University thesis:
Dissertation, Universität Freiburg, 2022
Footnote:
Description:
Abstract: Extrazelluläre Vesikel (EVs), die Lipid-Doppelschichtpartikel, die natürlicherweise von <br>den Zellen freigesetzt werden, enthalten klinisch informatives Material: Nukleinsäuren, <br>Lipide, Proteine und Zucker. Die EV-vermittelte bidirektionale Kommunikation von Zelle <br>zu Zelle reguliert die Krebsinitiierung, -entwicklung und -progression. Als eine der am <br>besten untersuchten Krebsarten ist Prostatakrebs nach wie vor die dritthäufigste <br>Krebstodesursache bei Männern. Die Progression vom hormonsensitiven <br>Prostatakrebsstadium zum kastrationsresistenten muss überwacht werden, um einen <br>unkontrollierten Übergang zum letalen Phänotyp der Erkrankung zu vermeiden. <br>Die entscheidende Rolle von großen Onkosomen für tumorbedingte genomische <br>Veränderungen und die Anwendung von zirkulierendem AR-V7 für den Nachweis von <br>CRPC sind bekannt. Ein systematischer Ansatz zur Untersuchung der Verteilung <br>onkogener Signaturen, die in verschiedenen EV-Populationen freigesetzt werden, um <br>das Fortschreiten von Prostatakrebs zu überwachen, wurde jedoch nicht beschrieben. <br>Um die genetischen Veränderungen während der Prostatakrebs-Progression zu <br>verstehen, wollten wir ein physiologisches Zellkulturmodell für die EV-Produktion <br>etablieren, um die realen Körperbedingungen zu imitieren. Mit Hilfe dieses Modells <br>wollten wir die Verteilung von Onkogenen Signaturen in verschiedenen EV-Populationen <br>aus Patientenplasma mit BPH, PC und CRPC rein und effizient isolieren und <br>charakterisieren. <br>Um diese Ziele zu erreichen, etablierten wir ein Protokoll zur Isolierung, Separation und <br>Aufreinigung verschiedener EV-Populationen aus androgen resistenten 22Rv1-Zellen <br>unter 2D- und 3D-Kulturbedingungen. Unter Anwendung dieses Protokolls isolierten und <br>reinigten wir große und kleine EVs aus Plasmaproben und charakterisierten deren <br>Onkogenen und Proteingehalt. Die Ergebnisse integrierten wir in einen digitalen <br>Algorithmus unter Verwendung einer Hochleistungssprache für technisches Rechnen. <br>Unsere Untersuchungen ergaben, dass die EV-Produktion von 22Rv1-Zellen im 3D Kulturmodell die CRPC-Plasmaproben effektiv imitiert. Wir fanden CD19-, CD4-, CD14-<br>und CD49e-Oberflächenmoleküle in großen EVs und AR-FL- und AR-V7-Kopien in <br>kleinen EVs als potenzielle Biomarker für die CRPC-Diagnostik. Der RNA-Gehalt von <br>Plasma-EVs zeigt signifikante Veränderungen in der Produktion von Onkogenen <br>Signaturen bei PC- und CRPC-Patienten. <br>Schließlich bieten wir eine kombinierte Detektion von aktivierten Onkogenen und deren <br>Spleißvarianten mit immunassoziierten Proteinen, die aus großen und kleinen Plasma EVs isoliert wurden, als einen neuartigen Ansatz zur Überwachung der Prostatakrebs Progression an