Identifikation von prognostisch relevanten Cathepsinexpressionen zur Verbesserung von Diagnostik und Therapie des Nichtkleinzelligen Bronchialkarzinoms

Abstract

Zielsetzung dieser Arbeit ist die Identifikation von prognostisch relevanten Cathepsinexpressionen zu Verbesserung der Diagnostik und Therapie des Nichtkleinzelligen Bronchialkarzinoms. Material und Methoden: Unter der Verwendung von DNA-microarray-Chips wurden die Expressionen von 13 Cathepsinen in 89 chirurgisch behandelten Patienten mit Nichtkleinzelligem Bronchialkarzinom ermittelt. Als Kontrollgruppe dienten 15 Proben aus korrospondierendem Lungengewebe der Patienten. Die durchschnittliche Beobachtungszeit betrug 27.7 Monate (2.1-69.5). Die Daten wurden dann benutzt um differentiell expremierte Cathespine mit prognostischer Relevanz für die Patienten zu identifizieren. Anschließend wurden die identifizierten Gene mit bekannten prognostischen Faktoren verglichen. Darüber hinaus wurde die Auswirkung der gleichzeitigen Expression mehrerer prognostisch signifikanter Cathepsinexpressionen erörtert. Wesentliche Ergebnisse: 1. Kein Cathepsin wies eine signifikante Überexpression im Tumorgewebe auf. 2. Eine Überexpression des Cathepsin C war mit einer erhöhten Rezidivrate verbunden. 3. Die Expression der Cathepsine B und K korrelierte signifikant mit dem rezidivfreien Intervall und der Gesamtüberlebenszeit der Patienten. Eine hohe Expression der beiden Cathepsine ging sowohl univariat, als auch multivariat mit einer deutlich schlechteren Prognose einher. Die hohe Expression beider Cahtepsine gleichzeitig stellte einen Prädiktor für eine erheblich geringere Überlebenszeit (mittlere Überlebenszeit: 26.7 Monate) im Vergleich zu einer niedrigen Expression beider Gene (mittlere Überlebenszeit: 60.1 Monate) dar. Schlußfolgerungen: Die Bestimmung der Cathepsine B und K mittels DNA-microarray bei Patienten mit Nichtkleinzelligem Bronchialkarzinom kann verwendet werden, um Patienten mit einem hohen Rezidivrisiko und schlechter Überlebensprognose zu identifizieren. In Kombination mit anderen genetischen Einzelfaktoren könnte so ein individuelles Risikoprofil für jeden Patienten erstellt werden, welches in Hinblick auf Therapieplanung und Risikoabschätzung dem aktuellen TNM-Stadiierungssytem überlegen wäre.