Analyse direkter onkogener Kinase-Substrat-Beziehung

Die Entwicklung und Pathologie von Tumoren wird durch eine Vielzahl von genetischen Veränderungen in den Krebszellen bestimmt. Insbesondere wird häufig eine Hochregulierung der Tyrosinkinase- Aktivität beobachtet. Daher sind Tyrosinkinase-Inhibitoren die first-line therapeutische Option beispielsweise für die Behandlung der akuten lymphatischen Leukämie (ALL) und der chronischen myeloischen Leukämie (CML). Diese Krebsarten werden häufig durch eine onkogene Fusion zweier Proteine, BCR und der Tyrosinkinase ABL, ausgelöst. Das Fusionsprotein BCR-ABL weist eine deutlich erhöhte Kinaseaktivität auf; die genauen onkogenen Prozesse, die durch diese Aktivität verändert werden, sind jedoch unklar. Dies ist zum Teil auf das fehlende Wissen über die onkogenen Substrate der Kinasen zurückzuführen. Generell ist die genaue Bestimmung von Kinase-Substrat-Beziehungen eine schwierige molekularbiologisches Problem. In diesem Projekt wird Saccharomyces cerevisiae (Hefe) als Wirtsorganismus für die Expression der onkogenen Fusionsproteinkinase BCR-ABL verwendet. Das Fusionsprotein ist von beträchtlicher Größe, doch zeigen unsere Ergebnisse, dass es in Hefe eine starke Tyrosinkinase-Aktivität aufweist und dass die Hefe als ein geeignetes Modell für menschliche Zellen angesehen werden kann. Der Hefestamm, der BCR-ABL exprimiert, wird nun verwendet, um Tausende einzelne menschliche Proteine in einem parallelen, groß angelegten Ansatz als Kinase-Substrat zu testen. Dabei kann jedes menschliche Protein einzeln getestet werden um festzustellen, ob es von der onkogenen Kinase phosphoryliert wird oder nicht. Die Phosphorylierung menschlicher Proteine durch BCR-ABL in Hefe wird mit Hilfe der Massenspektrometrie quantifiziert. Ein wesentlicher Vorteil dieser Methode besteht darin, dass in Hefe keine Tyrosinphosphorylierung stattfindet, um eine eindeutige Zuordnung von Kinase-Substrat- Beziehungen herzustellen, was direkt in menschlichen Krebszellen nicht möglich ist. Computergestützte Ansätze spielen eine entscheidende Rolle bei der Identifizierung der entscheidenden BCR-ABL-Substrate aus den gewonnenen Daten bei Krebs. Dieser Ansatz hat das Potenzial, die Eigenschaften von bisher wenig untersuchten Kinasen bei Krebs umfassend zu messen und unser Verständnis darüber, wie Signalprozesse bei Krebs schief laufen, erheblich zu verbessern.