Ein neues Tool, das von Weill Cornell Medicine und Forschern der University of Adelaide entwickelt wurde, hat die Fähigkeit verbessert, mehrere Genmutationen zu verfolgen und gleichzeitig die Genaktivität in einzelnen Krebszellen aufzuzeichnen. Die Technologie, die nun verschiedene Arten von Pathologieproben verwenden und eine große Anzahl von Zellen schnell verarbeiten kann, hat es den Forschern ermöglicht, neue Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie sich Krebserkrankungen zu größerer Aggressivität und Therapieresistenz entwickeln.

Beschrieben in einem am 10. Oktober veröffentlichten Artikel ZellgenomikDas neue Tool GoT-Multi ist ein Fortschritt der nächsten Generation gegenüber einem früheren Tool namens GoT (Genotyping of Transcriptomes). GoT war äußerst innovativ, konnte jedoch bestimmte Genmutationen sowie die Anzahl der Mutationen, die es auf einmal erkennen konnte, nur begrenzt nachweisen und war auf frische oder gefrorene Gewebeproben beschränkt. GoT-Multi überwindet diese Einschränkungen im Wesentlichen und kann Gewebeproben verarbeiten, die mit einer Chemikalie namens Formalin konserviert und in Wachs eingebettet wurden – ein Probentyp, der in Pathologielabors von Krankenhäusern auf der ganzen Welt eine große wissenschaftliche Ressource darstellt. Die Forscher hoben das Potenzial von GoT-Multi hervor, indem sie damit neue Details darüber aufdeckten, wie sich eine relativ indolente Leukämie zu einem aggressiven Lymphom entwickeln kann.

Diese Technologie gibt uns erhebliche neue Möglichkeiten, wichtige Fragen zur Krebsentstehung zu beantworten, von den Anfängen präkanzeröser neoplastischer Auswüchse über die Umwandlung in Malignität bis hin zur Therapieresistenz.“

Dr. Anna Nam, Co-Senior-Autorin der Studie, Assistenzprofessorin für Pathologie und Labormedizin, Familie Gellert/John P. Leonard, MD-Forschungswissenschaftlerin für Hämatologie und medizinische Onkologie und Mitglied des Englander Institute for Precision Medicine und des Sandra and Edward Meyer Cancer Center bei Weill Cornell Medicine

Der andere Co-Senior-Autor der Studie war Dr. Luciano Martelotto, außerordentlicher Professor und Teamleiter am Adelaide Centre for Epigenetics der University of Adelaide. Die Postdoktoranden Dr. Minwoo Pak und Dr. Mirca Saurty-Seerunghen aus Dr. Nams Labor leiteten diese Arbeit gemeinsam.

Dr. Nam, der auch Pathologe am NewYork-Presbyterian/Weill Cornell Medical Center ist, leitete die Entwicklung des GoT-Tools Ende der 2010er Jahre als Postdoktorand im Labor von Dr. Dan Landau, dem Bibliowicz-Familienprofessor für Medizin und Mitglied des Englander Institute for Precision Medicine und des Sandra and Edward Meyer Cancer Center am Weill Cornell Medicine sowie Kernfakultätsmitglied des New York Genome Mitte. GoT und GoT-Multi gelten als „Single-Cell-Multi-Omics“-Tools, da sie es Forschern ermöglichen, mehrere Informationsebenen einzelner Zellen aufzuzeichnen.

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In einer beeindruckenden Demonstration der einzigartigen Fähigkeiten von GoT-Multi wandten die Forscher es auf Gewebeproben an, einschließlich des Probentyps, den sie zuvor nicht analysieren konnten, von Patienten mit chronischer lymphatischer Leukämie, die zum bösartigeren großzelligen B-Zell-Lymphom übergingen – eine Veränderung, die als Richter-Transformation bekannt ist. Das Tool ermöglichte es den Forschern, ein Profil von Zehntausenden einzelner Tumorzellen zu erstellen, das Vorhandensein von mehr als zwei Dutzend verschiedenen Genmutationen zu verfolgen und zu sehen, wie diese Mutationen mit den Aktivitäten der Zellen zusammenhängen – einige Zellen wachsen schneller, andere lösen Entzündungen aus – während sich der Krebs entwickelt. Insgesamt beleuchtete GoT-Multi diesen bösartigen Verlauf wie nie zuvor.

Die Forscher wenden GoT-Multi nun auf eine große Kohorte therapieresistenter Lymphome an und verwenden es, um die Entwicklung anderer Krebsarten und Krebsvorstufen zu kartieren. Sie erwarten von den Erkenntnissen von GoT-Multi Anregungen für neue Therapiestrategien.


Quellen:

Journal reference:

Pak, M., et al. (2025). Co-mapping clonal and transcriptional heterogeneity in somatic evolution via GoT-Multi. Cell Genomicsdoi.org/10.1016/j.xgen.2025.101036