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DOI: 10.1055/s-0040-1711635
Aufbau einer Biobank und Etablierung Patienten-abgeleiteter Xenografts aus Probebiospien von Kopf-Hals-Tumoren
Die heterogene Molekularpathologie von Kopf-Hals-Tumoren führt zu einem hochvariablen Therapieansprechen. Diese Heterogenität kann durch Tumormodelle aus Patientenproben erfasst werden. Insbesondere Patienten-abgeleitete Xenografts (PDX) repräsentieren die Histologie und Molekularpathologie des Originaltumors.
Trotz dieser Vorteile haben sich PDX nicht flächendeckend in der präklinischen Forschung durchgesetzt. Ein Grund ist die eingeschränkte Materialverfügbarkeit. Fortgeschrittene, metastasierte oder rezidivierte Tumoren werden meist nicht operiert und die Generierung von PDX aus Probebiopsien ist nicht ausreichend untersucht. Dabei sind diese hochmalignen und Therapie-refraktären Tumoren für die präklinischen Forschung und die personalisierte Therapie besonders relevant.
Das Ziel der Studie ist daher, PDX aus Biopsien zu generieren und dabei die Mechanismen des Anwachsens besser aufzuklären.
Zu diesem Zweck wurden 3x3x3 mm³ Fragmente von Tumorresektaten und von Biopsien in NSG Mäuse (s.c.) implantiert. In beiden Gruppen kam es zum Auswachsen von PDX; die Anwachsrate war für Biopsien allerdings niedriger (22 % vs. 66 %) und die Zeit bis zum Anwachsen länger (12 vs. 6 Wochen). Die Wachstumskinetik bei etablierten PDX unterschied sich nicht. Um die Limitierung des initialen Anwachsens aufzuklären werden HE Histologie, Proliferation (Ki-67, PHH3), Apoptose (Caspase-3) Immunstatus (PD-L1, CD 8/56/68/208) und Mutationsprofil (Cancer Hotspot Panel) der Proben und PDX untersucht.
Die Aufklärung der Mechanismen des Anwachsens könnte zur Optimierung der Proben beitragen um zukünftig aggressive, nicht-operable Tumoren in PDX einzubringen. In diesem Zusammenhang könnte die Korrelation zwischen PDX-Anwachsen und klinischem Outcome auch zur Identifizierung klinischer Biomarker führen.
Poster-PDF A-1200.PDF
Publication History
Article published online:
10 June 2020
© 2020. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution-NonDerivative-NonCommercial-License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit. Contents may not be used for commercial purposes, or adapted, remixed, transformed or built upon. (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
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