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Proteomics in der Tumororthopädie – Beurteilung des Protein-Syntheseprodukts bei Liposarkomen unterschiedlichen Malignitätsgrades
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Veröffentlicht: | 22. Oktober 2019 |
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Fragestellung: Liposarkome sind mit ca. 20% die häufigste Entität unter den Weichteilsarkomen, weisen jedoch klinisch wie morphologisch eine hohe Heterogenität auf. Die genauen molekularen und genetischen Hintergründe bei Liposarkomen unterschiedlichen Malignitätsgrades, welche auch der Grund für deren unterschiedliches Metastasierungspotential sein könnten sind bislang noch weitgehend unverstanden. Ziel der Studie war es daher, das Gesamtproteom bei Liposarkomen unterschiedlichen Malignitätsgrades zu analysieren und im Hinblick auf charakteristische Unterschiede zu beurteilen.
Methodik: Frischgewebe von 30 Liposarkomen (12xG1, 10xG2, 8xG3) wurde aus der Gewebebank des Muskuloskelettalen Tumorzentrums entnommen und mittels Lysepuffer lysiert. Nach Abzentrifugation wurden die, in der löslichen Fraktion enthaltenen Proteine tryptisch verdaut und fraktioniert. Nach Aufreinigen der Peptidfraktionen und anschließender Trennung der Peptide erfolgte die Analyse auf einem Massenspektrometer. Die resultierenden Spektren der einzelnen Peptide bzw. deren Peptidfragmente wurden dann mithilfe eines Peptididentifikationsalgorithmus ausgewertet und den jeweiligen Proteinen zugeordnet. Bei der quantitativen Auswertung der Daten wurde besonders auf charakteristische Unterschiede zwischen Liposarkomen unterschiedlichen Malignitätsgrades geachtet.
Ergebnisse und Schlussfolgerung: Bei allen Proben wurde eine erfolgreiche Proteomanalyse durchgeführt. In der statistischen Auswertung des Protein-Syntheseprodukts (Analyse von mindestens 1480 Proteinen) ergaben sich statistisch signifikante Unterschiede zwischen den einzelnen Gruppen (G1, G2, G3). Hierbei wurden auch 7 Proteine identifiziert, welche in G2-Liposarkomen, nicht jedoch G1-Sarkomen quantifiziert wurden.
Bei Liposarkomen unterschiedlichen Malignitätsgrades bestehen signifikante Unterschiede hinsichtlich der Expression bestimmter Proteine. Die Detektion spezifischer Protein-Expressionsmuster könnte daher zu einem tieferen Verständnis der Tumorneogenese sowie der Entschlüsselung prognostischer bzw. diagnostischer Biomarker bei dieser Entität beitragen.