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Immuntherapie, Next-Generation Sequencing und Bioinformatik – Zusammenhang mit optimierbarem Mehrwert

Die Immuntherapie mit Checkpoint-Inhibitoren hat die Onkologie revolutioniert. Bei ihrer Weiterentwicklung, vor allem bei der Verbesserung ihrer Ansprechrate, kommt der Charakterisierung der Tumorimmunität besondere Bedeutung zu. Zahlreiche Technologien für die Gewinnung tumorimmunologischer Daten wurden dafür entwickelt. Doch welche Erhebungsmethode passt zu welcher Analyse-Software? Das Team um den Bioinformatiker Zlatko Trajanoski liefert Antworten für diese komplexen Fragestellungen.

Tumoren und damit auch das Zusammenspiel von Tumor- und Immunzellen sind sehr komplex und noch lange nicht gänzlich erforscht. Eine Vielzahl von molekularbiologischen Daten ist notwendig, um Tumoren zu charakterisieren und Tumorprofile voneinander unterscheiden zu können. Dafür wurden in den letzten Jahren zahlreiche innovative Technologien entwickelt und etabliert, wie etwa die Einzelzell-Sequenzierung (single cell RNA-sequencing), die es ermöglicht, einzelne Zellen zu sequenzieren und jeweils individuell herauszufinden, welche Gene gerade exprimiert sind. „Diese Methode eignet sich, die Komplexität wie auch das Profil eines Tumors noch detaillierter darzustellen. Auf diese Weise lassen sich 10.000 bis 50.000 Zellen pro Patient analysieren bzw. dessen Tumor- und Immunzellen in ihrer Diversität darstellen“, weiß der Bioinformatiker Zlatko Trajanoski, der mit seinem Team zu einer der wenigen Gruppen weltweit zählt, die aus bioinformatischen Analysen zielgerichtete Informationen für die Krebsimmuntherapie liefern können. Eine weitere innovative Technologie für die Erforschung der Tumorimmunität fokussiert sich auf die Visualisierung der Tumor-Mikroumgebung (TME, tumor microenvironment). Hier erweisen sich neue Verfahren wie z.B. imaging cyTOF (cytology by time-of-flight) als geeignete und wertvolle Werkzeuge, um mithilfe spezifischer Einfärbung die räumliche Anordnung von bis zu 50 unterschiedlichen Zelltypen darstellen zu können.

Molekularbiolgische und bioinformatische Tools unter der Lupe
„All diese neuen Technologien verlangen aber ständig nach neuen Werkzeugen, um die gewonnenen Daten auch zielgerichtet verwerten und verarbeiten zu können“, betont Trajanoski vor dem Hintergrund, dass sich mit der stetigen Generierung und Vermehrung von Daten auch ständig neue Fragestellungen ergeben. „Keine der neuen Technologien zur Erfassung und Verarbeitung von molekularbiologischen Informationen kann alle Fragestellungen beantworten. Wir brauchen eine Leitlinie, die uns vorgibt, welches Werkzeug für welche Technologie nutzbar ist“, so der Bioinformatiker, der nun im anerkannten Fachjournal Nature Reviews Genetics mit seinen MitarbeiterInnen Francesca Finotello, Dietmar Rieder und Hubert Hackl eine umfassende Analyse und Bewertung aller krebsimmunologisch relevanten Methoden abliefert und damit der Wissenschaftsgemeinschaft ein ersehntes Service bietet. So gelingt es den AutorInnen, allen derzeit verfügbaren Tools zur Gewinnung genetisch-immunologischer Daten neben einer Funktionsbeschreibung und dem erforderlichen Ausmaß an bioinformatischer Expertise, auch die geeignete Analyse-Software zuzuordnen.

Ehe die Weiterentwicklung der molekularbiologischen sowie bioinformatischen Technologien die Krebsimmuntherapie weiter verbessern wird, sehen die vier AutorInnen für die Zukunft jedoch noch einige Herausforderungen. „Es ist derzeit noch nicht möglich, krebsimmunologische Daten, die aus Genom-, Transkriptom-, und Proteomuntersuchungen gewonnen wurden, integrativ zu analysieren. Auch die Visualisierung von hochkomplexen multimodalen Daten gestaltet sich noch immer als extrem schwierig. Weitere Defizite lassen sich auf dem Gebiet der Kommunikation und Signalübertragung zwischen den unterschiedlichen Zelltypen erkennen sowie auch im Wissen darüber, welche Krebsantigene immunogen sind“, zählt Zlatko Trajanoski einige herausfordernde Bereiche auf.

Auf dem Weg zur noch gezielteren Immuntherapie konnten die Innsbrucker BioinformatikerInnen mit der vorliegenden Überblicksarbeit jedoch einen wichtigen Schritt in diese Richtung setzen.

(D. Heidegger)

Links:

Next-generation computational tools for interrogating cancer immunity. Finotello F, Rieder D, Hackl H, Trajanoski Z.Nat Rev Genet. 2019 Sep 12. [Epub ahead of print]
https://doi.org/10.1038/s41576-019-0166-7

Computational genomics tools for dissecting tumour–immune cell interactions. Hubert Hackl, Pornpimol Charoentong, Francesca Finotello & Zlatko Trajanoski. Nat Rev Genet. volume17, pages 441–458, 04 July 2016
https://doi.org/10.1038/nrg.2016.67

Institut für Bioinformatik
https://icbi.i-med.ac.at/

Biozentrum Innsbruck
http://biocenter.i-med.ac.at/

myPoint Archiv: Von der Datenfülle zur Präzisionstherapie
https://www.i-med.ac.at/mypoint/news/701588.html