetic/real-time reverse transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR) assay and assess its clinical value for the molecular detection of circulating tumor cells (CTCs) in peripheral blood of pancreatic cancer patients. Methods: The presence of CTCs was evaluated in 34 pancreatic cancer patients before systemic therapy and in 40 healthy controls, through immunomagnetic enrichment, using the antibodies BM7 and VU1D9 [targeting mucin 1 and epithelial cell adhesion molecule (EpCAM), respectively], followed by real-time RT-PCR analysis of the genes KRT19, MUC1, EPCAM, CEACAM5 and BIRC5. Results: The developed assay showed high specificity, as none of the healthy controls were found to be positive for the multimarker gene panel. CTCs were detected in 47.1% of the pancreatic cancer patients before the beginning of systemic treatment. Shorter median progression-free survival (PFS) was observed for patients who had at least one detectable tumor-associated transcript, compared with patients who were CTC negative. Median PFS time was 66.0 days [95% confidence interval (CI) 44.8–87.2] for patients with baseline CTC positivity and 138.0 days (95% CI 124.1–151.9) for CTC-negative patients (p = 0.01, log-rank test). Conclusion: Our results suggest that in addition to the current prognostic methods, CTC analysis represents a potential complementary tool for prediction of outcome in pancreatic cancer patients. / Dieser Beitrag ist mit Zustimmung des Rechteinhabers aufgrund einer (DFG-geförderten) Allianz- bzw. Nationallizenz frei zugänglich.

Aim: To develop an immunomagnetic assay for the isolation of circulating tumor cells (CTCs) followed by the analysis of a multimarker panel, which will enable the characterization of these malignant cells with high accuracy. Patients and Methods: Peripheral blood (PB) was collected from 32 metastatic breast cancer patients and 42 negative controls. The antibodies BM7 and VU1D9 were used for immunomagnetic tumor cell enrichment. A real-time reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) approach for the markers KRT19, SCGB2A2, MUC1, EPCAM, BIRC5 and ERBB2 was used for CTC detection and characterization. Results: The positivity rates for each marker were as follows: 46.9% for KRT19, 25.0% for SCGB2A2, 28.1% for MUC1, 28.1% for EPCAM, 21.9% for BIRC5, and 15.6% for ERBB2. After the creation of individualized cutoffs, the sensitivity and specificity of the combined marker gene panel increased to 56.3% and 100%, respectively. Interestingly, 27.0% of the HER2-negative tumor patients showed ERBB2 mRNA-positive CTCs. Conclusions: The described technique can be used to measure CTCs with great accuracy. The use of a multimarker panel for the characterization of CTCs may provide real-time information and be of great value in therapy monitoring. / Ziel: Entwicklung eines immunomagnetischen Verfahrens zur Isolierung zirkulierender Tumorzellen (CTCs) in Kombination mit einer molekularen Multimarkeranalyse für die hochspezifische Identifizierung maligner Zellen. Patientinnen und Methoden: Peripheres Blut (PB) von 32 Patientinnen mit metastasiertem Mammakarzinom und von 42 gesunden Kontrollen wurde für die immunomagnetische Tumorzellanreicherung mit den Antikörpern BM7 und VU1D9 genutzt. Eine Real-Time Reverse Transkription Polymerase-Kettenreaktion (RT-PCR)-Methodik mit den Markern KRT19, SCGB2A2, MUC1, EPCAM, BIRC5 und ERBB2 wurde für den CTC-Nachweis und die Tumorzellcharakterisierung entwickelt. Ergebnisse: Für die einzelnen Marker wurden die folgenden Positivitätsraten ermittelt: 46,9% für KRT19, 25,0% für SCGB2A2, 28,1% für MUC1, 28,1% für EPCAM, 21,9% für BIRC5 und 15,6% für ERBB2. Nach der Bestimmung individualisierter Cut-off-Werte ergab sich für den kombinierten Multimarkernachweis eine Sensitivität und Spezifität von 56,3% bzw. 100%. Bemerkenswert war der Befund, dass 27,0% der HER2-tumornegativen Patientinnen ERBB2-mRNA-positive CTCs aufwiesen. Schlussfolgerung: Die hier beschriebene Methodik bestimmt CTCs mit hoher Spezifität. Die molekulare Multimarkeranalyse liefert wertvolle Real-Time-Informationen für personalisierte Behandlungsmodalitäten. / Dieser Beitrag ist mit Zustimmung des Rechteinhabers aufgrund einer (DFG-geförderten) Allianz- bzw. Nationallizenz frei zugänglich.