Allgemeine Pathologie - Cheatsheet

3D In Vivo Tumormodelle: Erstellung und Anwendung

Definition:

3D-In-vivo-Tumormodelle: Simulieren Tumorwachstum im lebenden Organismus, um Verhalten und Reaktion auf Therapien zu untersuchen.

Details:

• Nutzung: Präklinische Forschung, Medikamententests, Verständnis der Tumorbiologie.
• Erstellung: Implantation von Tumorzellen in Tiermodelle (z.B. Mäuse).
• Vorteile: Realistische Tumormikroumgebung, bessere Vorhersagbarkeit gegenüber traditionellen 2D-Kulturen.
• Methoden: Verwendung von CRISPR für genetische Modifikationen, Fluoreszenz- und Bildgebungsverfahren zur Überwachung.
• Herausforderungen: Ethische Bedenken, Kosten und Komplexität der Modelle.

Angiogenese: Mechanismen und therapeutische Ansätze

Definition:

Bildung neuer Blutgefäße aus vorhandenen Kapillaren, zentral für Wachstum und Wundheilung; reguliert durch pro- und anti-angiogene Faktoren.

Details:

• Schlüsselmoleküle: VEGF, FGF, Angiopoietin
• Signalwege: HIF-1a unter Hypoxie; VEGF-Bindung an VEGFRs
• Therapeutische Ansätze: Hemmung bei Krebs (z.B., Bevacizumab), Förderung bei ischämischen Erkrankungen
• Komplikationen: Übermäßige Angiogenese (Krebs), unzureichende Angiogenese (Diabetes, chronische Wunden)

Computational Pathology: Machine Learning und KI

Definition:

Computational Pathology: Einsatz von ML und KI zur Analyse pathologischer Daten, Diagnosen und Prognosen.

Details:

• ML-Modelle zur Mustererkennung in Gewebeschnitten
• Bildverarbeitung für genauere Diagnosen
• Prognostische Modellierung zur Patientenüberwachung
• Datenintegration zur Verbesserung der Diagnosegenauigkeit
• Aktuelle Anwendungen: Krebsdiagnose, histopathologische Auswertung

Krebsstammzellen: Eigenschaften und therapeutische Ansätze

Definition:

Krebsstammzellen (CSC): Zellen innerhalb eines Tumors mit der Fähigkeit zur Selbsterneuerung und Differenzierung; verantwortlich für Tumorwachstum und -rezidiv.

Details:

• Besitzen Eigenschaften wie Selbsterneuerung, Differenzierung, Tumorinitiierung und Therapiresistenz.
• Marker: CD44, CD133, ALDH1.
• Therapeutische Ansätze: Zielgerichtete Therapien, Differenzierungstherapien, ABC-Transporter-Inhibitoren, Immuntherapie.
• Herausforderungen: Heterogenität der CSC, Resistenzmechanismen, Identifikation spezifischer Marker.

Epigenetik: Grundlagen und Krebstherapien

Definition:

Epigenetik: Untersuchung von vererbbaren Änderungen der Genfunktion ohne Änderung der DNA-Sequenz.

Details:

• Wichtige Mechanismen: DNA-Methylierung, Histonmodifikation, RNA-Interferenz
• Einfluss auf Genexpression und Zelldifferenzierung
• Krebstherapien: Nutzung von Epigenetik zur Entwicklung von Medikamenten (z.B. HDAC-Inhibitoren, DNMT-Inhibitoren)
• Beispiel: Azacitidin für myelodysplastisches Syndrom

Tumor-Mikroumgebung: Interaktionen mit dem Immunsystem

Definition:

Wechselwirkungen zwischen Tumorzellen und Immunzellen in der Tumor-Mikroumgebung, die das Tumorwachstum und die Immunantwort beeinflussen.

Details:

• Tumormikroumgebung (TME) besteht aus Tumorzellen, Immunzellen, Fibroblasten und extrazellulärer Matrix
• Immunsuppressive Zellen in TME: Tregs, MDSCs
• Proinflammatorische Zellen in TME: Th1-Zellen, NK-Zellen
• Zytokine: IL-10 (unterdrückend), IFN-\textgamma (aktivierend)
• Checkpoint-Moleküle: PD-1, CTLA-4 (Immunsuppression)

Molekulare Signalwege in der Tumorprogression

Definition:

Signalwege beteiligt an Wachstum, Überleben und Metastasierung von Tumorzellen.

Details:

• PI3K/AKT/mTOR-Weg: Fördert Zellwachstum und Überleben durch Aktivierung von Proteinsynthese und Hemmung der Apoptose.
• Ras/Raf/MEK/ERK-Weg: Kontrolliert Zellproliferation durch Aktivierung von Transkriptionsfaktoren.
• TGF-β-Signalweg: Kann je nach Kontext tumorunterdrückend oder tumorfördernd wirken.
• Wnt/β-Catenin-Signalweg: Fördert Zellproliferation und Differenzierung, häufig in Krebs verändert.
• Notch-Signalweg: Beeinflusst Zellschicksal, Differenzierung und übermäßiges Zellwachstum.
• Hedgehog-Signalweg: Reguliert Zellwachstum und Differenzierung, bei Tumorerkrankungen oft atypisch aktiviert.

Automatisierung diagnostischer Prozesse

Definition:

Vorgang der Nutzung von Technologien und Algorithmen zur Automatisierung von Diagnoseaufgaben in der Pathologie.

Details:

• Nutzung von KI und maschinellem Lernen
• Automatisierte Bildanalyse (z. B. in der Histopathologie)
• Reduzierung von Fehlerquellen und Steigerung der Effizienz
• Integration von Data Mining und Big Data
• Beispielformel zur Fehlerquote: \( Fehlerquote = \frac{Fehler}{Anzahl\ der\ Diagnosen} \)
• Beispielalgorithmen: Convolutional Neural Networks (CNNs), Random Forests