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Titel: Detailed Analysis of Cancer Proteomes for the Identification of Markers with Modern Liquid Chromatographic and Mass Spectrometric Methods
Sonstige Titel: Detaillierte Analyse von Krebsproteomen zur Identifizierung von Markern mittels modernen flüssigkeitschromatographischen und massenspektrometrischen Methoden
Sprache: Englisch
Autor*in: Steffen, Pascal
Schlagwörter: Mass Spectrometry; Proteomics; Biomarker; Prostate cancer; Chromatography
GND-Schlagwörter: Massenspektrometrie; Proteomanalyse; Biomarker; Prostatakrebs; Chromatographie
Erscheinungsdatum: 2018
Tag der mündlichen Prüfung: 2018-09-21
Zusammenfassung: 
Although when detected in early stages the survival rate of prostate cancer patients is close to 100% it drops drastically (to 23%) when diagnosed in later stages. The most severe difference in life expectancy is observed when a Gleason-Score of 7 is assigned which can be either 3+4, which shows only small rates of metastasis or 4+3 which shows a three-fold increase in metastasis compared to 3+4. The main aim of this thesis was the identification of potential protein marker to give pathologists another parameter for a more exact classification of the Gleason-Score of a tumor.
A xenograft mouse model was used to look for potential protein marker in metastasis. To achieve this, quantities of the proteins of the highly metastatic PC3 cell line were compared to those of the non-metastatic cell line DU145. This resulted in 32 statistically relevant proteins which showed higher quantities in the tumors derived from the PC3 cells. 25 human prostate cancer tissue samples representing different Gleason-Scores (GS) were prepared in the UKE in Hamburg for proteome analysis and after transport of the dried peptides to the Macquarie University in Sydney analyzed by quantitative proteome analysis. Using experiments to determine the stability of tryptic peptides it was ensured that they would not undergo significant changes. Proteins with significant differences in quantity between GS 3+4 and 4+3 were compared to those found in the xenograft mouse model. Interestingly the protein Agrin was found in higher concentration in the 4+3 samples as well as in the PC3 tumors grown in mouse. For the interpretation of the significance of the potential marker proteins a text mining script was developed with which a categorization in relation to their familiarity in context with metastasis and prostate cancer was possible. Using this tool, Agrin was identified to possibly play an important part in metastasis and should be further validated in future studies. Furthermore, a 3D-LC method based on displacement mode chromatography was developed with the aim to identify and quantify a higher number of low abundant protein in future studies. This method represents the first known integration of displacement chromatography in a 3D-LC method.

Die Überlebensrate von Prostatakrebs-Patienten beträgt nahezu 100%, solang der Krebs im frühen Stadium detektiert wurde. Diese sinkt allerdings drastisch (auf 23%), wenn die Detektion in späteren Stadien erfolgt. Die größte Differenz in der Lebenserwartung wird beobachtet, wenn ein Gleason-Score von 7 bestimmt wurde, welcher entwerder als 3+4, hier werden Metastasen nur sehr selten nachgewiesen, oder 4+3 welcher eine 3-fache Erhöhung an Metastasen im Vergleich zu 3+4 aufweist, bestimmt werden kann. Das Hauptziel dieser Arbeit war es, potenzielle Proteinmarker zu identifizieren um Pathologen weitere Parameter zur Verfügung zu stellen um den Gleason-Score eines Tumors genauer zu bestimmen.
Ein Xenograft-Mausmodel wurde verwendet, um potenzielle Proteinmarker für Metastasierung zu suchen. Hierfür wurden die Quantitäten der Proteine der stark metastasierenden Zelllinie PC3 mit denen der nicht-metastasierenden Zelllinie DU145 verglichen. In PC3 Zellen wurden 32 Proteine mit signifikant höheren Mengen nachgewiesen. 25 humane Prostatagewebeproben mit unterschiedlichen Gleason-Scores (GS) wurden am UKE in Hamburg für die Proteomanalyse vorbereitet, und nach dem Transport der getrockneten tryptischen Peptide zur Macquarie-Universität in Sydney mittels quantitativer Proteomanalyse analysiert. Mittels Experimenten zur Stabilität der tryptischen Peptide wurde sichergestellt, dass diese durch den Transport keine signifikanten Änderungen erfahren. Die Proteine mit signifikanten Unterschieden in ihren Quantitäten zwischen den GS 3+4 und 4+3 wurden mit denen aus dem Xenograft-Mausmodel verglichen. Interessanterweise, wurde das Protein Agrin in erhöhter Konzentration in den 4+3 Proben sowie in den PC3 Mausproben detektiert. Zur Interpretation der Bedeutung der identifizierten potentiellen Marker-Proteine wurde ein Textmining Script entwickelt, mit welchem eine Kategorisierung in Bezug auf den Bekanntheitsgrad der Proteine im Kontext von Metastasierung und Prostatakrebs gelang. Mit diesem Werkzeug wurde erkannt, dass Agrin ein Protein sein könnte, dass eine wichtige funktionelle Rolle in der Metastasierung hat, was in zukünftigen Studien validiert werden sollte. Desweiteren wurde eine auf Displacement-Chromatographie basierte 3D-LC Methode entwickelt, mit dem Ziel eine größere Zahl niedrig abundanter Proteine zukünftig identifizeren und quantifizieren zu können. Diese Methode stellt die erste dokumentierte Integration von Displacement-Chromatographie in einer 3D-LC Methode dar.
URL: https://ediss.sub.uni-hamburg.de/handle/ediss/7874
URN: urn:nbn:de:gbv:18-93539
Dokumenttyp: Dissertation
Betreuer*in: Rohn, Sasha (Prof. Dr.)
Enthalten in den Sammlungen:Elektronische Dissertationen und Habilitationen

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