DNA-Mikroarrays - Sterne und Weltraum

Marktübersicht
150
B I O S P E K T R U M • 2. 0 1 • 7. J A H R G A N G
Marktübersicht Chiptechnologie
DNA-Mikroarrays: eine neue Technologie zur Erstellung
von RNA-Expressionsprofilen auf Genomebene
Ludger Klein-Hitpaß und Tarik Möröy,
Institut für Zellbiologie (Tumorforschung), IFZ, Universitätsklinikum Essen
A DNA-Mikroarrays bieten
die Möglichkeit, ein Expressionsprofil aller Gene eines Organismus für ein bestimmtes Gewebe oder einen bestimmten
Zelltyp zu erstellen, wenn diese in ihrer Sequenz bekannt
sind. Dadurch kann eine quantitative Aussage über das Expressionsniveau der Gene eines
gesamten Genoms in einem Arbeitsgang in sehr kurzer Zeit
gewonnen werden. Weiterentwicklungen dieser einfachsten
Form des Mikroarrays erlauben
darüber hinaus auch, bestimmte Mutationen wie etwa Polymorphismen, die auf singulären
Basenaustauschen beruhen (sog.
„single nucleotide polymorphisms“ oder SNPs) für eine Reihe von Genen zu detektieren.
Diese neue Technologie und vor
allem die Messung der Expressionsprofile verspricht einen rascheren Zugang zur Identifikation von Signalübertragungswegen, ein besseres Verständnis
der Wirkung von therapeutisch
eingesetzten Substanzen und
auch einen differenzierteren
Zugang zu einer molekular definierten Prognose von Erkrankungen als herkömmliche Verfahren. Insbesondere für die
Krebsforschung könnte diese
neue Technologie von großer
Bedeutung sein. Clusteranalysen von Expressionsprofilen aus
einer Vielzahl von Tumorgeweben könnten Auskunft über Verlauf der Erkrankung und über
die Mechanismen der Therapieresistenz geben. Wie bei jeder
neuen Technologie wird abzuwarten sein, welche der erhofften Anwendungen unser Verständnis molekularbiologischer
und biochemischer Zusammenhänge tatsächlich deutlich vertiefen wird.
Mikroarray-Technologie
Neue technische Verfahren
aus der Molekularbiologie und
Biochemie gewinnen sehr rasch
an Bedeutung für viele Lebensbereiche. Die medizinische
Grundlagenforschung ist von
diesen neuen Technologien bereits fast vollständig durchdrungen und stellt Therapie und
Diagnostik zur Zeit vor ganz
neue Möglichkeiten. In diesem
Zusammenhang repräsentieren
DNA-Mikroarrays eine der innovativsten neuen Technologi-
en, deren Weiterentwicklung
sehr rasch Anwendungen sowohl
in der biomedizinischen Grundlagenforschung als auch in der
Diagnostik finden wird. Ein
DNA-Mikroarray besteht aus
einem Glasträger, auf dem Fragmente bekannter Gene oder
noch wenig charakterisierter, exprimierter Sequenzen (ESTs) in
einem dichtgepackten, geordneten Muster aufgebracht sind.
Der Ort, an dem ein bestimmtes Genfragment aufgebracht ist,
ist durch ein Koordinatensystem
definiert. Schon heute sind die
Voraussetzungen für eine sehr
umfassende Mikroarray-Analyse
des menschlichen Genoms und
anderer Genome gegeben, deren Sequenzen vollständig bekannt sind. Im Falle der von der
Abb. 1 A: Schematischer Aufbau
eines DNA-Mikroarrays, der aus
einer großen Zahl von DNAMolekülen besteht, die in kleinen
Sektoren auf dem Glasträger
immobilisiert sind (weiße Felder).
Herausvergrößert ist ein sogenanntes Probeset, das aus jeweils ca. 20
verschiedenen Oligonukleotiden
mit perfekter Sequenz (obere
Reihe) und den dazugehörigen 20Kontrolloligonukleotiden (untere
Reihe) besteht. Kontrolloligokuleotide enthalten einen Basenaustausch (Mismatch) gegenüber der
perfekten Sequenz und sollten eine
deutlich schwächere oder keine
Hybridisierung zeigen.
B: Darstellung des Verfahrens zur
Messung der Genaktivität mittels
DNA-Mikroarray-Hybridisierung.
Die isolierte mRNA wird enzymatisch modifiziert (siehe Text) und
auf den Mikroarray aufgetragen.
Nach dem Waschen bleiben nur
perfekt komplementäre mRNAMoleküle an den immobilisierten
DNA-Fragmenten gebunden und
ergeben nach „Färbung“ mit
Streptavidin-Phycoerythrin (hier
gelb dargestellt) ein spezifisches
Signal im Laser-Scanner.
Marktübersicht
151
B I O S P E K T R U M • 2. 0 1 • 7. J A H R G A N G
Abb. 2: Ergebnis der Messung eines DNAMikroarrays im Laser-Scanner (Übersicht).
Gezeigt ist ein Pseudocolor-Bild. Die Fluoreszenzintensität nimmt von schwarz (inaktiv, keine
Expression) über blau, grün, gelb, rot und weiß
(höchste Intensität) zu.
Firma Affymetrix hergestellten DNA-Mikroarrays, werden statt cDNA-Fragmenten
von mehreren hundert Basenpaaren kurze
Oligonukleotide von 18-25 Basen in einem
photolithographischen Verfahren direkt auf
dem Träger synthetisiert. Da sowohl das verwendete Material als auch das Herstellungsverfahren starke Parallelen zur Computerchip-Herstellung aufweisen, hat sich die alternative Bezeichnung Biochip oder auch
Gen-Chip für DNA-Mikroarrays eingebürgert. In dem Array-Herstellungsverfahren
der Firma Affymetrix werden pro Gen bis
Abb. 3: Ausschnittsvergrößerung eines DNAMikroarrays nach Hybridisierung. Beispielhaft
sind die Ergebnisse für die „Probesets“ für das
Gen „adipogenesis inhibitory factor“, das in
diesem Experiment keine Expression zeigt und
für das Fibromodulin-Gen gezeigt. Das Fibromodulin-Gen wird exprimiert, da in der oberen
Reihe des Probesets, die die perfekt hybridisierenden Oligonukleotide enthält, stärkere Signale
zu sehen sind als in der unteren Reihe, die die
mismatch-Oligonukleotide enthält.
zu 20 verschiedene Oligonukleotide in winzigen Sektoren auf den Träger aufgebracht.
Nach dem heutigen Stand der Technik lassen sich so auf einer ca. 1,5 cm2 cm großen
Fläche Genfragmente von bis zu 12.000 verschiedenen Genen mit dazugehörigen Kontrollen – in insgesamt mehr als 400.000 Sektoren – in einem geordneten Muster unterbringen (Abb. 1A). Die Firma Affymetrix
bietet für verschiedene Fragestellungen Arrays mit einer unterschiedlichen Auswahl
und Anzahl von Genen an und hat Genchips
entwickelt, die annäherungsweise die gesamten Genome verschiedener Spezies wie
Mensch, Maus, Ratte oder Hefe abdecken.
Die Arrays, die Gensequenzen der Ratte und
der Maus enthalten, werden insbesondere
bei der Analyse der Wirkungsweise von therapeutisch interessanten neuen Wirkstoffen
zunehmend an Bedeutung gewinnen.
Um ein Expressionsprofil gewinnen zu
können, muss zunächst aus dem biologischen Material, zum Beispiel einem Tumor,
die messenger-RNA (mRNA) isoliert werden. Die isolierte mRNA-Population, die je
nach Zelltyp aus 30.000 bis 50.000 verschiedenen mRNA-Spezies besteht, wird enzymatisch in eine doppelsträngige cDNA umgeschrieben, aus der wieder eine cRNA
durch in vitro-Transkription gewonnen wird.
Bei der in vitro-Transkriptionsreaktion wird
ein biotinyliertes Nukleotid eingebaut, das
eine spätere Markierung der cRNA erlaubt.
Die so modifizierte cRNA wird in einer speziellen Vorrichtung auf den Mikroarray aufgetragen (Abb.1B). Unter geeigneten Bedingungen binden nun die modifizierten
cRNA-Moleküle spezifisch an die auf dem
Array vorhandenen komplementären Genfragmente. Ungebundene cRNA Moleküle,
die keine komplementären DNA-Fragmente auf dem Array „finden“, werden durch
Waschen entfernt und die gebundenen
cRNA-Moleküle werden mit StreptavidinPhycoerythrin markiert (Abb. 1B). Schließlich wird der Mikroarray in einem Scanner
ausgemessen, indem der PhycoerythrinFarbstoff durch Laserlicht angeregt und die
Fluoreszenz in den verschiedenen Sektoren,
die den bekannten Genfragmenten entsprechen, detektiert und quantifiziert wird (Abb.
2, 3). Die Fluoreszenz-Intensitäten, die mit
den verschiedenen Genfragmenten assoziiert sind, sind ein sehr präzises Maß für die
Menge der im Ausgangsmaterial vorhandenen mRNA-Moleküle und damit in erster
Näherung auch ein Maß für die Menge der
entsprechenden Proteine. Da mehrere Mikroarrays parallel beschickt und nacheinander ausgewertet werden können, kann zum
Beispiel das Expressionsprofil des derzeit
bekannten Anteils des menschlichen Genoms (>90%) in einem bestimmten Gewebe in einem einzigen Arbeitsgang analysiert
werden. Im Vergleich zu herkömmlichen
RNA-Bestimmungsmethoden, mit denen
bei ähnlichen Zeitaufwand allenfalls bis zu
zehn Gene parallel gemessen werden können, stellt dies natürlich eine für Biologen
und Mediziner absolut aufregende Innovation dar, die letztlich die Kosten für die
Durchführung einer solchen Analyse rechtfertigt. Ein weiterer, großer Vorteil der Methode ist, dass vergleichsweise wenig Gewebe bzw. mRNA für die Untersuchungen benötigt wird.
DNA-Mikroarrays in der
Grundlagenforschung
Einen sehr hohen Stellenwert wird die
DNA-Mikroarray-Analyse in Zukunft auch
in der Grundlagenforschung einnehmen, da
sie erlaubt auf molekularer Ebene in die
verschiedensten Prozesse der biologischen
Steuerung Einblick zu nehmen. Erste Erfahrungen mit Zellen in Kultur zeigen, dass
etwa die Stimulierung von Membranrezeptoren mit Liganden oder die Expression
konditioneller Allele von Transkriptionsfaktoren eindeutige und reproduzierbare Messergebnisse liefern. Dies wird die Aufklärung von Signalübertragungswegen und die
Identifizierung von Zielgenen vieler bekannter Transkriptionsregulatoren enorm erleichtern und beschleunigen. Neben kultivierten Zellen können auch verschiedene
Gewebe aus Modellorganismen analysiert
werden, wenn Sie vergleichbare Zellpopulationen enthalten. Die Vielzahl von Mausmutanten, die mittels „Gene Targeting“
hergestellt wurden und spezifisch eingeführte Gendefekte aufweisen, bieten hier eine
schier unerschöpfliche Quelle. Eine weitere Anwendung von DNA-Mikroarrays kann
mit dem Wort „Pharmacogenomics“ beschrieben werden. Hierbei handelt es sich
um die Analyse von Effekten, die Pharmaka oder andere niedermolekulare Wirkstoffe auf das Transkriptionsprofil von Zellen
haben. Ein Ziel ist hier, toxische Wirkungen von Pharmaka mit spezifischen Transkriptionsprofilen zu assoziieren. Dies kann
erheblich zur Vereinfachung der Wirkstoffselektion beitragen, da man ohne langwierige Tierversuche solche Kandidaten aussortieren kann, die bekannte Toxizitätsmuster
aufweisen. Eine Vielzahl der heute üblichen
Therapeutika greift nämlich direkt in Signalwege ein; man kann davon ausgehen, dass
etwa 10% der wichtigsten Pharmaka, die
heute therapeutisch eingesetzt werden, dadurch wirken, dass sie mittelbar oder unmittelbar Transkription kontrollieren [1]. Ein
Beispiel sind Cortison, Östrogen oder Thyroxin, die an Kernrezeptoren binden, welche selbst als Transkriptionsfaktoren agieren. Das als Immunsuppressivum eingesetzte Cyclosporin wirkt dadurch, dass es das
Enzym Calcineurin daran hindert, den Tran-
Marktübersicht
152
B I O S P E K T R U M • 2. 0 1 • 7. J A H R G A N G
Abb. 4: Schematische Darstellung der Expressionsprofile zweier unterschiedlicher Tumorgewebebiopsien. Das Gen, das durch den umrandeten Probeset markiert ist, ist in Biopsie A nicht exprimiert, aber in
Biopsie B.
skriptionsfaktor NF-AT (Nuclear Factor of
Activated T-cells) zu aktivieren. Das weit
verbreitete Salicylat inhibiert unter anderem
die Aktivierung des Transkriptionsfaktors
NFκB, da es die Phosphorylierung seines
Inhibitors IκB verhindert. Diese und weitere Beispiele unterstreichen die große Bedeutung der Transkriptionskontrolle bei der
Wirkung von Pharmaka. Es ist offensichtlich,
dass der Erstellung von Transkriptionsprofilen für klinische Wirkstoffe in sehr naher
Zukunft eine enorme Bedeutung zukommen wird.
Mikroarrays in der Diagnostik
von Tumoren
Der Einsatz von DNA-Mikroarrays und
die Erstellung von Expressionsprofilen verspricht darüber hinaus große Fortschritte bei
der Klassifizierung von Tumoren und damit
der Entwicklung besserer, maßgeschneiderter Therapiekonzepte für maligne Erkrankungen. Aus vielen Einzeluntersuchungen
mit herkömmlichen Methoden zur Messung
der mRNA-Menge in Tumoren und Normalgewebe weiß man, dass in Tumoren die Aktivität vieler Gene verändert ist. Führt man
nun Messungen mit DNA-Mikroarrays an
Tumormaterial und einer Probe von angrenzendem gesunden Gewebe durch, so kann
man mit Hilfe eines Computerprogramms
die Aktivität Tausender von Genen in den
beiden Proben vergleichen und diejenigen
Gene identifizieren, die im Tumor erhöhte
oder verminderte Genaktivität bzw. mRNAKonzentrationen zeigen (Abb. 4). Gene, die
in bestimmten Tumortypen veränderte Genaktivität zeigen, können zunächst als neue
Marker in der Diagnostik mit herkömmlichen Verfahren gemessen werden und neue
Informationen zur Bewertung von Tumoren
liefern. Potentiell können die Gene, die im
Tumor erhöhte oder verminderte Expression aufweisen, aber auch mitverantwortlich
sein für das beschleunigte Wachstum, für
eine verminderte Apoptose der Tumorzelle
oder für seine Therapieresistenz. Wenn ein
solcher ursächlicher Zusammenhang durch
weitere Untersuchungen abgesichert werden kann und gezeigt werden kann, dass das
entsprechende Protein eine tumorrelevante Funktion hat, dann könnte es einen neuen Ansatzpunkt oder „Target“ für die Tumortherapie darstellen.
Tumorzellen entwickeln sich aus normalen Zellen in einem Mehrschritt-Prozess, in
dem sie nacheinander verschiedene genetische Mutationen anhäufen, die isoliert betrachtet jeweils nur vergleichsweise geringfügige Veränderungen in der Zellphysiologie herbeiführen, schließlich in der Summe
aber zu einem bösartigen Tumor führen, der
in das umliegende Gewebe eindringt und
Metastasen absiedelt. Bei der Entstehung
und Progression von Tumorzellen spielen
viele Gene bzw. Proteine eine Rolle, die eine
wichtige Funktion in der Regulation der
Genaktivität ausüben. Wenn solche Regulatorgene durch Mutation oder andere Mechanismen ausfallen, führt dies natürlich zu
einer veränderten Aktivität der Gene, deren
Aktivität sie normalerweise steuern. Mit
Hilfe der Mikroarray-Technologie kann deshalb der Frage nachgegangen werden, ob
und durch welche Genaktivitätsprofile sich
unterschiedliche Stadien eines Tumors auszeichnen. Derartige Analysen an einer größeren Anzahl von normalem Gewebe, gutartigen Vorstufen, Übergangsformen und
bösartigen Stadien eines Tumortyps ergeben
zunächst eine enorme Zahl von Datenpunkten (untersuchte Gene x Anzahl der Proben),
die nur noch mit Hilfe von entsprechenden
Programmen statistisch ausgewertet und
dargestellt werden kann. Die Auswertung
ergibt zunächst eine Korrelation zwischen
bestimmten Genaktivitätsprofilen und Tumorstadien. Die Identität der im Vergleich
zu Normalgewebe auf- oder abregulierten
Gene kann dann möglicherweise Rückschlüsse auf die an der Tumorentstehung
beteiligten, das heißt mutierten, Gene erlauben. Durch Anwendung statistischer Verfahren, sogenannter Cluster-Algorithmen,
kann dann versucht werden, aus den Gesamtprofilen eine übersichtlichere Anzahl
von Gengruppen mit ähnlich veränderter
Aktivität herauszufiltern, deren Aktivitätsmuster ein bestimmtes Tumorstadium kennzeichnet [2] (Abb. 5). Solche Genaktivitätsmuster können als Kriterium für eine Vorhersage des Krankheitsverlaufes dienen
(Prognose). Die Identifizierung von stadienspezifischen Genaktivitätsmustern sollte
dann die Konzeption und Herstellung kleinerer Arrays erlauben, die nur noch diejenigen Gene umfassen, die für diese neuartige
Art der Klassifizierung der Tumorstadien von
Bedeutung sind. Diese speziell auf die verschiedenen Stadien eines Tumortyps zugeschnittenen Arrays könnten dann routinemäßig bei der Klassifizierung von verdächtigem
Gewebe und von Tumoren eingesetzt werden und eine wertvolle Ergänzung oder sogar eine konkurrenzfähige Alternative zu
herkömmlichen diagnostischen Untersuchungsmethoden darstellen. Da die Resultate und Erkenntnisse solcher Analysen –
selbstverständlich in anonymisierter Form –
in Datenbanken eingegeben werden, können sie anderen Wissenschaftlern für weitere vergleichende Untersuchungen zugänglich gemacht werden, um beispielsweise
Genaktivitätsmuster zu identifizieren, die
von unterschiedlichen Ausgangszellen abstammende Tumore charakterisieren.
Grundsätzlich kann man die DNAMikroarray-Analyse auch mit Tumor- oder
Gewebeproben durchführen, die Patienten
bereits vor Jahren entnommen und in einer
Tumorbank tiefgefroren gelagert wurden.
Diese Strategie hat den großen Vorteil, dass
man die Genaktivitätsprofile der Tumore mit
der bekannten Krankengeschichte und damit der Prognose der Patienten verknüpfen
kann. Man kann deshalb wieder durch statistische Verfahren untersuchen, ob die Genaktivitätsprofile der Tumore von Patienten
mit guter und schlechter Prognose charakteristische Unterschiede aufweisen, die bei
weiteren Analysen an frisch entnommenen
Tumoren eine sichere Vorhersage des Krankheitsverlaufes, zum Beispiel die Bildung von
Metastasen, ermöglichen. Falls man an
Hand eines bestimmten Genaktivitätsmusters erkennen kann, dass Metastasen sehr
wahrscheinlich sind, kann der Kliniker dann
gezielt bei diesen Risikopatienten zusätzliche oder besonders abgestimmte chemotherapeutische Maßnahmen ergreifen, während
Marktübersicht
153
B I O S P E K T R U M • 2. 0 1 • 7. J A H R G A N G
diese der Nicht-Risikogruppe erspart bleiben könnten.
DNA-Mikroarray-Analysen:
Befürchtungen und Hoffnungen
Kritiker von genomweiten Analysen wie
die durch DNA-Mikroarray erstellten Expressionsprofile befürchteten zunächst, dass
die gewonnenen Daten wegen individueller und zufallsbedingter Schwankungen im
Genaktivitätsmuster uninterpretierbar und
Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Messungen nicht ausreichend sein würden. Pilotstudien zeigen jedoch, dass sich durch
die Messungen in der Tat wichtige Aspekte der Biologie von Tumorzellen aufzeigen
lassen: So erlaubten Messungen an Tumorzelllinien, die in Kultur gehalten wurden,
eine korrekte Aussage über den Gewebeursprung der Tumorzellen [3]. Ein weiteres, noch nicht komplett gelöstes Problem
liegt in der Tatsache, dass klinisches Probenmaterial, zum Beispiel ein chirurgisch
entfernter Tumor, häufig mit gesunden Zellen durchsetzt ist, was zu einer Verfälschung
der Daten führt. Hier setzt man große Hoffnungen auf Laser-Dissektions-Verfahren,
bei denen gezielt einzelne Tumorzellen mit
Hilfe eines Lasers aus mikroskopisch dünnen Schnitten herausgelöst werden. Diese
Verfahren führen nachweislich zu sehr rei-
Abb. 5: Schematische Darstellung einer Ableitung
von Gen-Aktivitätsmustern zur Charakterisierung
von Tumoren. Die stark vereinfachte und
hypothetische Darstellung einer hierarchischen
Clusteranalyse nach Eisen et al. (1998) von 12
Tumoren (T1-T12) und der Expression von 40
Genen in diesen Tumoren zeigt, dass zwei
Tumorgruppen existieren, die die Expression von
unterschiedlichen Gen-Clustern regulieren. Die
Tumoren, die in eine Gruppe fallen, haben also
ein untereinander „ähnliches“ Expressionsprofil.
Gruppe 1 (Tumore T1 - T4 und T11) zeigt erhöhte
transkriptionelle Aktivität in Genen des Clusters
1. Die zweite Gruppe, die die Tumore T5 - T8 und
T12 umfasst, zeigt erhöhte Aktivität in Genen des
Clusters 2. Zwei der 12 Tumore (T9 und T10)
fallen in keine der beiden Gruppen. Die „Ähnlichkeit“ der Genaktivitätsmuster der Tumorproben
wird durch ein Dendrogramm verdeutlicht. Die
Aktivität der Gene ist durch unterschiedliche
Farbabstufungen dargestellt
(rot=überdurchschnittliche Aktivität,
grün=unterdurchschnittliche Aktivität,
schwarz=inaktiv).
nen Tumorzell-Präparationen, haben aber
den Nachteil, dass die aus diesen wenigen
Zellen gewonnenen mRNA-Mengen für
umfassende DNA-Mikroarray-Analysen
gegenwärtig noch nicht ausreichend sind.
Da aber parallel an Techniken gearbeitet
wird, die eine ausreichende und repräsentative Vervielfältigung der mRNA-Moleküle erlauben, wird dieses technische Problem
bald zufriedenstellend gelöst sein. Erste
Array-Studien, zum Beispiel an Knochenmark-Biopsien von Leukämie-Patienten,
zeigten klar, dass die Array-Technologie zu
einer korrekten und zuverlässigen Klassifikation von bestimmten Leukämienformen
führt (Ref. 4).
Insgesamt räumen Experten der ArrayTechnologie und den darauf basierenden
neuen Forschungsansätzen große Zukunftschancen ein und spekulieren, dass diese
neue Messtechnik in der Zukunft nicht nur
in der Grundlagenforschung, sondern auch
in der klinischen Diagnostik sehr stark an
Bedeutung gewinnen wird. In jedem Fall
wird diese neue Technik zur massiven Parallelanalyse Tausender von Genen zu einer
explosionsartigen Zunahme von Informationen über die Aktivität und Rolle von Genen in verschiedenen Krankheiten führen.
Ob sich die großen Hoffnungen erfüllen,
wird zunächst davon abhängen, ob es der
Grundlagenforschung gelingt, die Verläss-
lichkeit und Aussagekraft der Daten zu beweisen.
Literatur
1. Latchman DS (1997) How can we use our
growing understanding of gene transcription to
discover effective new medicines? Curr. Opin.
Biotechnol. 6, 712-717
2. Eisen MB, Spellman PT, Brown PO, Botstein D
(1998). Cluster analysis and display of genome-wide
expression patterns. Proc. Natl Acad. Sci. USA 95,
14863-14868
3. Ross DT, Scherf U, Eisen MB, Perou CM, Rees C,
Spellman P, Iyer V, Jeffrey SS, Van de Rijn M,
Waltham M, Pergamenschikov A, Lee JC, Lashkari
D, Shalon D, Myers TG, Weinstein JN, Botstein D,
Brown PO (2000). Systematic variation in gene
expression patterns in human cancer cell lines.
Nature Genetics 24, 227-235
4. Golub TR, Slonim DK, Tamayo P, Huard C,
Gaasenbeek M, Mesirov JP, Coller H, Loh ML,
Downing JR, Caligiuri MA, Bloomfield CD, Lander
ES (1999) Molecular classification of cancer: class
discovery and class prediction by gene expression
monitoring. Science 286, 531-537
Korrespondenzadresse
Prof. Dr. Tarik Möröy
Institut für Zellbiologie (Tumorforschung)
Universitätsklinikum Essen
Virchowstraße 173
D- 45122 Essen
Tel.: 0201-723 3380
Fax: 0201-723 5904
eMail: [email protected]