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DOI: 10.1055/s-0035-1550502
MicroRNA-basierte Klassifikation von Brustkrebs- Subtypen
Einleitung/Zielsetzung: Anhand immunhistochemischer Parameter erfolgt die Brustkrebsklassifikation in der klinischen Routine in sechs molekulare Subtypen (Luminal A, Luminal B, Luminal Her2, Her2-enriched, Basal-like und Triple-negative), wobei diese auf nur vier Faktoren beruht (Rezeptoren für Estrogen, Progesteron und Her2/neu, sowie Ki67). Diese Charakterisierung birgt jedoch Limitationen. MicroRNAs sind bekannte Regulatoren tumorbiologischer Prozesse. Ziel unserer Studie waren Untersuchungen zu Brustkrebssubtypen-spezifischen microRNA-Expressionmustern und deren Robustheit als prognostische und prädiktive Biomarker in der klinischen Anwendung.
Material & Methoden: Im Anschluss an clinico-pathologische Überprüfung wurden Gewebeproben aller Brustkrebssubtypen hinsichtlich Tumoranteil mikro-dissektiert und enthaltende microRNA via realtime PCR quantifiziert. Die Expressionsdaten von 16 vorab identifizierten, Subtypen-spezifischen microRNA-Typen und zwei Kontroll-microRNAs wurden in ein künstliches neuronales Netzwerk (ANN) als innovatives, multi-parametrisches Werkzeug, integriert und statistisch ausgewertet.
Ergebnisse: In 96% der Fälle (90 aus 94) konnte die auf der Expression von 16 microRNAs basierende Prädiktion den erwarteten intrinsischen Brustkrebssubtyp nach ANN-Anwendung korrekt vorhersagen. Die Spezifität der Subtypfestlegung rangierte dabei von 100% (Basal-like) bis 85% (Triple-negative), die Sensitivität von 100% (Basal-like) bis 99% (Triple-negative). Weitere Analysen zielten auf die Vorhersagbarkeit einer Lymphknotenbeteiligung ab, wobei Sensitivität und Spezifität in dieser Hinsicht in klinisch-negativen Patientinnen cNO mit 68% bzw. 72% kalkuliert werden konnte.
Zusammenfassung: Diese Studie ermöglicht erste Einblicke in die prognostische und prädiktive Relevanz molekularer microRNA-Expressionsmuster als aussichtsreiche Biomarkerkandidaten für die diagnostische Einordnung intrinsischer Brustkrebssubtypen und somit die Festlegung zusätzlicher clinico-pathologischer Parameter als Grundlage für gezieltere Behandlungsansätze.