Der Prozess einer entzündlichen Reaktion und der Krankheitsverlauf chronisch entzündlicher Erkrankungen sind außerordentlich komplex aufgebaut. Es sind viele Zell-Typen an diesem Prozess beteiligt. Sie kommunizieren und beeinflussen sich untereinander über verschiedenste Faktoren, wie Chemokine, Adhäsionsmoleküle und andere Oberflächenproteine.

Um eine geeignete Therapie zur Behandlung von chronischen Entzündungen zu entwickeln, ist es wichtig, sich nicht nur auf die Effektorzellen der Entzündung zu konzentrieren. Daher liegt das Augenmerk in dieser Arbeit auf den Endothelzellen, die auch eine entscheidende Rolle in der Regulation von Entzündungen spielen.

Endothelzellen können über Adhäsionsmoleküle und andere Faktoren auch über das Schicksal der Leukozyten in einer Entzündung bestimmen. Sie sezernieren und exprimieren Proteine, die den Leukozyten signalisieren können was zu tun ist. Um diese Kommunikation zwischen den zwei Zelltypen zu veranschaulichen, wurde mit einem Zellkultur-Modell gearbeitet. Human Umbilical Vein Endothelial Cells (HUVECs) wurden mit Interleukin-1 beta (IL-1β) entzündlich aktiviert, deren Sekretom (Überstand) mittels In-Solution Verdau für die Massenspektrometrie aufbereitet und anschließend die enthaltenen Peptide entsprechend analysiert. Mit dem Software-Paket MassHunter von Agilent erfolgte anschließend deren Quantifizierung.

Es kam zu dem Ergebnis, dass die Proteine IL-6, IL-8, CXCL5, CXCL6 und GRO-α durch die entzündliche Aktivierung vermehrt von HUVECs sezerniert wurden. Das gleichbleibende LDH zeigt uns, als Indikator für die Zellschädigung, dass es keinen signifikanten Unterschied in der Vitalität von entzündlich aktivierten und nicht aktivierten Zellen gibt. Die Grundaktivität der Endothelzellen sinkt hingegen durch die Stimulierung mit IL-1β etwas ab. Dies hat uns die leichte herunter-Regulation von SPARK gezeigt.

Um die Ergebnisse solch einer Analyse als wahr annehmen zu dürfen, bedarf es eines stabilen Zellkultur-Modells. Diese Stabilität wurde durch den Vergleich der Variationen im Bereich der LC-MS, der Zellkultur und der Induktion geprüft. Durch eine relativ geringe Abweichung der wiederholten Messungen einer Probe, kann sowohl von einer technischen, als auch von einer biologischen Reproduzierbarkeit ausgegangen werden. Die Ergebnisse bezüglich der Proteinexpression dürfen daher als wahr und repräsentativ angesehen werden.

The process of an inflammatory reaction and the progress of chronic inflammatory diseases are very complex. There are many cell types involved in this process. They communicate and influence each other through different factors like chemokines, adhesion molecules and other surface proteins.

To create a new and better therapy to treat chronic inflammations it is important not to only concentrate on the leucocytes, which are the effector cells of an inflammation. So the focus of this project is on the endothelial cells because they also play a very important role in the regulation of inflammation.

Endothelial cells can also regulate the destiny of leucocytes in inflammation through the expression of adhesion molecules and other factors on their surface. They can secrete and express proteins, which signalize leucocytes what to do next. To visualize the communication between these two cell types we worked with a cell culture model. Human umbilical vein endothelial cells (HUVECs) were inflammatory activated with interleukine-1 beta (IL-1β), the supernatants were processed for the mass spectrometry with in-solution digestion and then the peptides were analysed with mass spectrometry. The quantification was done with the software-package MassHunter from Agilent.

As a result we discovered that the secretion of the proteins IL-6, IL-8, CXCL5, CXCL6 and GRO-α are up regulated in inflammatory activated HUVECs. The relative constant LDH, as it is an indicator for cell damage, shows us that there is no significant difference in the vitality of inflammatory activated and non-activated cells. But the cell activity drops a little when they are stimulated with IL-1β, as down regulation of SPARK shows us.

To prove that the results of this analysis are true, we need to have a stable, repeatable cell culture model. We examined this by comparing the stability of the variations in the fields of the LC-MS, the cell culture and the induction. Because of a low deviation of the repeated measurements of a sample, we can assume a technical as well as a biological reproducibility. So we can consider our data about the protein expression as true and representative.