Imaging MS

Die innovative Technologie der Imaging MS kombiniert die Massenspektrometrie mit histologischen Analysen. Durch diese Kombination wird es ermöglicht Biomoleküle auf einzelnen Gewebeschnitten zu untersuchen, wobei ihre räumliche Verteilung erhalten bleibt. Als Ergebnis wird eine Karte molekularer Intensitäten generiert, die Rückschlüsse auf die Häufigkeit des Vorkommens der Biomoleküle in unterschiedlichen Arealen zulässt. Diese Technologien ermöglichen die Analyse von molekularen Signaturen oder Biomolekülen direkt im Gewebe und im Hochdurchsatz-Maßstab. Dadurch können sie zur Verbesserung von diagnostischen Maßnahmen oder der Stratifizierung von Patienten beitragen. Innerhalb des MSTARS Konsortiums nutzen drei Gruppen diese innovativen Technologien, um molekulare Veränderungen direkt im Gewebe zu adressieren und Biomoleküle zu identifizieren, die den Erfolg einer therapeutischen Behandlung vorhersagen können.

AG Klein

Oliver Klein und sein Team haben langjährige Erfahrung im Bereich der MS-basierten Bildgebungstechnologien (Imaging MS) und adressieren mit dieser fortschrittlichen Technikkombination molekulare (Proteine, Peptide, Metabolite, Glykane), zelluläre oder strukturelle Veränderungen direkt in Gewebeschnitten. Mithilfe dieser Technologie charakterisiert die Gruppe räumliche und zeitliche molekulare Veränderungen, die unter anderem durch Erkrankungszustände oder regenerative Prozesse nach therapeutischer Behandlung hervorgerufen werden können, und unterstützen dadurch die Entwicklung von molekularen Klassifikatoren für die Patientenstratifizierung oder als diagnostisches oder prognostisches Werkzeug. Das Labor der AG Klein ist mit einer Reihe Massenspektrometer ausgestattet, wozu ein MALDI TOF Imaging MS und ein ESI-QTOF MS gehören sowie mit nano HPLC, Sprayer Devices und einem Scanner für Gewebeschnitte.
Innerhalb des MSTARS Konsortiums nutzt die Gruppe von Oliver Klein Imaging MS, um markierungsfrei molekulare Veränderungen in Gewebeschnitten zu untersuchen und dadurch Prädiktoren für die Diagnostik oder das Behandlungsergebnis zu identifizieren. Das Team untersucht behandelte und unbehandelte Patienten-abgeleitete Modelle und Gewebeschnitte von Patienten mit HNSCC, um Veränderungen in der Mikroumgebung nach therapeutischer Behandlung aufzudecken. In Kombination mit Machine Learning Ansätzen resultieren diese Analysen in der Identifikation von Klassifikatoren, die einen Behandlungserfolg oder ein Behandlungsversagen vorhersagen können. Im Verlauf des Projektes werden die Analysen auf weitere Krankheitsentitäten, wie Ovarialkarzinome, Neuroblastome, Prostatakrebs oder Myokarditis, ausgeweitet.

Copyright: Oliver Klein
Copyright: Oliver Klein

Dr. Oliver Klein, Dipl. Ing. Grit Nebrich, M.Sc. Benjamin Florian Hempel, M.Sc. Zhyiang Wu, Sylwia Handzig

AG Yaspo

Der Forschungsschwerpunkt der Gruppe von Marie-Laure Yaspo liegt im Bereich der Krebsgenomik und Systembiologie von Krebserkrankungen. Um Signalwegskomponenten und Biomarker, die mit Malignität assoziiert sind, zu identifizieren und regulative Netzwerke unterschiedlicher Krebsentitäten zu untersuchen, hat die AG Yaspo einen integrativen Arbeitsablauf basierend auf next generation sequencing (NGS) etabliert. Zusätzlich nutzt das Team RNAseq Analysen zur Profilerstellung von Tumoren, wodurch Konsequenzen von somatischen Ereignissen auf Ebene der Genexpression nachgewiesen werden können. Ein weiterer Forschungszweig des Yaspo Labors ist die Tumorimmunologie. Dabei untersuchen sie das Stroma und die Immunzellinfiltrate in Tumorgewebe und nutzen NGS-basierte Methoden, um das humane Immunzellrepertoire und den Immunstatus unter gesunden und erkrankten Bedingungen zu charakterisieren.
Als Teil des MSTARS Konsortiums verwendet die AG Yaspo CyTOF-basierte Imaging MS, um Zielmoleküle in Gewebeschnitten auf der Ebene einzelner Zellen zu charakterisieren. Die kombinierte Analyse molekularer Veränderungen und der Einzelzellverteilung ermöglicht einen vertieften Einblick in den Fortschritt einer Erkrankung und der Therapieantwort. Aus diesem Grund wird diese Technik verwendet, um HNSCC Patienten mit einer primären oder sekundären Therapieresistenz zu untersuchen. Dieser Ansatz kann Korrelationen zwischen dem einen oder anderen Typ der Therapieresistenz und molekularen Veränderungen oder Veränderungen in der zellulären Zusammensetzung aufdecken. Zusätzlich wird mit diesem Ansatz die Zusammensetzung der Tumor infiltrierenden Zellen untersucht, die ebenfalls Informationen zur Therapieresistenz liefern und auf andere Erkrankungsentitäten übertragen werden kann.

AG Volmer

Dietrich Volmer und sein Labor nutzen die Massenspektrometrie um breit gefächerte biologische Fragestellungen zu adressieren. Dabei fokussieren sie ihre Arbeit auf die Bereiche klinische Massenspektrometrie, Metabolomik, hoch-auflösende MS von komplexer natürlich vorkommender organischer Materie und Instrumentenentwicklung. Unter anderem arbeiten sie in ihren Forschungsprojekten an der Weiterentwicklung von MS Technologien, um das Vitamin D Metabolom zu analysieren, oder nutzen neuartige Lignomics Technologien, um komplexe Ligninstrukturen aufzudecken. Zur Ausstattung des Volmer Labors zählen diverse Massenspektrometer, die strukturelle MS Analysen, MS Imaging und quantitative MS ermöglichen.
Im Kontext von MSTARS untersucht die AG Volmer die Reaktion der Tumormikroumgebung auf eine therapeutische Intervention. Dabei wird adressiert, welchen Einfluss die Tumormikroumgebung auf die Verteilung, Aktivierung und Effektivität von Anti-Tumor Substanzen und ihre aktiven Metabolite hat. Die Metabolite unterscheiden sich durch ihre physikochemischen Eigenschaften von den ursprünglichen Substanzen, weshalb von einer unterschiedlichen Verteilung innerhalb des Tumors ausgegangen wird. Zur Analyse der Metabolite und anderer Spezies, wie Lipide, nutzt die Gruppe von Dietrich Volmer MS Imaging Geräte, die eine ultrahohe räumliche Auflösung und Auflösung der Masse erlauben. Mit ihren Analysen zielt die Gruppe darauf ab diagnostische und prognostische MS-abgeleitete Biomarker zu identifizieren, die bei der Klassifizierung von Gewebe und Vorhersage von Therapieantworten unterstützen können. Auf die weitere Projektlaufzeit gesehen, wird der Arbeitsablauf auf weitere Krankheitsentitäten angepasst werden.