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SELDI-TOF MS in Clinical Proteomics - Suche nach Biomarkern

SELDI-TOF MS in Clinical Proteomics - Suche nach Biomarkern. J.Y.M.N. Engwegen, M.-C. W. Gast, J.H.M. Schellens und J.H. Beijnen. Katrin Splith Monique Richter. 23.11.06. SELDI-TOF MS. 1. Schritt:. Auswahl eines geeigneten ProteinChip Arrays. SELDI-TOF MS. 2. Schritt:.

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SELDI-TOF MS in Clinical Proteomics - Suche nach Biomarkern

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  1. SELDI-TOF MS in Clinical Proteomics - Suche nach Biomarkern J.Y.M.N. Engwegen, M.-C. W. Gast, J.H.M. Schellens und J.H. Beijnen Katrin Splith Monique Richter 23.11.06

  2. SELDI-TOF MS 1. Schritt: • Auswahl eines geeigneten ProteinChip Arrays

  3. SELDI-TOF MS 2. Schritt: • Auftrag biologischer Proben, wie z.B. Serum, • Zelllysate und Blut

  4. SELDI-TOF MS 3. Schritt: • Entfernen der nicht gebundenen Komponenten • Zugabe energieabsorbierender Moleküle als Matrix

  5. SELDI-TOF MS 4. Schritt: • Analyse mittels MALDI-TOF Massenspektrometer

  6. Genomics • in der Krebsforschung zunächst Untersuchung des • menschlichen Genoms  Genomics • Vorgänge wie Splicen und posttranslationale • Modifikationen werden dabei nicht berücksichtigt

  7. Proteomics • Gesamtheit der Proteine eines biologischen • Systems (Proteom) gibt genauere Aussage über • dessen Zustand • Untersuchung des Proteoms  Proteomics

  8. Proteomics • Clinical Proteomics: - Suche nach verändertem Verhalten (in Expression, Struktur und Funktion) in Bezug auf Krankheiten • Unterscheidung in: • Functional Proteomics - Untersuchung der veränderten Funktion des Zielproteins • Expression Proteomics - Quantitative Proteinuntersuchung

  9. Biomarker • messbare Produkte von Organismen, die als • Indikatoren herangezogen werden können • im Proteom werden als Indikatoren Proteine • verwendet • durch Vergleich von Proben gesunder und kranker • Organismen können diese erkannt werden

  10. Biomarker • Unterscheidung in: • diagnostische Marker - zeigen Stadium der Krankheit an • prognostische Marker - zeigen Anlage für Krankheit an - Vorhersage für Medikamentenbehandlung

  11. Protein Profiling • quantitativer Vergleich der erhaltenen Messdaten • erkrankter und gesunder Individuen • Aufnahme von TOF-Spektren • jedoch häufig in Pseudo-Gel • Ansicht dargestellt • Übereinanderlegen der • Spektren lässt eine Über- • oder Unterregulierung • erkennen

  12. Protein Profiling

  13. Protein Profiling • Identifizierung der über- oder unterregulierten • Proteine nur mittels weiterer Analysen möglich • keine qualitative Methode, aber Diagnose bestimmter • Krankheiten schon frühzeitig möglich •  Möglichkeit einer individuellen und tumororientierten • Therapie

  14. Anwendungsbeispiele in der Medizin 1. Krebsforschung • Eierstockkrebs - zunächst zelloberflächenlokalisiertes Glykoprotein Krebsantigen (CA)125 identifiziert  geringe Sensitivität und Spezifität - mittels SELDI-TOF MS konnten spezifische Biomarker gefunden werden, z.B. Haptoglobinfragment

  15. Anwendungsbeispiele in der Medizin

  16. Anwendungsbeispiele in der Medizin • Brustkrebs - im Gegensatz zu üblichen Methoden wie Mammographie ist mit SELDI-TOF MS eine frühzeitige Krebsdiagnose möglich - bisher mehrere Biomarker gefunden, jedoch treten je nach Probe (Gewebe, Serum, Plasma) und Probenbehandlung (Arrays, Software, …) Unterschiede auf

  17. Anwendungsbeispiele in der Medizin

  18. Anwendungsbeispiele in der Medizin • Prostatakrebs - einziger Krebs bei dem zur Zeit eine reproduzierbare und systematische SELDI-TOF Untersuchung möglich ist • weitere Krebsarten - Darmkrebs, Leberkrebs, Nierenkrebs, Bauchspeicheldrüsenkrebs

  19. Anwendungsbeispiele in der Medizin 2. Andere Anwendungsgebiete • Alzheimer Krankheit - die für die Krankheit typischen Eiweißablagerungen (Amyloid-Plaques) im Gehirn können detektiert werden • AIDS - vereinfacht Feststellung des CAFs (CD8 cell anti-HIV factor) • Charakterisierung posttranslationaler Modifikationen

  20. Ausblick • Ausbau der Biomarkerforschung •  Identifizierung des tumorspezifischen Proteins •  Feststellen des Entwicklungsstadiums des Karzinoms •  Einblick in den Mechanismus der Krankheit • Verbesserung der Reproduzierbarkeit •  Entwicklung eines standardisierten Verfahrens • Anwendung im Therapiemanagement •  erkennen (chemo)therapieabhängiger Veränderungen •  Möglichkeit einer individuellen Therapie

  21. Zusammenfassung • Proteomics verspricht bessere Krankheitsdiagnose • durch Detektion proteomischer Muster • Biomarker als Indikatoren für zellspezifische • Änderungen • SELDI-TOF MS Verspricht frühzeitige Erkennung • verschiedener Krebsarten und anderer Krankheiten

  22. Literatur • J.Y.M.N. Engwegen et al. (2006) Clinical proteomics: searching for better tumour markers with SELDI-TOF MS. TRENDS in Pharmacological Sciences,27, 251-259 • Z. Xiao et al. (2004) Proteomic patterns: their potential for disease diagnosis. MCE, 230, 95-106 • www.ciphergen.com/doclib/docFiles/262.pdf • S.G.Soltys et al. (2004) The Use of Plasma SELDI-TOF MS Proteomic Patterns for Detection of Head and Neck Squamous Cell Cancers. CCR, 10, 4806-4812 • N. Tang et al. (2003) Current Developments in SELDI Affinity Technology, MS Reviews, 23, 34-44 • K.D. Rodland (2004) Protenomics and cancer diagnosis: the potential of mass spectrometry. Clinical Biochemistry, 37, 579-583 • F. Vitzthum et al. (2005) Protenomics : From Basis Reasearch to Diagnostic Application. A Review of Requierments and Needs. Journal of Proteom Research, 4, 1086-1097.

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