Eine effiziente Strategie zur Identifizierung wichtiger Proteinstrukturen von Tumorzellen wurde jetzt von einem Team der Medizinuni Wien und des österreichischen Biotechs emergentec biodevelopment etabliert. Dabei wurden öffentlich zugängliche Daten über wichtige Proteine des Eierstockkrebs mit einem eigens dafür entwickelten Programm analysiert.

Dieses erlaubt aus der großen Anzahl an Proteinen, die in Krebszellen verändert auftreten, jene zu identifizieren, die sich für die Diagnostik oder Therapie mittels immunologischer Ansätze eignen könnten. Es greift auf eine Auswertung großer Datenmengen experimentell verifizierter B-Zellen-Epitope zurück: Unter Verwendung neuronaler Netzwerke kann es Vorhersagen über die Immunogenität neuer Proteinsequenzen machen.

Krebszellen können eine Immunantwort provozieren. Dafür sind Proteine verantwortlich, die ausschließlich in Krebszellen vorkommen oder dort in anderer Form als in gesunden Zellen vorliegen. Zahlreiche Oberflächenstrukturen (Antigene) dieser Proteine bieten dem Immunsystem Angriffspunkte, auch wenn sie nur selten die Eliminierung des Tumors erlauben. Voraussetzung dafür ist, dass genau jene Antigene identifiziert werden können, die eine Immunreaktion provozieren.

Die Forscher um Michael Krainer wählten aus 86 Proteinen, die laut Literaturanalyse in Krebszellen in erhöhter Konzentration vorkommen, die 31 mit der höchsten Konzentration aus. Mit dem Programm gelang es, 18 Epitope von 12 Proteinen zu identifizieren, die mit den Seren reagierten. Wurden diese Epitope in der Reihenfolge ihrer Reaktivität aufgelistet, dann erschien das bereits als Tumorantigen bekannte TP53 an einer der ersten Stellen. Die Algorithmen identifizierten zudem das Epitop eines Proteins, das bisher weder als Antigen aufgefallen noch mit Krebs in Verbindung gebracht wurde: die RNA Helicase DDX21.

Rapberger R, Perco P, Sax C, Pangerl T, Siehs C, Pils D, Bernthaler A, Lukas A, Mayer B, Krainer M., Linking the ovarian cancer transcriptome and immunome. BMC Syst Biol. 2008 Jan 3;2(1):2 PMID: 18173842