Die Behandlung von Krebserkrankungen wurde in den letzten Jahren von zwei großen Trends beeinflusst. Statt zytotoxischer Therapien, wurden zielgerichtete monoklonale Antikörper entwickelt. Zudem verstärkten sich die Bemühungen in der Entwicklung prädiktiver Biomarker, die die Stratifizierung von Patienten vor der Behandlung ermöglichen. Obwohl hunderte von zielgerichteten Krebsmedikamenten entwickelt wurden, erreichten nur wenige davon eine Zulassung. Grund hierfür ist die noch hohe Ausfallrate bei der „Übersetzung“ von vielversprechenden präklinischen Daten, die mit Krebs-Zelllinien und Xenograft-Modellen von Krebs-Zelllinien erlangt wurden, in positive klinische Phase II- und Phase III-Daten. Das Ziel der Forschung ist es, neue zielgerichtete Therapien und gleichzeitig prädiktive Marker, mit Hilfe von verbesserten präklinischen Tumormodellen zu entwickeln. Ein Panel von 133 Xenograftmodellen aller vier UICC-Stadien wurde etabliert. Zur Überprüfung dieses Modells wurde die Wirksamkeit von Cetuximab, Bevacizumab und Oxaliplatin getestet. Für dieses Experiment benutzten wir 67 Xenograft-Modelle, die aus chemonaiven CRC-Patienten entwickelt wurden. Die Behandlung mit einer Cetuximab-Monotherapie ergab eine objektive Ansprechrate von 27%. Dank dieser hohen Ansprechrate, konnten wir das verfügbare Tumorgewebe zur Vorhersage der Reaktion auf die Anti-EGFR-Antikörper in den Xenograft-Modellen verwenden. Wir untersuchten die Genauigkeit von Mutations-Markern (KRAS, BRAF und PIK3CA) kombiniert mit RNA-Expressionsdaten von Amphiregulin und Epiregulin. Weiterhin wurden neue prädiktive Marker-Kombinationen, basierend auf einer mRNA- und microRNA- Expressionsanalyse, ermittelt. Aufgrund der erfolgreichen Nachbildung der klinischen Situation in unserem Panel von Xenograft-Modellen, zeigt dieser Modellansatz vielversprechendes Potenzial für eine zukünftige Anwendung in der Erprobung neuartiger Krebsmedikamente und der Entwicklung von prädiktiven Biomarkern. / Over the last ten years two major trends have influenced drug development. Instead of cytotoxic therapies a variety of targeted monoclonal antibodies have been developed. In parallel, higher attention has been paid to the identification and validation of predictive markers, which allow the stratification of patients prior to the treatment. Hundreds of targeted cancer drugs have been developed, but only a few have been approved. Despite these two trends, there is still a high rate of failure in translating promising preclinical data obtained with cancer cell lines and xenograft models derived from cancer cell lines into positive clinical phase II and phase III data. The goal of the scientific community is to develop novel targeted therapies and predictive biomarkers using better preclinical tumour models. To bridge the gap between preclinical and clinical development a panel of 133 patients-derived CRC xenografts of all four UICC stages was established. An efficacy of cetuximab, bevacizumab and oxaliplatin was tested in the subset of 67 models. In the treatment experiment with cetuximab monotherapy an objective response rate of 27% was obtained. This high response rate allowed the use of the tumour tissues for evaluating molecular markers for predicting response to the anti-EGFR antibody in the xenograft models. The accuracy of three mutation markers including KRAS, BRAF and PIK3CA was investigated in combination with RNA expression levels of two EGFR ligands – amphiregulin and epiregulin. Novel predictive markers panels based on gene expression profiling of mRNA and microRNA were also tested and compared with the established biomarkers. Successful reconstruction of the clinical situation in the panel of xenograft models proves their potential for future use in testing of novel anti-cancer drugs. Moreover, their broad molecular characterization allows the simultaneous development of predictive biomarkers along with the testing of novel cancer drugs.
Identifer | oai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/17619 |
Date | 31 March 2014 |
Creators | Pechanska, Paulina |
Contributors | Kloetzel, Peter-Michael, Ohler, Uwe, Rosenthal, André |
Publisher | Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät I |
Source Sets | Humboldt University of Berlin |
Language | English |
Detected Language | English |
Type | doctoralThesis, doc-type:doctoralThesis |
Format | application/pdf |
Rights | Namensnennung, http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/de/ |
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