Rechnen gegen Krebs

Mit mathematischen Modellen Krebs vorhersagen und bekämpfen

Wie können mathematische Modelle für die Krebsprognose und -therapie eingesetzt werden? In den hier vorgestellten Studien von SYSIMIT haben e:Med Wissenschaftler sowohl Modelle zur Krebsvorhersage entwickelt als auch ein Modell erstellt, um eine personalisierte Behandlung mit Bakterien gegen Krebs zu ermöglichen. 

Highlight aus dem e:Med Newsletter:

In gesundem Brustgewebe ist das Auftreten von Immunzellen im Rahmen von immunologischen Schutzmechanismen und als Begleitreaktion der ständigen Gewebeerneuerung völlig normal. Lymphozytäre Lobulitis (LLO) ist dagegen ein wiederkehrendes Muster von Immunzellinfiltraten, bei dem lymphoide Zellen in die Drüsenläppchen einwandern. Dieses Muster wurde unter anderem mit einem erhöhten familiären Risiko für Brustkrebs in Verbindung gebracht und wird gehäuft in vorsorglich entferntem Brustgewebe betroffener Frauen gefunden. Mikroskopisch ist LLO kaum von der normalen Immunüberwachung im Rahmen der Schwankungen zu unterscheiden. Um den Mechanismus, der LLO zugrunde liegt, besser zu verstehen und diese Kenntnisse zur Entwicklung von prognostischen Markern zu nutzen, haben die e:Med-Forscher des Konsortiums SYSIMIT um Haralampos Hatzikirou und Friedrich Feuerhake ein mathematisches Modell entwickelt, mit dem Ziel die prognostische Aussagekraft von Immunzellen bei Krebs zu optimieren. Dieses Modell integriert Patientendaten (Menstruationszyklus, Hormonstatus, genetische Prädisposition) und innovative Analysemethoden für mikroskopische Bilder von Biopsien. Die Wissenschaftler fanden heraus, dass die Dichte, die Zusammensetzung und die räumliche Verteilung der Immunzellen prognostische Informationen enthalten, die zuvor nicht erfasst werden konnten. Die Studie schlägt neue Parameter vor, mit deren Hilfe langfristig genauere Vorhersagen zur Tumorentwicklung anhand von Biopsien bei Frauen in Hochrisikogruppen, etwa mit Mutationen im Gen BRCA 1/2, ermöglicht werden könnten [1,2].

In einem weiteren Projekt haben die Forscher den Einfluss von Bakterien auf die Tumorentwicklung untersucht. Das Phänomen, dass bakterielle Infektionen effiziente Anti-Tumor-Antworten auslösen, wurde bereits vor 200 Jahren durch den französischen Arzt Arsène-Hippolyte Vautier beschrieben. Dieser hatte beobachtet, dass der Tumor von Patienten schrumpfte, wenn diese auch an Gasbrand (C. perfringens) litten. Wegen der hohen Nebenwirkungen, die eine bakterielle Infektion mit sich bringt, gibt es bisher wenig Hintergrundwissen und nur geringe Erfolge im Einsatz gegen Krebs. Die Forscher haben jetzt diesen Anti-Krebs-Effekt mit in vivo Experimenten und in silico Modellierung genauer untersucht, um das therapeutische Potenzial bakterieller Infektionen gegen solide Tumore zu erforschen. Die mathematische Modellierung zeigt, dass bakterielle Infektionen die Immunantwort gegen den Tumor verstärken und die Bildung von Blutgefäßen im Tumor verändern können. Mit Hilfe des Modells kann die optimale therapeutische Menge an Bakterien anhand von Tumorgröße und immunologischem Kontext bestimmt werden. Dieser Ansatz ist ein großer Schritt in Richtung personalisierter Krebsbehandlung mit bakteriellen Infektionen [3].

Originalpublikationen:

[1] Alfonso, J.C.L., Schaadt, N.S., Schönmeyer, R., Brieu, N., Forestier, G., Wemmert, C., Feuerhake, F., Hatzikirou, H., 2016. In-silico insights on the prognostic potential of immune cell infiltration patterns in the breast lobular epithelium. Sci Rep 6, 33322. doi.org/10.1038/srep33322

[2] Schaadt, N.S., Alfonso, J.C.L., Schönmeyer, R., Grote, A., Forestier, G., Wemmert, C., Krönke, N., Stoeckelhuber, M., Kreipe, H.H., Hatzikirou, H., Feuerhake, F., 2017. Image analysis of immune cell patterns in the human mammary gland during the menstrual cycle refines lymphocytic lobulitis. Breast Cancer Res. Treat. doi.org/10.1007/s10549-017-4239-z

[3] Hatzikirou, H., López Alfonso, J.C., Leschner, S., Weiss, S., Meyer-Hermann, M., 2017. Therapeutic Potential of Bacteria against Solid Tumors. Cancer Res. 77, 1553–1563. doi.org/10.1158/0008-5472.CAN-16-1621

 

Kontakt:

Prof. Dr. med. Friedrich Feuerhake
MH-Hannover
Institut für Pathologie
feuerhake.friedrich@mh-hannover.de

Dr. Haralampos Hatzikirou
Technische Universität Dresden
Center for Advancing Electronics Dresden
haralambos.hatzikirou@tu-dresden.de

 

 

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