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DOI: 10.1055/s-0042-1747634
Die Zusammensetzung der extrazellulären Matrix unterteilt Speicheldrüsenkarzinome in zwei Subklassen und bietet potenzielle therapeutische Ansatzpunkte
Einleitung Die extrazelluläre Matrix (ECM) ist ein wichtiger Bestandteil der Tumorbiologie von Speicheldrüsenkarzinomen (SGC). Wir stellten die Hypothese auf, dass die Zusammensetzung der ECM von der cell-of-origin der Tumoren abhängt und aus 2 Subgruppen besteht: Tumoren, die aus Azinuszellen (Acin, Sec) oder Streifenstücken/exkretorischen Gängen stammen (MuEp, SaDu; ASESGC); und solche, die aus Schaltstücken der Drüsen entstehen (AdCy, Bas,MyEp, EpMy; IntSGC).
Methoden Die Zusammensetzung der ECM-Proteine von 89 SGC-Proben und 25 Normalgewebe wurden mittels Hauptkomponentenanalyse (PCA), hierarchischer Clusteranalyse, differenzieller Expression und einem Klassifikationsalgorithmus überprüft. Zudem erfolgte eine Datenbankabfrage bezüglich laufender klinischer Studien zu den überexprimierten ECM-Proteinen.
Ergebnisse In der PCA zeigte sich jeweils eine deutliche Clusterbildung der Gruppen IntSGC, ASESGC und normalem Gewebe. Auch in der hierarchischen Clusteranalyse und differenziellen Expression wurden die Proben entsprechend ihrer vorgeschlagenen Herkunft (IntSGC, ASESGC) mit hoher Genauigkeit gruppiert. Auch mittels Klassifikationsalgorithmus wurden 29/30 Fälle mit einer AUC von 0,994 korrekt ihrer Untergruppe zuordnet. In beiden Gruppen wurden überexprimierte Proteine identifiziert, welche in klinischen Studien als therapeutische Ziele untersucht wurden bzw. aktuell geprüft werden (n=20, davon 7 in Phase 3 Studien).
Zusammenfassung Unsere hochgradig übereinstimmenden Ergebnisse mehrerer unabhängiger machine learning-Analysen bestätigen, dass es hinsichtlich der ECM-Expression 2 Klassen von SGC gibt: IntSGC und ASESGC. Zudem gibt es überexprimierte ECM-Proteine, welche als potentielle therapeutische Angriffspunkte klinisch relevant sind.
Interessenkonflikt
Der Erstautor gibt keinen Interessenskonflikt an.
Publikationsverlauf
Artikel online veröffentlicht:
24. Mai 2022
© 2022. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution-NonDerivative-NonCommercial-License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit. Contents may not be used for commercial purposes, or adapted, remixed, transformed or built upon. (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
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