Auswirkung der Hypoxie und Bestrahlung auf das Plasminogen-Aktivierungs-System und VEGF in Plattenepithelkarzinomen in vivo und in vitro

• Applicant: Dr. Christine Bayer, Ph.D.
• Subject Area: Nuclear Medicine, Radiotherapy, Radiobiology
• Term: from 2006 to 2010
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 29794724

In der 1. Förderperiode dieses Projektes, wurde festgestellt, dass PAI-1-Mengen in 10 menschlichen xenografttransplantierten Plattenepithelkarzinomlinien vor Beginn der Strahlentherapie mit der Strahlenempfindlichkeit (TCD50) korrelieren (Bayer 2008). In der 2. Förderperiode wurden die Mengen an uPA, PAI-1 und VEGF in 6 Tumorlinien während des Verlaufes einer fraktionierten Bestrahlung bestimmt. Obwohl sich die Expressionsmuster während der Bestrahlung stark verändern und ein Trend zur Korrelation zwischen PAI-1 und pHF besteht, konnte die prognostische Aussagekraft der prätherapeutischen Bestimmung nicht verbessert werden. Im 3. Teil des Projektes sollen im Xenograftmodell therapeutische Interventionen mit dem Hypoxiesensitizer Nimorazol (1-(n-β-Ethylmorpholin)-5-Nitro- Imidazol) und einer Eskalation der Strahlendosis durchgeführt werden. Da nur prätherapeutische PAI-1 Mengen prognostische Bedeutung aufweisen, soll im 3. Teil ausschließlich die Menge und Lokalisation von PAI-1 untersucht werden. Die PAI-1 Bestimmung soll sowohl in ganzen Tumoren (wie bisher) als auch in Nadelbiopsien erfolgen. Die zusätzliche Entnahme von Nadelbiopsien erlaubt uns, die individuelle PAI-1 Menge innerhalb einer Tumorlinie direkt mit dem Therapieansprechen korrelieren zu können. Dadurch sollen Tumore identifiziert werden, die von einer intensiveren Therapie profitieren könnten. Zu dem soll in vitro an 6 Plattenepithelkarzinomlinien der Einfluss von PAI-1 auf die Angiogenese, Migration und Invasion untersucht werden. Da die Metastasierung in vivo von der Fähigkeit der Angiogenese, Migration und Invasion abhängt, könnten diese Experimente zeigen, ob PAI-1 Mengen im Tumor das Metastaserisiko vorhersagen können. Dadurch könnten Patienten mit erhöhtem Risiko ausgewählt und intensiver (z.B. Chemotherapie oder Dosiseskalation) behandelt werden.

• DFG Programme: Research Grants
• Participating Person: Professor Dr. Michael Molls