Differenzierung des Duktalen Carcinoma in situ (DCIS) mithilfe der Protein-Chip-Technologie (SELDI)

Zielsetzung: Zur Klassifikation unterschiedlicher Karzinome stehen zunehmend neuere Techniken zur Verfügung, die das Expressionsverhalten der entsprechenden Tumore berücksichtigen. Die Charakterisierung des Duktalen Carcinoma in situ (DCIS) stellt sich besonders schwierig dar. Mithilfe der SELDI-Methode haben wir das Expressionsverhalten präinvasiver und invasiver Mammakarzinome auf Proteinebene überprüft. Neben der Differenzierungsmöglichkeit unterschiedlicher Tumorläsionen sollte der diagnostische Nutzen der SELDI-Technik zur Früherkennung präinvasiver Läsionen untersucht werden.

Material und Methoden: Eine der neuesten Entwicklungen der Massenspektroskopie ermöglicht die quantitative Messung von komplexen Proteingemischen (wie z.B. Serum) mittels der sogenannten SELDI-MS (surface enhanced laser desorption ionisation-mass spectroscopy) im Massenbereich von 5–200 kDa. Hierbei werden auf chromatographischen Oberflächen direkt auf dem MS-Probenträger Proteine entsprechend ihres isoelektrischen Punktes bei einem gegebenem Puffer fraktioniert und anschließend gemessen. Aus den erhaltenen Proteinprofilen werden dann Algorithmen für die Klassifizierung gemäß der vorher bestimmten Krankheitsstadien entwickelt. In dieser Pilotstudie wurden Serumproben von Normalkontrollen (gesundes Mammagewebe, N=12), präinvasiven (DCIS, N=24) und invasiven Mammakarzinomen (N=12) untersucht.

Ergebnisse: Mithilfe der SELDI-Methode gelang bei der Messung von humanen Seren aus Normalgewebe, DCIS-Patientinnen und Patientinnen mit invasiven Mammakarzinomen eine gute Differenzierung zwischen Normalkontrollen und DCIS (>80% Vorhersagewahrscheinlichkeit für DCIS). Dabei wurden 12 differentiell exprimierte Proteine bestimmt, von denen 4 für die Bildung eines Entscheidungsbaumes (decision tree) verwendet wurden. Die entsprechenden Proteinexpressions-Spektren der invasiven Karzinome erreichten keine ausreichende Vorhersagekraft und damit keine weitere Tumorklassifikation.

Zusammenfassung: Mithilfe der SELDI-Methode gelang die Identifikation unterschiedlich exprimierter Proteine am Beispiel verschiedener Entwicklungsstufen beim Mammakarzinom. Darüber hinaus erlaubt die Methode eine gute Vorhersagemöglichkeit für die Existenz von DCIS bzw. Detektion von präinvasiven Mammakarzinomen im Serum von Patientinnen.