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31. August 2017, News in Medizin & Forschung

KIR-Profil für Stamm­zell­spender

Typisierung zusätzlicher Marker ist von großer Bedeutung bei der Spenderauswahl

Dass die Übereinstimmung der Gewebemerkmale von Spender und Patient bei der Übertragung von Stammzellen eine entscheidende Rolle spielt, ist inzwischen bekannt. Eine neuere Entwicklung zeigt: Auch die so genannten KIR-Gene (KIR steht für Killerzell-Immunglobulin-ähnliche Rezeptoren) spielen neben den HLA-Merkmalen eine Schlüsselrolle bei der Stammzelltransplantation.

Bereits seit 2015 sind die KIR-Merkmale deshalb Bestandteil des DKMS-Spenderprofils. 2016 wurde das KIR-Profil aller DKMS-Neuspender weiter optimiert, denn die DKMS hat aufgrund von wissenschaftlichen Erkenntnissen frühzeitig erkannt, welche wichtige Bedeutung diese Merkmale für die Spenderauswahl haben und sie standardmäßig in ihr Typisierungsprofil aufgenommen. Gemeinsam mit dem eigenen Labor, dem DKMS Life Science Lab, hat man sich so zum „Profil-Provider“ entwickelt. Mit der vorausschauenden Analyse und der ständigen Qualitätsoptimierung unterstützt die DKMS die Auswahl des am besten passenden Spenders

Warum ist das so?

KIR-Gene haben einen entscheidenden Einfluss auf die Aktivität der sogenannten natürlichen Killerzellen. KIR-Gene enthalten die genetische Information für die KIR-Rezeptoren, die hauptsächlich auf den natürlichen Killerzellen (NK-Zellen) ausgebildet werden. Diese Zellen sind Bestandteil des körpereigenen Immunabwehrsystems und sind in der Lage, Tumorzellen und virus- oder bakterieninfizierte Zellen zu erkennen und abzutöten. Mit Hilfe der KIR-Rezeptoren erkennt die NK-Zelle krankhafte Zellen, wie Tumorzellen oder von Viren befallene Zellen und kann diese eliminieren.

Inzwischen haben sich KIR-Gene in wissenschaftlichen Studien als wichtig für die Spenderauswahl bei der  Stammzelltransplantationen erwiesen. Zum Beispiel wurde berichtet, dass eine Auswahl der Spender nach spezifischen KIR-Genen zusätzlich zur HLA-Übereinstimmung zu einem erhöhtem Schutz vor Wiederauftreten der Erkrankung (Relapse) und beim Erkrankungsbild der Akuten Myeloischen Leukämie (AML) zu einer verbesserten Überlebensrate nach der Transplantation führt.

Trotzdem verzichten bisher viele Stammzellspenderdateien auf eine Bestimmung – denn durch den ausgeprägten Polymorphismus (Vielgestaltigkeit) der KIR-Gene variieren ihre Anzahl und ihre Art sehr stark, was Aufwand und auch Kosten bei der Analyse im Labor bedeutet.

Erweitertes Typisierungsprofil

Bereits 2014 hat das DKMS Life Science Lab zusammen mit dem DKMS HLA-Service-Team einen Workflow und die Software zur Typisierung der KIR-Gene erarbeitet. Seit Anfang Januar 2015 erhalten alle neu aufgenommenen Spender zusätzlich zu den bereits typisierten HLA Loci (A, B, C, DRB1, DQB1, DPB1), der Blutgruppe (AB0 und Rhesusfaktor) und dem CCR5-Gen nun auch die Analyse der KIR-Gene. Weiterhin wird bei Blutproben auch auf Anwesenheit von CMV Antikörpern (IgG) getestet.

Bisher wurde im Dresdner Labor ein auf Amplicon (kurzes DNA-Stück) basierender Workflow für die Typisierung aller KIR-Gene ausgeführt. Schon vor einiger Zeit startete dann das Projekt „KIR auf Allel-Basis“.

Was bedeutet das?

Bislang konnte nur festgestellt werden: Eine KIR-Gen-Variante ist vorhanden oder eben nicht. Doch in jeder Genvariante gibt es von Mensch zu Mensch noch geringfügige Unterschiede in den einzelnen Nukleotid-Sequenzen, also in der Abfolge der einzelnen Basen (Adenin, Guanin, Cytosin und Thymin). Solche minimalen Abweichungen entstehen durch Mutationen. Diese alternativen Formen eines Gens bezeichnet man als Allele.

Ein DKMS-Entwickler-Team in Tübingen (Abteilung HLA-Service, Team HLA-Softwareentwicklung) hat eng mit den Bioinformatikern des Labors zusammengearbeitet und eine Software entwickelt, die eine KIR-Typisierung mit Allel-Auflösung ermöglicht. Das heißt, es werden auch alle Varianten der KIR-Gene im Typisierungsprofil unterschieden.

Dieser Erfolg wird noch durch die Tatsache gesteigert, dass das verbesserte Profil keine Preissteigerung für die Typisierungen bedeutet. Allein durch die Etablierung effizienterer Analysemethoden, den Einsatz optimierter Technik und die Weiterentwicklung einer eigenen Software konnte dies erreicht werden.

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