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JOURNAL ONKOLOGIE – Artikel
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26. April 2016

Subklonale Heterogenität in Tumoren: Ursachen und Konsequenzen

G. Krauss, Universität Bayreuth.

Die Weiterentwicklung der DNA-Analytik hat uns in den letzten Jahren gezeigt, dass Tumore aus einer heterogenen Zellpopulation bestehen, in der viele Subklone koexistieren. Dieser Artikel beschreibt die Ursachen der subklonalen Heterogenität in Tumoren und die Konsequenzen, die sich für die Tumortherapie und unser Verständnis der Tumorbildung ergeben.
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Modell der Tumorevolution

Die Tumorbildung ist als ein evolutiver Prozess einer Zellpopulation im Sinne der Darwin‘schen Prinzipien zu betrachten. Diese Prinzipien beinhalten Prozesse der Mutation, Selektion und Adaption, wobei in der Regel ein verzweigtes Evolutionsmuster beobachtet wird. Damit in einer Zellpopulation eine Evolution stattfinden kann, muss die Population aufgrund von Mutationen eine genetische Varianz aufweisen, und die Zellen müssen auf einen Selektionsdruck (z.B. günstige zelluläre Umgebung, Immunabwehr, Therapie) reagieren können. Eine Adaption an selektive Zwänge kann z.B. durch eine effizientere Zellteilung sowie eine erhöhte Überlebensrate der Zelle erfolgen. Um dies zu ermöglichen, muss eine positive Selektion genetischer Veränderungen erfolgen, was nur in einer größeren Zellpopulation möglich ist. Man kann die Entwicklung eines Tumors in verschiedene Phasen einteilen (Abb. 1), wobei die späten Phasen dank der weiterentwickelten DNA-Analytik recht gut beschrieben werden können. Die frühen Schritte der Tumor-Evolution sind dagegen noch weitgehend im Dunklen.


Tumorinitiation

Man geht davon aus, dass die Entwicklung eines Tumors von einer pluripotenten Vorläufer- oder Stammzelle ausgeht. Dieser parentale Klon weist aufgrund einer intrinsisch oder extrinsisch verursachten DNA-Schädigung eine initiierende Mutation auf. Die Natur dieser Mutation ist unbekannt.

Zwei Szenarien zu den funktionellen Konsequenzen der initiierenden Mutationen werden diskutiert. Zum einen kann es infolge der Mutation eines Reparaturgens zu einer erhöhten Mutationsrate in den Tochtergenerationen kommen (Abb. 1). Dieser Mutator-Phänotyp (1) hat zur Folge, dass die nachfolgenden Generationen der Vorläuferzelle eine erhöhte genetische Varianz aufweisen. Aufgrund des Selektionsdrucks während der Expansion werden sich solche Zellen durchsetzen, die eine Mutation in den Signalwegen des Wachstums bzw. der Zellteilung aufweisen.

 
Abb. 1: Stufen der Tumorevolution. D=Driver-Gen
Abb. 1: Stufen der Tumorevolution. D=Driver-Gen


Ein anderes Szenario postuliert, dass die Tumorevolution durch eine zufallsmäßige Mutation eines Gens mit Wachstumsregulation initiiert wird, wodurch die Zelle eine erhöhte Teilungsrate aufweist. Es ist längst bekannt, dass jede Zellteilung mit einem erhöhten Mutationsrisiko behaftet ist, sodass eine erhöhte Teilungsaktivität mit einer gesteigerten Mutationsrate verbunden ist, weshalb in den Tochtergenerationen vermehrt genetische Varianten auftreten werden.

In dieser Initiationsphase kommt es zu einer klonalen Expansion der Starterzelle hin zu einer größeren Zellpopulation, die eine zunehmende genetische Varianz aufweist, was sich als subklonale Heterogenität manifestiert. Vom Gründerklon abgeleitet, existieren bereits in der frühen Progressionsphase neben einem dominanten Klon eine große Zahl von Subklonen, die wie dieser einen Wachstumsvorteil gegenüber normalen Zellen aufweisen, ansonsten aber zufallsmäßig generierte Mutationen tragen.


Tumorprogression

In der weiteren Progressionsphase der Tumorevolution kommt es zu einer erhöhten genetischen Instabilität, was sich in Genduplikationen, Chromosomenumlagerungen und Änderungen der Chromosomenzahl manifestiert. Es werden große Umorganisationen der regulatorischen Netzwerke eingeleitet, die Zellwachstum, Zellteilung, Zell-Zell-Interaktionen u.s.w. koordinieren, ohne dass das Überleben der Krebszell-Population gefährdet ist. Die Heterogenität der Population der Tumorzellen nimmt damit weiter zu. Eine besondere Bedeutung für die Ausprägung des malignen Phänotyps kommt der Polyploidie zu. So wird der Genom-Verdopplung eine Schrittmacherrolle in der Evolution von kolorektalen Tumoren zugeschrieben (2).

In der wachsenden Zellpopulation lassen sich immer dominante Klone identifizieren, die eine enge Verwandtschaft mit dem Starterklon aufweisen und in der zellulären Umgebung die höchste Fitness haben. Der dominante Klon ist umgeben von einer großen Zahl an verschiedenen Subklonen, die bei den gegebenen Selektionsbedingungen mit dem Hauptklon koexistieren können. Die Subklone mutieren unabhängig vom dominanten Klon weiter und stellen ein großes Reservoir für eine weitere evolutive Entwicklung dar (3). An der Erweiterung des genetischen Reservoirs sind neu entdeckte Mutationsprozesse beteiligt wie z.B. die Deaminierung von Cytosinresten durch APOBEC-Enzyme (4). Die Aktivität dieser Enzymklasse ist in sehr vielen Tumoren dereguliert, und es wird angenommen, dass die deregulierten APOBEC-Enzyme als Mutator während der weiteren Evolution fungieren.

Aufgrund der Kompetition innerhalb der Tumorzellpopulation können Subklone, die eine höhere Fitness als der Starterklon aufweisen, die dominante Rolle in der Zellpopulation übernehmen. Es wird angenommen, dass die Progression in Wellen erfolgt, wobei Ruhephasen mit Phasen rascher Progression abwechseln. Mit der Diagnose des Primärtumors hat man es dann mit einer sehr großen Zellzahl zu tun. Ein typischer solider Tumor weist zum Zeitpunkt seiner Entdeckung ein Volumen von ca. 1 ml auf, in dem 0,5-1x 109 Zellen enthalten sind. In diesem Zellverbund sind ein dominanter Klon und zahlreiche Subklone enthalten. Der dominante Klon weist eine hohe Verwandtschaft zum Starterklon auf und hat mit diesem die Mutation wichtiger Driver-Gene (s.u.) gemeinsam.

Die Tumorzellpopulation stellt sich insgesamt als dynamisches System dar, in dem die genetische Varianz ständig zunimmt. Aufgrund des Selektionsdrucks der zellulären Umgebung werden bestimmte Varianten eliminiert werden, andere können aufgrund von vorteilhaften Mutationen den vorherigen dominanten Klon ersetzen. Wieder andere werden in eine Ruhephase eintreten, bis nach langer Zeit eine Mutation erworben wird, die wieder eine rasche Expansion ermöglicht.


Driver-Gene als Signaturen der malignen Progression

Eine allgemein akzeptierte Klassifizierung mutierter Gene benutzt die Bezeichnungen „driver genes“ und „passenger genes“, um zwischen Genen zu unterschieden, welche die Tumorentwicklung vorantreiben, den „Drivers“, und Genen, die eine mehr oder wenig neutrale Funktion haben und nicht direkt zur Tumorentwicklung beitragen, den „Passengers“. Die o.g. Klassifizierungen lassen sich aber nicht strikt anwenden, da der Beitrag eines mutierten Gens zur Tumorevolution in dynamischer Weise variieren kann. Insgesamt sind > 200 verschiedene Driver-Gene beschrieben worden. Basierend auf der umfangreichen genetischen Information (> 10.000 partiell oder vollständig sequenzierte Krebsgenome) lassen sich einige allgemeine Charakteristika der genetischen Veränderungen in Krebszellen formulieren:

- Alle Krebszellen tragen Mutationen in wachstumsfördernden Signalwegen.Driver-Beispiele: Wachstumsfaktor-Rezeptoren wie PDGFR, EGFR, kleine GTPasen wie Ki-Ras, Proteinkinasen wie B-Raf, Syk, Lipid-Kinasen wie PI3-Kinasen. Weitere Beispiele für onkogen mutierte Signalproteine finden sich in (5).

- Alle Krebszellen zeigen Mutationen in einem oder mehreren DNA-Reparaturwegen. Daneben sind immer auch die apoptotischen Wege betroffen. Driver-Beispiele: der Tumor-Suppressor p53, die ATM-Kinase, DNA-Polymerase ε.

- Das Spektrum der veränderten Signalwege und Stoffwechselleistungen ist sehr breit (3).

- Ein Muster an genetischen Veränderungen, mit deren Hilfe man einen bestimmten Tumortyp charakterisieren könnte, ist nicht oder nur in Ansätzen erkennbar. Ursache dafür ist das statistische, zufallsmäßige Auftreten der Driver-Mutationen im langen Prozess der Tumorevolution. Dabei beobachtet man häufig eine konvergente Evolution. Die wichtigen Signalwege, die Zellwachstum und Zellteilung regulieren, benutzen eine Vielzahl von einzelnen Signalproteinen, die in der Signalleitung kooperieren und vielfältigen positiven und negativen Regulationsprozessen unterworfen sind. In einem solchen vernetzten System kann z. B. die Evolution des Phänotyps „verstärktes Zellwachstum“ durch Mutation sehr unterschiedlicher Positionen des wachstumsfördernden Signalwegs (z.B. durch Mutation des Wachstumsfaktor-Rezeptors, eines Ras-Proteins, einer Proteinkinase oder eines Transkriptionsfaktors) erreicht werden, sodass in verschiedenen Tumoren dem Phänotyp „verstärktes Zellwachstum“ sehr unterschiedliche Genotypen zugrunde liegen können.


Analytik der Tumor-Evolution

Neue Entwicklungen der DNA-Analytik wie das „Deep-Sequencing“ erlauben es heute, die genetische Varianz einer Tumorzellpopulation sehr detailliert zu charakterisieren. Primäres Ziel dieser Analytik ist es, kritische Driver-Mutationen zu identifizieren und die Mutationsereignisse zu verstehen, die zu Initiation, Progression und Metastasierung eines Tumors beitragen. Damit sollen vor allem neue Angriffspunkte für zielgerichtete Anti-Tumortherapien identifiziert werden.

Die Untersuchungen haben eine große Varianz zwischen demselben Tumortyp in verschiedenen Patienten (Intertumor-Heterogenität) als auch innerhalb eines individuellen Tumors (Intratumor-Heterogenität) aufgezeigt. Darüber hinaus konnte die Dynamik, d.h. der zeitliche Ablauf der Tumorevolution inkl. Metastasierung verfolgt werden, und es sind Informationen über die räumliche Varianz der Mutationsvorgänge innerhalb eines individuellen Tumors zugänglich. Dies hilft, Driver-Mutationen zu identifizieren und bestimmten Phasen der Tumorevolution zuzuordnen.

Die konventionelle DNA-Analytik des Krebs-Genoms erfolgte bisher anhand von Biopsiematerial, das eine sehr große Zahl an Zellen enthält, wodurch sich eine Mittelung über die genetische Varianz der Gesamtpopulation der Probe ergibt. Als Ergebnis werden vor allem Mutationen des dominanten Klons detektiert. Subklone, die nur wenige Prozent der Population ausmachen, sind in der konventionellen Sequenzierung nicht sichtbar. Die Anwendung des „Deep Sequencing“ erlaubt es nun, auch Subklone genetisch zu charakterisieren, die nur ca. 1% der Gesamtzellzahl der Probe ausmachen. Auch wenn heutzutage DNA-Sequenzierungen schon an Einzelzellen möglich sind, erscheint es praktisch unmöglich, die vollständige genetische Varianz innerhalb eines Tumors zu beschreiben, da man hierzu sämtliche Zellen des Tumors einzeln sequenzieren müsste. Insgesamt haben alle bisherigen Analysen eine hohe subklonale Heterogenität in Tumoren festgestellt.

Von besonderer Aussagekraft ist die Verfolgung des zeitlichen Ablaufs der genetischen Ereignisse während der Krebserkrankung, denn dies erlaubt es, Verwandtschaftsbeziehungen der Zellen innerhalb eines Tumors aufzuzeigen und die Lebensgeschichte des Tumors und seiner Metastasen zu beschreiben. Dazu ist es notwendig, die zeitliche Abfolge der Mutationsereignisse in den verschiedenen Phasen der Tumorevolution zu erfassen und das jeweilige Spektrum der Mutationen unter Berücksichtigung der subklonalen Heterogenität zu bestimmen. Vor allem geht es darum, die Dynamik der Driver-Mutationen zu charakterisieren und bestimmte Driver einzelnen Phasen der Tumorevolution zuzuordnen, da diese Targets für neue Tumortherapien sein können.

Für die Charakterisierung einer Tumorevolution ist die Unterscheidung von frühen und späten Mutationen essentiell.

Frühe Mutationen sind in der Initiations- oder frühen Progressionsphase entstanden. Sie betreffen zentrale Driver-Gene und finden sich in nahezu allen Nachkommen der Starterzellpopulation, auch in den Subklonen und den Metastasen. Diese frühen Driver sind bevorzugte Kandidaten für Tumortherapien. Im Darwin’schen Modell befinden sie sich im Stamm und in den Verästelungen des Evolutions-Baums.

Späte Mutationen finden sich insbesondere in den Subklonen und in Metastasen. Sie sind späteren Mutationsereignissen zuzuordnen und zeigen eine hohe Variabilität und Dynamik. Vor allem in den Metastasen finden sich – unabhängig von den Mutationsereignissen im Primärtumor – zahlreiche neue Mutationen und neue mutierte Driver-Gene, die im Primärtumor nicht zu finden sind. Anhand des Mutationsmusters der Metstasen kann dann – im Vergleich mit dem Primärtumor – der Zeitpunkt der Metastasen-Bildung abgeschätzt werden.


Gibt es ein allgemeines Muster an Driver-Mutationen?

Bisher konnte kein allgemeines Muster an mutierten Driver-Genen identifiziert werden, das Auskunft über die Malignität der Krebszellen geben könnte. Auch wenn in einigen Tumortypen wie z.B. beim Darmkrebs in der früheren Progressionsphase eine lineare Abfolge von bestimmten Driver-Mutationen festgestellt wurde, ist doch das Muster der mutierten Driver in der malignen Phase sehr uneinheitlich und im späteren Verlauf treten in anscheinend chaotischer Reihenfolge weitere Driver-Mutationen auf. Zwar sind immer wieder dieselben Signalwege (z.B. PI3Kinase-Weg, Ras-MAPK-Weg, DNA-Reparatur und Apoptose) betroffen, Reihenfolge und exakte Natur der mutierten Komponenten folgen aber keinem eindeutigen Muster. So sind für p53, dem in 50% aller Krebsarten am häufigsten mutierte Driver-Gen, über 10.000 verschiedene mutierte Formen beschrieben worden.

So findet man ein variables Muster an mutierten Driver-Genen bei:

- verschieden Tumortypen
- demselben Tumortyp, von Patient zu Patient
- innerhalb desselben Tumors in Abhängigkeit vom Ort der Biopsie-Entnahme (räumliche Heterogenität)
- Metastasen im Vergleich zum Primärtumor
- verschiedenen Metastasen desselben Tumors
- unterschiedlichen Phasen der Evolution, im Primärtumor und in Metastasen.


Räumliche Heterogenität

Der Aspekt der räumlichen Heterogenität soll am Beispiel neuerer Untersuchungen (6) zum NSCLC (non small cell lung carcinoma) illustriert werden (Abb. 2). In dieser Arbeit wurden verschiedene Regionen des Lungentumors bei mehreren Patienten in Bezug auf kleine Mutationsereignisse, Genamplifikationen und chromosomale Instabilität untersucht. Es zeigte sich eine hohe Heterogenität der Mutationsereignisse mit Verdopplungen und Deletionen ganzer Genabschnitte sowie ein Übergang von einem diploiden zu einem tetraploiden Gensatz.

 
Abb. 2: Räumliche Heterogenität und Modell des zeitlichen Verlaufs von NSCLC (nach (6)). Die zeitliche Veränderung der Tumorentwicklung eines Patienten wurde anhand einer Analyse des Gesamtgenoms verfolgt, wobei zwei befallene Regionen (R1, R3) der Lunge untersucht wurden. Die Kreissegmente geben den Anteil verschiedener Nukleotid-Substitutionen an der Gesamtzahl der Substitutionen wieder. Charakteristisch für APOBEC-induzierte Mutationen sind C→T-Übergänge (blaue Segmente). BRAF, RB1, TP53 und HSP90AB1 sind Driver-Mutationen vor der räumlichen Aufspaltung. Die Mutation im Driver-PI3KCA findet sich nur in Region R3 und wird auf APOBEC zurückgeführt.
Abb. 2: Räumliche Heterogenität und Modell des zeitlichen Verlaufs von NSCLC (nach (6)). Die zeitliche Veränderung der Tumorentwicklung eines Patienten wurde anhand einer Analyse des Gesamtgenoms verfolgt, wobei zwei befallene Regionen (R1, R3) der Lunge untersucht wurden. Die Kreissegmente geben den Anteil verschiedener Nukleotid-Substitutionen an der Gesamtzahl der Substitutionen wieder. Charakteristisch für APOBEC-induzierte Mutationen sind C→T-Übergänge (blaue Segmente). BRAF, RB1, TP53 und HSP90AB1 sind Driver-Mutationen vor der räumlichen Aufspaltung. Die Mutation im Driver-PI3KCA findet sich nur in Region R3 und wird auf APOBEC zurückgeführt.


Folgende Punkte sind hervorzuheben:

- Im Zeitraum zwischen der Tumorinitiation und der Besiedlung der verschiedenen Lungenregionen R1 und R3 finden sich eine große Zahl an Mutationen (n=6.535), die auch zentrale Driver-Gene wie BRAF, TP53 und RB1 betreffen. Im Verlauf der Tumor-Evolution können anhand des Mutationsmusters die Phasen der Schädigung durch Rauchen, einsetzender genomischer Instabilität inkl. Tetraploidisierung, Auftreten des Mutator-Phänotyps (APOBEC-Muster) sowie der regionalen Aufspaltung unterschieden werden. Der Gesamtzeitraum der fortschreitenden Tumorevolution wird auf > 20 Jahre geschätzt.

- Proben, die R1, und R3 entnommen wurden, weisen eine unterschiedliche Zahl von zusätzlichen Mutationen auf. In R1 ist das zentrale Driver-Gen PI3KCA zusätzlich mutiert.

- Das Mutationsspektrum zeigt die Beteiligung des APOBEC-Mutators (eine Deaminase, die vor allem C→T Mutationen erzeugt. Dabei ist APOBEC in den Regionen R1 und R3 unterschiedlich aktiv (blaues Segment).

Konsequenz: Innerhalb einer Tumorzellpopulation gibt es eine räumliche genetische Heterogenität mit einer sehr unterschiedlichen Population von Subklonen, bei denen unterschiedliche Driver-Gene mutiert sind. Eine umfassende Charakterisierung der Driver-Mutationen in einem Tumor ist deshalb mit einer einzelnen Biopsie nicht möglich. Um die Gesamtheit der genetischen Veränderungen, v.a. Driver-Mutationen, in einem soliden Tumor abzuschätzen, müssen daher Proben aus verschiedenen Regionen des Tumors untersucht werden.


Metastasen

Die fortgeschrittene DNA-Analytik erlaubt mittlerweile eine sehr tiefgreifende Charakterisierung von Metastasen. Verwandtschaftsbeziehungen mit dem Primärtumor können erstellt werden, der Zeitverlauf der Metastasierung kann modelliert und auch die Verwandtschaft verschiedener Metastasen miteinander kann bestimmt werden.

Einige grundlegende Charakteristika von Metastasen sollen in Abbildung 3 am Beispiel einer umfassenden Untersuchung von Prostatakrebs vorgestellt werden (7).

 
Abb. 3: Driver-Mutationen in Primärtumor und Metastasen bei Prostatakrebs (nach (7)). Die Abb. illustriert das Muster der Mutationen bekannter Driver-Gene in Primärtumor und Metastasen für zwei Patienten. Die Metastasen weisen sehr viel mehr Driver-Mutationen auf und das Muster ist in den zwei Patienten sehr unterschiedlich.
Abb. 3: Driver-Mutationen in Primärtumor und Metastasen bei Prostatakrebs (nach (7)).


Die hier beobachteten genomischen Veränderungen während Progression und Metastasierung von Prostatakrebs illustrieren die Varianz der Driver-Mutationen in Primärtumoren und abgeleiteten Metastasen, wobei insbesondere die starke Beteiligung von TP53 und die hohe Zahl an Genamplifikationen in den Metastasen ins Auge fällt. Ein weiteres interessantes Ergebnis dieser Arbeiten ist die Beobachtung, dass Metastasen den Ort wieder besiedeln können, aus dem der Primärtumor chirurgisch entfernt worden war. In diesem Fall ist das erneute Erscheinen des Tumors am Resektionsort eindeutig nicht auf eine unvollständige Resektion zurückzuführen. Weiterhin konnte gezeigt werden, dass verschiedene metastatische Zellen desselben Tumors in einer metastatischen Läsion kooperieren können.


Zeitpunkt der Metastasierung

Metastasen können sehr früh und damit vor der Entdeckung des Primärtumors entstehen, sie können aber auch erst nach der Erstdiagnose aus dem Primärtumor hervorgehen. Die Fähigkeit zur Metastasierung wird in einem langen Evolutionsprozess erworben, wobei die einzelnen metastasierenden Subklone sich unabhängig voneinander weiter entwickeln, sich in unterschiedlichen Regionen des Köpers festsetzen und unter dem Anpassungsdruck der jeweiligen zellulären Umgebung dann jeweils eigene Mutationssignaturen entwickeln. Dabei können in den metastasierenden Zellen auch neue Driver-Mutationen nachgewiesen werden, die im Primärtumor nicht zu finden sind.

Ein Satz von Genen, der für den Phänotyp „Metastasierung“ verantwortlich gemacht werden kann, konnte bisher nicht identifiziert werden. Dies ist aber auch nicht zu erwarten.


Subklonale Heterogenität und Krebstherapie

Die Intratumor-Heterogenität hat entscheidenden Einfluss auf die Entstehung von Resistenzen und den Verlauf einer Krebstherapie und sie stellt eine große Herausforderung für zielgerichtete Tumortherapien und für neue Antitumor-Strategien dar. Zahlreiche Arbeiten belegen, dass eine Tumortherapie als Selektionsdruck wirken kann, der die klonale Evolution einer Tumorzellpopulation vorantreibt und zur Selektion bestimmter resistenter Subklone führen kann (8), was den Langzeiterfolg der Therapie stark begrenzt. Die Konsequenzen eines Therapieansatzes, der sich gegen einen onkogen mutierten Driver richtet, sind schematisch in Abbildung 4 dargestellt.

 
Abb. 4 : Implikationen einer gezielten Therapie gegen einen zentralen Driver (nach (9)). Die Akkumulation von Driver-Mutationen (z.B. KRAS, CDKN2A, TP53) führt zur Entstehung eines malignen Gründerklons, der nach subklonaler Evolution in die Bildung des Primärtumors einmündet. In der Abb. sind Subklone mit Mutationen in den hypothetischen Genen a, b, g und d dargestellt. Wird der Primärtumor einer gezielten Therapie gegen b unterworfen, kommt es im günstigsten Fall zur Eliminierung aller Krebszellen mit Mutation in b . Verbleibende Subklone werden jedoch weiter wachsen und neue Driver-Mutationen erwerben, z.B. Subklon e. Beachtenswert ist der lange Zeitraum zwischen Tumorinitiation und Diagnose, der sich aus den Berechnungen der Autoren ergibt.
Abb. 4 : Implikationen einer gezielten Therapie gegen einen zentralen Driver (nach (9)).


Bei nahezu allen Therapieansätzen, die sich gezielt gegen onkogen aktivierte Signalproteine (z.B. Wachstumsfaktor-Rezeptoren) richten, ist – nach einer kurzen Erfolgsphase der Tumorstagnation – ein erneuter Ausbruch der Krankheit zu beobachten. Dies wird auf die Expansion eines resistenten Subklons zurückgeführt, der möglicherweise bereits vor Therapiebeginn in der Tumorzellpopulation vorhanden war. Für die Entstehung resistenter Subklone sind zwei Möglichkeiten zu betrachten. Resistente Subklone können im Primärtumor präexistent sein oder sie entstehen erst während der Therapie. Allerdings ist es im zweiten Fall nicht möglich, die Präexistenz einer kleinen Zahl resistenter Zellen in der Gesamtzellpopulation auszuschließen, da Zellen, die weniger als 1% der Population ausmachen, in der genetischen Analyse nicht identifiziert werden können.

Für die Präexistenz resistenter Zellen gibt es mittlerweile viele Nachweise. So wird bei der Behandlung von NSCLC- Patienten mit einem Tyrosinkinase-Inhibitor, der sich gegen den PDGF-Rezeptor richtet, häufig Resistenz beobachtet, was auf eine T790M-Mutation im Rezeptor zurückgeführt wird. In diesen Fällen konnte mit Hilfe von „Next Generation Sequencing“die Exis-tenz einer Subpopulation mit T790M-Mutation nachgewiesen werden, die < 5% der Gesamtzellen der Tumorprobe ausmacht. Diese resistenten Zellen waren schon vor der Inhibitor-Behandlung vorhanden und mit den traditionellen Sequenzier-Methoden nicht nachweisbar (10).


Therapie von Metastasen

Resistenzen können nach mehreren Mechanismen entstehen wie z.B. Mutation von Zielgenen der Tumortherapie oder Aktivierung von Driver-Genen, wobei häufig mehrere Mechanismen gleichzeitig aktiv sind. Infolge der hohen genetischen Varianz in Metastasen und der großen Zellzahl ist die Wahrscheinlichkeit sehr hoch, dass Metastasen bei Diagnose bereits eine beträchtliche Zahl an resistenten Zellen aufweisen (11). Es wird deshalb notwendig sein, mutierte Driver nicht nur in den klonal dominanten Zellen zu identifizieren, sondern auch in den Subklonen und in Metastasen, um das Gesamtspektrum an Driver-Mutationen zu kennen. Dies verlangt eine aufwendige Analytik. Als Ausweg aus dieser Problematik werden Kombinationstherapien genannt, auch Therapieansätze auf immunologischer Basis könnten erfolgversprechend sein.


 
Gerhard Kraus Prof. Dr. rer. nat. Gerhard Krauss
em. Professor für Biochemie

Universität Bayreuth
95440 Bayreuth

E-Mail: gerhard.krauss@uni-bayreuth.de










 
ABSTRACT

G. Krauss, Universität Bayreuth
 

Recent progress in DNA sequencing has provided new insight into cancer evolution. Ongoing mutagenesis acting during all stages of branched tumor development leads to the generation of multiple subclones within the tumor cell population. The subclones share some properties with the starter clone, but differ in others. The number of genetic lesions in tumors is very large and a common pastern of distinct driver gene mutations can hardly be discerned. There is pronounced genetic heterogeneity between tumors of the same type and also within tumor sites. Evolutionary relationships between metastases and primary tumors reveal rapid mutational processes that lead to strong genetic variation in metastatic cells. These features are illustrated by published work on lung and prostate cancer. The presence of multiple subclones in primary tumors as well in metastases has serious consequences for diagnosis and treatment of cancers and may explain the slow progress in cancer therapy.
 

Keywords: multiple subclones, driver gene mutations, genetic heterogeneity, primary tumor, metastasis
Literatur:

(1) Fox EJ, Prindle MJ, Loeb LA et al. Cancer Metastasis Rev 2013; 32:353-361.
(2) Lengauer C, Kinzler KW, Vogelstein B. Genetic instabilities in human cancers. Nature 1998; 396:643-649.
(3) Burrell RA, McGranahan N, Bartek J et al. The causes and consequences of genetic heterogeneity in cancer evolution. Nature 2013; 501:338-345.
(4) Roberts SA, Gondenin DA. Hypermutation in human cancer genomes: footprints and mechanisms. Nat Rev Cancer 2014; 14:786-800.
(5) Krauss G. Biochemistry of Signal Transduction and Regulation; Chapter 16: Malfunction of Signaling Pathways and Tumorigenesis: Oncogenes and Tumor Suppressor Genes (2014) Wiley, pp 715-777.
(6) de Bruin EC, McGranahan N, Mitter R et al. Spatial and temporal diversity in genomic instability processes defines lung cancer evolution. Science 2014;346(6206):251-6.
(7) Hong MKH, Macintyre G, Wedge DC et al. Tracking the origins and drivers of subclonal metastatic expansion in prostate cancer. Nature Communications 2015; 6:6605.
(8) Hiley C, de Bruin EC, McGranahan N et al. Deciphering intratumor heterogeneity and temporal acquisition of driver events to refine precision medicine. Genome Biol 2014; 15(8): 453.
(9) Yachida S, Iacobuzio-Donahue CA. Evolution and dynamics of pancreatic cancer progression. Oncogene 2013; 32(45): 5253-60.
(10) Su KY, Chen HY, Li KC et al. Pretreatment epidermal growth factor receptor (EGFR) T790M mutation predicts shorter EGFR tyrosine kinase inhibitor response duration in patients with non-small-cell lung cancer. J Clin Oncol 2012; 30:433-440.
(11) Bozic I, Nowak MA. Timing and heterogeneity of mutations associated with drug resistance in metastatic cancers (2015) PNAS 2015; 45:15964-15968.

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