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GLUT1 expression patterns in different Hodgkin lymphoma subtypes and progressively transformed germinal centers
(2012)
- Background: Increased glycolytic activity is a hallmark of cancer, allowing staging and restaging with 18F-fluorodeoxyglucose-positron-emission-tomography (PET). Since interim-PET is an important prognostic tool in Hodgkin lymphoma (HL), the aim of this study was to investigate the expression of proteins involved in the regulation of glucose metabolism in the different HL subtypes and their impact on clinical outcome. Methods: Lymph node biopsies from 54 HL cases and reactive lymphoid tissue were stained for glucose transporter 1 (GLUT1), lactate dehydrogenase A (LDHA) and lactate exporter proteins MCT1 and MCT4. In a second series, samples from additional 153 HL cases with available clinical data were stained for GLUT1 and LDHA. Results: Membrane bound GLUT1 expression was frequently observed in the tumor cells of HL (49% of all cases) but showed a broad variety between the different Hodgkin lymphoma subtypes: Nodular sclerosing HL subtype displayed a membrane bound GLUT1 expression in the Hodgkin-and Reed-Sternberg cells in 56% of the cases. However, membrane bound GLUT1 expression was more rarely observed in tumor cells of lymphocyte rich classical HL subtype (30%) or nodular lymphocyte predominant HL subtype (15%). Interestingly, in both of these lymphocyte rich HL subtypes as well as in progressively transformed germinal centers, reactive B cells displayed strong expression of GLUT1. LDHA, acting downstream of glycolysis, was also expressed in 44% of all cases. We evaluated the prognostic value of different GLUT1 and LDHA expression patterns; however, no significant differences in progression free or overall survival were found between patients exhibiting different GLUT1 or LDHA expression patterns. There was no correlation between GLUT1 expression in HRS cells and PET standard uptake values. Conclusions: In a large number of cases, HRS cells in classical HL express high levels of GLUT1 and LDHA indicating glycolytic activity in the tumor cells. Although interim-PET is an important prognostic tool, a predictive value of GLUT1 or LDHA staining of the primary diagnostic biopsy could not be demonstrated. However, we observed GLUT1 expression in progressively transformed germinal centers and hyperplastic follicles, explaining false positive results in PET. Therefore, PET findings suggestive of HL relapse should always be confirmed by histology.
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QPRT: a potential marker for follicular thyroid carcinoma including minimal invasive variant : a gene expression, RNA and immunohistochemical study
(2009)
- Background The differential diagnosis between follicular thyroid adenoma and minimal invasive follicular thyroid carcinoma is often difficult for several reasons. One major aspect is the lack of typical cytological criteria in well differentiated specimens. New marker molecules, shown by poly- or monoclonal antibodies proved helpful. Methods We performed global gene expression analysis of 12 follicular thyroid tumours (4 follicular adenomas, 4 minimal invasive follicular carcinomas and 4 widely invasive follicular carcinomas), followed by immunohistochemical staining of 149 cases. The specificity of the antibody was validated by western blot analysis Results In gene expression analysis QPRT was detected as differently expressed between follicular thyroid adenoma and follicular thyroid carcinoma. QPRT protein could be detected by immunohistochemistry in 65% of follicular thyroid carcinomas including minimal invasive variant and only 22% of follicular adenomas. Conclusion Consequently, QPRT is a potential new marker for the immunohistochemical screening of follicular thyroid nodules.
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Präprozessierungs-Algorithmen für Affymetrix Microarrays
(2009)
- Zur genomweiten Genexpressionsanalyse werden Microarray-Experimente verwendet. Ziel dieser Arbeit ist es, Methoden zur Präprozessierung von Microarrays der Firma Affymetrix zu evaluieren und die VSN-Methode für Experimente mit weniger als 1000 Zellen zu verbessern. Bei dieser Technologie wird die Expression jedes Gens durch mehrere Probessets gemessen. Jedes Probeset besteht aus einem Perfect-Match (PM) und einem dazugehörigen Mismatch (MM). Der Expressionswert pro Gen wird durch ein vierstufiges Verfahren aus den einzelnen Probe-Werten berechnet: Hintergrundkorrektur, Normalisierung, PM-Adjustierung und Aggregation. Für jeden dieser Schritte existieren mehrere Algorithmen. Dazu dienten die im affy-Paket des Bioconductor implementierten Methoden MAS5, RMA, VSN und die Methode sRMA von Cope et al. [Cope et al., 2006] in Kombination mit der Methode VSN von Huber et al. [Huber et al., 2002]. Den ersten Teil dieser Arbeit bildet die Reanalyse der Datensätze von Küppers et al. [Küppers et al., 2003] und Piccaluga et al. [Piccaluga et al., 2007] mit der VSN-Methode. Dabei konnte gezeigt werden, dass die VSN-Methode gegenüber Klein et al. [Klein et al., 2001] Vorteile zeigt. Bei beiden Datensätzen wurden zusätzliche Gene gefunden, die für die Pathogenese der jeweiligen Tumorarten wichtig sein können. Einige der zusätzlich gefunden Gene wurden durch andere wissenschaftliche Arbeiten bestätigt. Die Gene, die bisher in keinem Zusammenhang mit der untersuchten Tumorart stehen, sind eine Möglichkeit für die weitere Forschung. Vor allem der Zytokine/Zytokine Signalweg wurde bei beiden Reanalysen als überrepräsentiert erkannt. Da für einige Microarray-Experimente die Anzahl der Zellen und damit die Menge an mRNA nur begrenzt zur Verfügung stehen, müssen die Laborarbeit und die statistischen Analysen angepasst werden. Hierzu werden fünf Methoden für die Präprozessierung untersucht, um zu evaluieren, welche Methode geeignet ist, derartige Expressionsdaten zu verrechnen. Auf Basis eines Testdatensatzes der bereits zur Etablierung des Laborprozesses diente werden Expressionswerte durch empirische Verteilung, Gammaverteilung und ein linear gemischtes Modell simuliert. Die Simulation lässt sich in vier Schritte einteilen: Wahl der Verteilung, Simulation der Expressionsmatrix, Simulation der differentiellen Expression, Sortierung der Probes innerhalb des Probesets. Anschließend werden die fünf Präprozessierungsmethoden mit diesen simulierten Expressionsdaten auf ihre Sensitivität und Spezifität untersucht. Während sich bei den empirisch und gammaverteilt simulierten Expressionsdaten kein eindeutiges Ergebnis abzeichnet, hat sVSN bei den Daten aus dem linear gemischten Modell die größte Sensitivität und die größte Spezifität. Der in dieser Arbeit entwickelte sVSN-Algorithmus wurde zum ersten Mal angewendet und bewertet. Abschließend wird ein Teildatensatz von Brune et al. verwendet und hinsichtlich der fünf Präprozessierungsmethoden untersucht. Die Ergebnisse der sVSN-Methode wird im Detail weiter verfolgt. Die zusätzlich gefunden Gene können durch bereits veröffentlichte Arbeiten bestätigt werden. Letztendlich zeigt sich, dass neuere statistische Methoden (wie das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte sVSN) bei der Analyse von Affymetrix Microarrays einen Vorteil bringen. Die sVSN und sRMA Methoden zeigen Vorteile, da die Probes nach der Normalisierung gewichtet werden, bevor diese aggregiert werden. Die MAS5-Methode schneidet am schlechtesten ab und sollte bei geringen Zellmengen nicht eingesetzt werden. Für die Analyse mit geringer Menge an mRNA müssen weitere Untersuchungen vorgenommen werden, um eine geeignete statistische Methode für die Analyse der Expressionsdaten zu finden.
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Origin and pathogenesis of nodular lymphocyte–predominant Hodgkin lymphoma as revealed by global gene expression analysis
(2008)
- The pathogenesis of nodular lymphocyte–predominant Hodgkin lymphoma (NLPHL) and its relationship to other lymphomas are largely unknown. This is partly because of the technical challenge of analyzing its rare neoplastic lymphocytic and histiocytic (L&H) cells, which are dispersed in an abundant nonneoplastic cellular microenvironment. We performed a genome-wide expression study of microdissected L&H lymphoma cells in comparison to normal and other malignant B cells that indicated a relationship of L&H cells to and/or that they originate from germinal center B cells at the transition to memory B cells. L&H cells show a surprisingly high similarity to the tumor cells of T cell–rich B cell lymphoma and classical Hodgkin lymphoma, a partial loss of their B cell phenotype, and deregulation of many apoptosis regulators and putative oncogenes. Importantly, L&H cells are characterized by constitutive nuclear factor {kappa}B activity and aberrant extracellular signal-regulated kinase signaling. Thus, these findings shed new light on the nature of L&H cells, reveal several novel pathogenetic mechanisms in NLPHL, and may help in differential diagnosis and lead to novel therapeutic strategies.
