Pathologie Bamberg an der Entwicklung einer hochpräzisen Diagnostik von Gehirntumoren beteiligt

Epigenetische Analyse

Ein internationales Forscherkonsortium unter Beteiligung der Pathologie Bamberg hat die Klassifikation von Tumoren im Zentralen Nervensystem (ZNS) revolutioniert. Das Team unter der Leitung des Hopp-Kindertumorzentrums (KiTZ) am NCT Nationales Centrum für Tumorerkrankungen Heidelberg und der Abteilung für Neuropathologie am Universitätsklinikum Heidelberg entwickelte über die letzten fünf Jahre ein Verfahren, mit dessen Hilfe Gehirntumore zukünftig besser diagnostiziert und damit Krebserkrankungen noch erfolgreicher behandelt werden können. Die Ergebnisse der Studie wurden aktuell in der renommierten Fachzeitschrift „Nature“ veröffentlicht.

Link: http://www.nature.com/articles/nature26000

Das Team um Prof. Dr. Stefan Pfister, Abteilungsleiter der Pädiatrischen Neuroonkologie am KiTZ des Deutschen Krebsforschungszentrums in Heidelberg, und Prof. Dr. Andreas von Deimling, Leiter der Abteilung für Neuropathologie am Heidelberger Universitätsklinikum, konnte mittels computerbasierter DNA-Methylierungsanalyse (epigenetische Analyse) 82 verschiedene Arten von ZNS-Tumoren eindeutig unterscheiden und mittels zusätzlicher klinischer Daten bestimmten Risikogruppen zuordnen. Die Forscher analysierten bestimmte chemische Markierungsmuster im Erbgut von Tumoren, wodurch sie sehr verlässliche und präzise Informationen über die Herkunft der Tumorzellen erlangten. Dies ist die Voraussetzung für eine erfolgreiche Prognoseabschätzung und Therapie für jeden einzelnen betroffenen Patienten. Zudem ist es mittels dieser neuen Technik gelungen, bislang nicht bekannte, klinisch-relevante Tumoruntergruppen zu identifizieren, die in den bisherigen Klassifizierungen noch nicht enthalten sind. Um den Einsatz der Methode in der täglichen Routinediagnostik zu testen, wurden mehrere tausend Proben analysiert und die ursprüngliche Diagnose in etwa zwölf Prozent der Fälle korrigiert.

Die Methylierungsanalyse funktioniert sehr zuverlässig auch an archivierten Tumorproben und könnte daher zeitnah auch auf deutlich häufigere Tumorentitäten (z.B. bösartige Tumoren der Lunge, des Dickdarms und der Brustdrüse) angewendet werden. Die Heidelberger Kollegen haben das Klassifizierungssystem inzwischen online zugänglich gemacht, damit Forscher und Pathologen auf der ganzen Welt ihre vor Ort generierten Daten mittels der Plattform analysieren können. Somit wächst die Zahl der untersuchten ZNS-Tumoren beständig und die erhaltenen Informationen erlauben in Zukunft hoffentlich die eindeutige Diagnose jedes einzelnen auch sehr seltenen Tumors.

Zwei Mitglieder des Hirn-Tumorzentrums Bamberg waren an der Entwicklung dieser Studie beteiligt. Prof. Dr. Rolf Buslei und PD Dr. Volkmar Hans aus der Pathologie des Klinikums am Bruderwald haben zahlreiche seltene Tumorentitäten aus ihren jeweiligen Spezialgebieten (Tumoren der Hirnbasis und Epilepsie-assoziierte Läsionen) zur Forschungsarbeit beigesteuert und in zusätzlichen eigenen, durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderten Projekten, das Verfahren unabhängig validiert.

Die Online-Plattform zur DNA-Methylierungsanalyse ist unter www.molecularneuropathology.org verfügbar.

Hintergrund:
Damit Krebserkrankungen erfolgreich behandelt werden können, ist es wichtig ihre molekularen Eigenschaften zu erkennen und den Tumoren damit zunächst „den richtigen Namen zu geben“. Zurzeit lassen sich rund 100 verschiedene Arten von Tumoren des Zentralen Nervensystems (ZNS) unterscheiden, die unterschiedliche Prognosen haben und ganz verschieden auf bestimmte Strahlen- und Chemotherapien ansprechen. Zum Teil werden bereits molekulardiagnostische Methoden eingesetzt, um einen Tumor anhand seiner genetischen Veränderungen zu klassifizieren. Allerdings ist die Variabilität hier noch sehr groß und es gibt bislang keine Standardisierung der diagnostischen Verfahren.

Epigenese bezeichnet die Herausbildung neuer Strukturen bei der Entwicklung eines Lebewesens, die nicht bereits im Ei oder im Samen vorgebildet waren.

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