Multi-Omics-Analyse der Nierenzellkarzinom-Mechanismen; Arzneimittelempfindlichkeitstestung in patientenbasierten zellulären Mikrotumoren

Hintergrund und Begründung: Das Nierenzellkarzinom (RCC) weist häufig eine intratumorale morphologische Heterogenität auf, die sich in Querschnitten oft als deutlich abgrenzbare multiple Knötchen innerhalb einer einzelnen Tumormasse darstellt. Die biologische und klinische Bedeutung dieser multinodulären Architektur ist nach wie vor wenig verstanden. Es wird die Hypothese aufgestellt, dass diese Knötchen klonale Subpopulationen mit einzigartigen genomischen, transkriptomischen und funktionellen Profilen darstellen könnten, die möglicherweise das Tumorwachstum und die Therapieresistenz vorantreiben. Diese Studie nutzt integrierte Multi-Omics- und funktionelle Medikamententests, um die inter-noduläre Heterogenität und die evolutionären Beziehungen innerhalb von RCC systematisch zu entschlüsseln.

Primäre Ziele:

Die zelluläre und genomische Landschaft verschiedener intratumoraler Knötchen bei RCC mithilfe von Einzelzell-RNA-Sequenzierung (scRNA-seq), Ganz-Exom-Sequenzierung (WES) und räumlicher Transkriptomik zu beschreiben.

Die potenziellen klonalen evolutionären Beziehungen und die Treiber-Untergeordneten-Dynamiken zwischen koexistierenden Knötchen abzuleiten.

Die unterschiedlichen Arzneimittelempfindlichkeitsprofile von patientenabgeleiteten Mikrotumor(PTC)-Modellen, die aus verschiedenen Knötchen etabliert wurden, zu charakterisieren.

Multi-Omics-Daten mit Arzneimittelansprechdaten zu integrieren, um zugrundeliegende Mechanismen der Arzneimittelresistenz zu erforschen.

Studiendesign und Methoden: Dies ist eine monozentrische, prospektive, grundlagenwissenschaftliche Studie. Wir werden 10 unbehandelte Patienten mit lokal fortgeschrittenem RCC (Tumordurchmesser ≥7 cm, mit regionaler Lymphknotenmetastasierung, aber ohne Fernmetastasen) einschließen, bei denen eine radikale Nephrektomie geplant ist. Intraoperativ oder unmittelbar nach der Resektion wird jeder makroskopisch multinoduläre Tumor sektioniert. Aus jedem Präparat werden drei dominante Knötchen (nach Größe als T1, T2, T3 bezeichnet) identifiziert. Von jedem Knötchen werden vier passende Proben entnommen für: 1) scRNA-seq, 2) WES, 3) räumliche Transkriptomik und 4) die Generierung von 3D-patientenabgeleiteten Tumorzell(PTC)-Mikrotumormodellen.

Analysen: Die bioinformatische Integration von scRNA-seq-, WES- und räumlichen Daten wird durchgeführt, um Karten der zellulären Zusammensetzung, genetischen Veränderungen und ihrer räumlichen Verteilung über die Knötchen hinweg zu erstellen. Eine Pseudotime-Trajektorienanalyse wird angewendet, um potenzielle evolutionäre Abfolgen abzuleiten. Die PTC-Modelle werden ex vivo auf Arzneimittelempfindlichkeit getestet (z.B. gegen Axitinib, Pembrolizumab und deren Kombination). Differenzielle Ansprechdaten werden mit Omics-abgeleiteten Merkmalen (z.B. spezifische Mutantenallele, Zellsubtyp-Häufigkeiten, Signalwegaktivitäten) korreliert, um Kandidatenmechanismen für Resistenzen zu identifizieren.

Bedeutung: Dies ist die erste Studie, die die intratumorale noduläre Heterogenität bei RCC systematisch auf Multi-Omics-Ebene in Kombination mit funktioneller Validierung untersucht. Die Ergebnisse werden voraussichtlich neue Einblicke in die RCC-Tumorgenese und -Progression liefern und potenziell neue Biomarker für die Prognose und therapeutische Angriffspunkte zur Überwindung von Resistenzen aufdecken.