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Medizin

26. Juni 2012 Molekulare Biomarker zur Risikoabschätzung zukünftiger Erkrankungen

Der medizinische Fortschritt ermöglicht die Erfassung von immer mehr und aussagekräftigeren Daten des menschlichen Körpers. Einerseits eröffnen sich damit völlig neue Wege in der Vorsorge, Diagnostik und Therapie, die immer öfter unter dem übergeordneten Begriff der „Individualisierten Medizin“ zusammengefasst werden. Andererseits stellt die individuelle „Informationsflut“ gesundheitsbezogener Daten die Wissenschaftler vor ganz neue Herausforderungen.

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Greifswalder und schwedischen Forschern ist es jetzt gelungen, mit neuartigen netzwerk-analytischen Methoden die Auswertung von molekularen Medizindaten zu optimieren. Die Ergebnisse wurden in zwei internationalen wissenschaftlichen Publikationen, PLoS ONE und OMICS*, veröffentlicht. An der Universitätsmedizin Greifswald waren Wissenschaftler aus dem Institut für Klinische Chemie und Laboratoriumsmedizin, dem Institut für funktionelle Genomforschung, dem Institut für Pharmakologie und dem Institut für Community Medicine an den Arbeiten beteiligt sowie die Universität Umeå in Schweden.

„Standen bislang klassische Risikofaktoren wie Bluthochdruck, erhöhte Blutzuckerwerte oder ein gestörter Fettstoffwechsel im Fokus der statistischen Auswertung, werden inzwischen zunehmend molekularbiologische Parameter in die Analyse einbezogen“, erläuterte der Greifswalder Projektleiter Dr. Robin Haring. Gemeinsam mit den Schweden wurden Netzwerk-Analysemodelle programmiert, die den Zugang zu hochkomplexen Datensätzen und Forschungsergebnissen erheblich vereinfachen. Konkret konnten mit den neuen statistischen Verfahren die Häufigkeit und das Fortschreiten des Metabolischen Syndroms detailliert analysiert und graphisch verständlich dargestellt werden. So erlauben netzwerk-basierte Analysen eine klare Interpretation großer Datenmengen sowie eine verständliche Visualisierung der Krankheitsverläufe einzelnen Probanden über einen längeren Zeitraum.

Bluthochdruck und Fettleibigkeit sind die Hauptübeltäter

Als Basis dienten einmal mehr die Daten von 4.000 Probanden der Bevölkerungsstudie SHIP (Study of Health in Pomerania), die seit 1997 in Vorpommern erhoben werden. Dabei konnten die Wissenschaftler nicht nur feststellen, dass die fünf Komponenten des Metabolischen Syndroms (Bluthochdruck, Bauchumfang, erhöhte Blutzuckerwerte, erhöhte Blutfette und erniedrigtes Cholesterin) einen jeweils unterschiedlichen Beitrag zum Krankheitsbild leisten. Es konnte auch gezeigt werden, dass Bluthochdruck und Fettleibigkeit die wichtigsten Einflussfaktoren sind, während ein gestörter Blutfettstoffwechsel vor allem den weiteren Verlauf des Metabolischen Syndroms dominiert. Diese grundsätzlichen wissenschaftlichen Erkenntnisse wurden somit erstmals durch netzwerk-analytische Methoden belegt.

Die Wissenschaftler versprechen sich von diesen Methoden, individuelle molekulare Biomarker zu identifizieren, die im Rahmen von GANI_MED (Greifswald Approach to Individualized Medicine) bzw. des Deutschen Zentrums für Herzkreislaufforschung (DZHK) in Greifswald erforscht werden. Spezifische Biomarker gelten als messbare und zielgenaue Parameter für den Gesundheitszustand eines Menschen. Grundlage der individualisierten Medizin ist die Berücksichtigung individueller Unterschiede in der Entstehung und dem Fortschreiten von Erkrankungen.

Damit die Alarmglocken eher schrillen

Jüngste Fortschritte in der Entwicklung von Hochdurchsatz-Methoden wie der DNA- und Protein-Microarrays sowie der NMR- oder Massenspektrometrie ermöglichen nun die Bestimmung von unterschiedlichen molekularbiologischen Zellstrukturen (Genom, Transkriptom, Proteom und Metabolom) auf Bevölkerungsebene. Basierend auf dieser vertieften und hoch-individualisierten Charakterisierung durch molekulare Biomarker (Omics) sehen die Greifswalder Wissenschaftler die Integration von so genannten Multi-Omics Datensätzen als eine Möglichkeit, individuelle Krankheitsverläufe und deren Ursachen in epidemiologischen Beobachtungsstudien zu erkennen.

Im Zuge der immer effektiveren Verarbeitung von hochkomplexen Datensätzen wird auch die Versorgungsforschung (Epidemiologie) auf ein neues Niveau gehoben. Die Epidemiologie erforscht unter anderem die Ursachen und Risikofaktoren wichtiger Volkskrankheiten wie Krebs, Herzinfarkt, Diabetes und Schlaganfall und entwickelt daraus Chancen zur Prävention und zur medizinischen Behandlung der Zukunft. „Durch die verstärkte Nutzung molekularer Biomarker und entsprechend großer Datenmengen in der Gesundheitsforschung, wird sich auch das Bild der Epidemiologie zu einer System-Epidemiologie wandeln“, so Dr. Haring. „Für die Patienten der Zukunft bedeutet dies beispielsweise, dass aufgrund der neuen Qualität der Datenverarbeitung und Verlaufskontrolle die Alarmglocken für ein gesundheitliches Risiko schon von der tatsächlichen Erkrankung schrillen können. Ein nächster Schritt wird deshalb sein, aus dieser Grundlagenforschung heraus Omics-basierte Präventionskonzepte zu entwickeln“, so der Greifswalder mit einem Ausblick auf künftige Forschungsansätze.

Literaturhinweise:
A network-based approach to visualize prevalence and progression of metabolic syndrome components.
PLoS ONE. 2012 June, doi:10.1371/journal.pone.0039461
http://dx.plos.org/10.1371/journal.pone.0039461

Diving through the "-omics": the case for deep phenotyping and systems epidemiology.
OMICS. 2012 May, DOI: 10.1089/omi.2011.0108
http://online.liebertpub.com/doi/abs/10.1089/omi.2011.0108

Quelle: Ernst-Moritz-Arndt-Universität Greifswald


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