Von der Genomik zu Signal-Netzwerken in triple-wt Melanomen

Genomische Analysen des Melanoms haben vor dem Hintergrund eines hochgradig alterierten Genoms- einzelne genetische Veränderungen identifiziert, die zum Auftreten von Melanomen führen können und gleichzeitig als Ziel einer spezifischen Therapie dienen können. Für einen substantiellen Anteil von Melanomen gelang das bisher aber noch nicht (sog. triple-wt Melanome). Gene auf Grund ihrer Funktion können in Signaltransduktions-Wege gruppiert werden, die unter anderem Tumorwachstum-fördernde Eigenschaften vermitteln können. Ein besseres Verständnis dieser Signaltransduktions-Wege und ihrer Interaktion untereinander (Netzwerke) könnte die Entwicklung neuer und besserer zielgerichteter Therapien ermöglichen. In diesem Projekt wollen wir genau dies tun und zeigen, dass mit Hilfe dieser verbesserten Information neue wirksame Therapieansätze vorhergesagt werden können. Wir werden deshalb Folgendes tun: 1. Erstellen eines Atlas von Signaltransduktions-Netzwerken im Melanom aus öffentlichen Datensätzen; 2. Verfeinerung dieses Atlas mit öffentlichen Datensätzen zu Protein-Protein und Gen- Interaktionsdaten; 3. Integration mit Genom und Protein-Daten aus humanen triple-wt Melanomzellen, um neue Netzwerk-Aktivitäten zu beschreiben; 4. Funktionelle Validierung neu identifizierter Signaltransduktions-Netzwerke, z.B. durch spezifische Medikamente; 5. Simulation eines spezifisch gegen diese neuen Signaltransduktions-Netzwerke gerichteten Therapieansatzes in prä-klinischen Modellen der Erkrankung. Wir erwarten durch dieses Vorgehen neue erweiterte Einblicke in das hochkomplexe Netzwerk von Signaltransduktions-Wegen im humanen Melanom, die weit über auschliesslich Genom-basierte Informationen hinausgehen. Anhand dieser Daten soll dann eine Neu- Gruppierung bzw. Klassifikation von humanen Melanomen vorgenommen werden, deren Nutzen für Patienten in prä- klinischen Modellen der Erkrankung abgeschätzt werden soll. Dieser komplexe Ansatz benötigt systembiologische Werkzeuge genauso wie neueste Technologien zu Proteom- und Genom- Analysen sowie zur Medikamententestung im Schnelldurchsatz. Deshalb hat sich eine Gruppe von hochspezialisierten und erfahrenen Wissenschaftlern zusammengefunden, die ihre spezifische Expertise in systembiologischen Analysen (Jacques Colinge, Univ. of Montpellier); in Proteomtechnologie (Keiryn L. Bennett, CeMM, Wien; Markus Hartl, Univ. Wien); high- throughput Medikamententestung (Stefan Kubicek, CeMM, Wien); und in Melanom-Genomik, Zellbiologie, und Therapiemodellen (Stephan N. Wagner, Med. Univ. Wien) in dieses Projekt einbringen werden.

Das menschliche Melanom weist eine erhebliche molekulare Heterogenität auf. Die funktionellen Folgen dieser Vielfalt sind noch immer unvollständig verstanden, insbesondere für so genannte tripleWT-Melanome. Um Signalwege zu identifizieren, die tumorfördernde Aktivitäten in diesem Melanom-Genotyp beschreiben, haben wir öffentliche Datensätze von menschlichem Melanomgewebe für verschiedene Genotypen menschlicher Melanome verglichen. Hierbei identifizierte die differenzielle Genexpressionsanalyse Gene, die beim TripleWT-Subtyp unterschiedlich reguliert sind. Um diese reinen Transkriptomdaten zu verbessern, haben wir ein Bioinformatik-Tool, ReactomeGSA, entwickelt, das es Forschern ermöglicht, Datensätze aus Proteom-, Transkriptom- und Microarray-Experimenten schnell auf der Ebene der Signalwege zu vergleichen. Zu unserer Überraschung zeigte ReactomeGSA die meisten Unterschiede zwischen tripleWT und anderen genetischen Melanomtypen nicht in der Signalübertragung der Tumorzellen selbst, sondern in den Immunzellen (B und T Lymphozyten) der umgebenden Tumormikroumgebung. Wir konzentrierten uns daher auf die Charakterisierung eines solchen regulierten Zelltyps in menschlichen Melanomen, nämlich der B Lymphozyten. Durch die Integration von Daten aus fünf Transkriptom-Studien des Cancer Genome Atlas (TCGA) und zwei Proteom-Studien des Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (CPTAC) mit dem ReactomeGSA-Tool konnten wir einen B Zell-Subtyp identifizieren, die mit einer ungünstigen Prognose bei Melanompatienten assoziiert ist. Diese Analyse von "-omics"-Daten wurde durch die Charakterisierung von B Zell-Subtypen direkt im menschlichen Melanomgewebe ergänzt. Wir waren die ersten, die hierzu eine 7-Farben-Multiplex-Immunfluoreszenz-basierte Klassifizierung für diese Zellen direkt im Gewebe entwickelt haben. Mit dieser Technik konnten wir signifikante Veränderungen in der Zusammensetzung und Funktion von B Zell-Subtypen feststellen, die mit dem Fortschreiten des Melanoms einhergehen. Um diese B Zell-Subtypen auf molekularer Ebene weiter zu charakterisieren, haben wir ein neues R/Bioconductor-Paket, scAnnotatR, entwickelt, das eine Charakterisierung von B Zellen in scRNASeq-Datensätzen mit noch nie dagewesener Detailgenauigkeit ermöglichen wird. In sieben von Experten begutachteten Publikationen in renommierten Fachzeitschriften konnten wir die Entwicklung neuartiger bioinformatischer und immunologischer Werkzeuge zur verbesserten molekularen Charakterisierung menschlicher Tumorgewebe beschreiben. Ausgehend von einer genomischen Analyse verschiedener genetischer Subtypen des Melanoms fanden wir auf diese Weise erste Hinweise auf signifikante Unterschiede bei B Lymphozyten der jeweiligen Tumormikroumgebung. Diese Lymphozyten können als Marker für das Fortschreiten des Tumors und vermutlich als Ziele für verbesserte individualisierte Therapien für Patienten dienen.