Im Vergleich zu anderen Krebsentitäten, konnten Patienten mit PDAC bisher kaum von Therapieerfolgen der Präzisionsmedizin profitieren. Um diese Problematik zu adressieren, habe ich eine umfassende molekularbiologische Studie durchgeführt, um prädiktive Biomarker zu identifizieren und die Risikostratifizierung der Patienten zu verfeinern. Mittels gen-spezifischer Sequenzierung und gezielter RNA-Expressionsanalyse wurden 293 R0-resezierte Patienten aus einer multizentrischen Phase-III-Studie untersucht. Ziel der klinischen Studie war der Vergleich von adjuvanter Chemotherapie mit Gemcitabin entweder mit oder ohne Zusatz von Erlotinib. Für meine Arbeit wurden die Patientenproben unter Verwendung einer nicht-negativen Matrixfaktorisierung (NMF) basierend auf ihren Einzelnukleotidvarianten (SNV) und ihren Kopienzahlveränderungen (CNA) gruppiert und auf klinische und molekularbiologische Unterschiede untersucht. Um die biologischen Hintergründe der identifizierten genetischen Besonderheiten zu verstehen, wurden anschließend Zelllinien genetisch modifiziert und in vitro modelliert.
Es wurden 1086 SNVs und 4157 CNAs identifiziert. Dabei wiesen 99% aller Patienten mindestens eine genetische Veränderung auf, mit durchschnittlich 18 Aberrationen pro Patient. In Übereinstimmung mit früheren Berichten waren KRAS, TP53, CDKN2A und SMAD4 die am häufigsten betroffenen Gene. Alterationen in diesen Genen konnten in 63-93 % der Fälle nachgewiesen werden. Basierend darauf konnte ich fünf Patientengruppen identifizieren die sich in ihren biologischen Charakteristika unterscheiden und Angriffspunkte für gezielte Therapien bieten. Mittels NMF wurden zudem SMAD4alt MAPK9low als prognostische Biomarker für Erlotinib identifiziert. Anschließende in vitro Experimente zeigten, dass dies nicht auf eine Erhöhung der Erlotinib-Zelltoxizität zurückzuführen ist. Zuletzt definiere ich einen prognostischen Score der genutzt werden kann um das Überleben von R0-resizierten PDAC Patienten abzuschätzen. / In contrast to other cancer entities, PDAC patients have not benefited from recent improvements in precision medicine. To address this gap, I embarked on a comprehensive molecular study to identify predictive biomarkers and refine risk stratification. I performed targeted sequencing and targeted RNA expression analysis of 293 R0-resected patients from a multicenter phase III trial comparing adjuvant chemotherapy of gemcitabine with or without erlotinib. Patients were clustered using non-negative matrix factorization (NMF) based on their single nucleotide variant (SNV) and copy number alteration (CNA) statuses. Overall (OS) and disease-free survival (DFS) were analysed with the multivariate cox hazard and log rank tests. Finally, using a method based on CRISPR/Cas, findings from the patient cohort where modeled in vitro to assess their biological backgrounds.
A total of 1,086 SNVs and 4,157 CNAs were found with at least one genetic alteration in 99% of all patients, and an average of 18 aberrations per patient. In line with previous reports, KRAS, TP53, CDKN2A, and SMAD4 were the most frequently affected genes, detected in 63–93 % of cases. In this thesis, I identified five biologically distinct patient subgroups with different actionable lesions that may serve for refined PDAC classification and tailored treatment approaches. NMF based clustering and subsequent differential expression analysis revealed SMAD4alt (SNV and/or CAN in SMAD4) MAPK9low (MAPK9 expression below median) as prognostic erlotinib biomarker. Modeling of SMAD4alt MAPK9low status in vitro showed that the effect is not based on increased erlotinib toxicity. Finally, I proposed a genetic risk score for prognostic evaluation of newly diagnosed R0-resected PDAC patients.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/24274 |
| Date | 28 October 2021 |
| Creators | Hoyer, Kaja |
| Contributors | Blüthgen, Nils, Damm, Frederik, Ivanyi, Philipp |
| Publisher | Humboldt-Universität zu Berlin |
| Source Sets | Humboldt University of Berlin |
| Language | English |
| Detected Language | German |
| Type | doctoralThesis, doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | (CC BY 4.0) Attribution 4.0 International, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
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