Die Omics-Plattformen stellen den Arbeitspaketen 1 bis 4 Infrastruktur und Expertise für die Analyse und integrative Auswertung und Interpretation molekularer Hochdurchsatz-Daten zur Verfügung. Über eine Service-Funktion hinaus gibt es für die Experten des AP5 eigene wissenschaftliche Aspekte und eine starke Einbindung in die Ziele der AP 1 bis 4.
Das Konzept einer „Personalisierten Medizin“ gründet u.a. auf der Fähigkeit der Stratifikation von Individuen mittels genetischer Varianten. Durch die Evolution von Sequenziertechniken besteht die Möglichkeit einer umfassenden Bestimmung von DNA- und RNA-Varianten. Mit der Munich Sequencing Alliance, einer Gemeinschaftseinrichtung der beiden Münchner Universitäten, dem Max-Planck-Institut für Psychiatrie und dem HMGU steht eine state-of-the-art Sequenzierplattform zur Verfügung.
Für die im Projekt DigiMed Bayern ausgewählten Patientenproben stehen teilweise Varianteninformationen zur Verfügung. Diese werden ergänzt und standardisiert mit Hilfe aktueller Array- und Sequenzierverfahren. Ziel ist ein einheitlicher Datensatz für die Kernproben, in denen neben den genomischen und transkriptomischen Varianten auch Metabolom- und Proteomdatensätze gewonnen werden.
In Voruntersuchungen sollen Umfang und Auswahl der bereits vorliegenden Gefäßpräparate geprüft werden. Die Sequenzierung erfolgt dann parallel zu den Proteomuntersuchungen in angestrebten 1.250 Patienten. Für die Sequenzierung werden zunächst Standardprotokolle verwendet mit einer Abdeckung von ca. 50 Mio Sequenzierreads pro Probe. In einem parallelen Ansatz sollen spezifisch für die Carotisproben Transkriptomuntersuchungen in Einzelzellen vorgenommen werden. Die Arbeitsgruppe entwickelt in diesem Zusammenhang Tools und Routinen für die Projektteilnehmer. Die Speicherung der Sequenzdaten erfolgt in der DigiMed Bayern Datenbank am LRZ. Auf dieser Datenbank sollen auch Sequenzen, sowohl aus öffentlich zugänglichen Ressourcen als auch von Kooperationspartnern, für die Projektpartner zugänglich gemacht werden.
Für die Screeninguntersuchungen auf pathogene Varianten in FH-Genen kann die Arbeitsgruppe auf umfangreiche Vorarbeiten bei der Verwendung von SNP-Arrays zurückgreifen. Dazu gehören Array-Datensätze von mehr als 20.000 Proben. Für DigiMed Bayern sollen aufgrund der passenden Spezifikation dieselben Arrays verwendet werden. Zur Sensitivitätsbestimmung des Arrays sollen stichprobenartig synthetische Varianten verwendet werden.
Für die Paneluntersuchungen wird ein Capture-Verfahren etabliert, das es ermöglicht, die Exons von 4 FH-Genen (LDLR, APOB, PCSK9, HCHOLA3) einer umfassenden Variantenanalyse zuzuführen. Für die Genomuntersuchungen in diagnostisch ungeklärten FH-Familien werden gleichzeitig Transkriptomuntersuchungen für Spleißvarianten im Blut vorgenommen.
Die KORA-Population dient für das Projekt als ein repräsentativer Datensatz mit umfangreichen Omics-Daten für die bayerische Allgemeinbevölkerung. Ziel von AP4 ist die Komplettierung der genomischen und transkriptomischen Daten aller KORA-Probendatensätze, die für DigiMed Bayern zur Verfügung stehen.
(aktualisiert: Dez. 2019)
Proteine sind die biologischen Funktionsträger der Zelle. Viele pathophysiologisch relevante Proteine werden von Zellen sekretiert und im extrazellulären Raum angereichert oder zirkulieren im Blutplasma. Zugleich entstehen durch die enzymatische Funktion von Proteinen eine enorme Vielfalt an Stoffwechselprodukten (Metaboliten). Sowohl Proteine als auch Metaboliten sind von großer klinischer Bedeutung, da sie in vielen Fällen als sogenannte Biomarker zur Vorhersage oder Bestimmung des Gesundheitszustands herangezogen werden können. Klassische Methoden zur Protein- oder Metabolitbestimmung - wie sie schon großflächig in der Klinik eingesetzt werden – erlauben normalerweise die Quantifizierung von jeweils nur einem einzelnen Protein / Stoffwechselprodukt. Dahingegen ermöglichen Massenspektrometrie-basierte Methoden die Messung von einer großen Anzahl an unterschiedlichen Molekülen gleichzeitig. Im Rahmen von DigiMed Bayern soll dieses Potential nun zur Identifizierung neuer Biomarker für koronare Herzkrankheit (KHK, AP1), Schlaganfall (AP2) und Herzinfarkt (AP4) ausgenutzt werden. Diese Biomarker sollen zukünftig für die verbesserte Diagnose, Prävention und Behandlung im Rahmen der P4-Medizin eingesetzt werden können.
Im Rahmen des am Deutschen Herzzentrum München (DHM) durchgeführten multi-Omics Ansatzes zum besseren Verständnis von KHK sollen von ausgewählten Patientengruppen Gewebeproteome gemessen und mit weiteren globalen genomischen und transkriptomischen Daten in Zusammenhang gebracht werden. Die zu untersuchenden Gewebearten sind Blut, Fettgewebe, Arteria mammaria interna, sowie weitere Gewebearten, welche im weiteren Projektverlauf anhand der Probenverfügbarkeit bestimmt werden. Von etwa 100 Patienten liegen die Gewebeproben bereits vor und können direkt nach Projektstart gemessen werden. Während der Laufzeit von DigiMed Bayern werden kontinuierlich Proben bei operativen Eingriffen gesichert und nach Messung dem Datenset hinzugefügt.
Neben diesem systemmedizinischen Ansatz soll auch ein Biomarker-orientierter Ansatz verfolgt werden. Im DHM existiert eine Biobank mit Blutplasma und klinischen Daten von ~1.200 Patienten. Blutplasma enthält eine Vielzahl bekannter Biomarker, von denen schon jetzt mehr als 100 proteomisch messbar sind. Neben der quantitativen Bestimmung bereits zugelassener Marker, sollen durch die Korrelation proteomischer und klinischer Daten neue Proteine gefunden werden, die mit KHK in Verbindung stehen. Zusätzlich zu den proteomischen Messungen wird von den gleichen Proben auch das Blutmetabolom untersucht werden. Die im Blut enthaltenen Stoffwechselprodukte spiegeln den metabolischen Status der Patienten wider und stehen im Zusammenhang mit der Krankheitsentwicklung. Auch hier besteht ein großes Potential, neue Biomarker für KHK zu identifizieren und Kausalketten, die beispielsweise durch genetische Varianten initiiert werden, zu charakterisieren.
Die proteomischen und metabolomischen Messungen des Blutplasmas sollen zudem dazu verwendet werden, Effekte von individueller Medikation auf das Blutbild in systematischer Weise zu bestimmen. In vielen Fällen ist der direkte Effekt von einzelnen Medikamenten und der damit verbundene medizinische Nutzen nicht offensichlich. Durch das Erstellen einer definierten Vergleichskohorte können die proteomischen und metabolomischen Messungen des Blutplasmas direkte Rückschlüsse auf deren Wirksamkeit im Klinikalltag liefern und einen direkten Beitrag zu Behandlungsschemen für KHK liefern.
Plaques bestehen zu einem Großteil aus extrazellulären (Lipo-) Proteinkomponenten. Im Mausmodell konnte die Gruppe von Prof. Mann und Dr. Wierer kürzlich zeigen, dass sich diese Komponenten entscheidend von den extrazellulären Proteinen der normalen Gefäßwand unterscheiden. Im Rahmen von DigiMed Bayern soll das menschliche Plaqueproteom bestimmt werden und durch Korrelation mit klinischen Daten zur besseren Kategorisierung von Plaques beitragen. Dies könnte eine bessere Vorhersage von postoperativen klinischen Verläufen möglich machen.
Von etwa 1.000 Patienten sollen mittels Laser-Mikrodissektion gezielte Bereiche aus den Gefäßpräparaten der Halsschlagader herausgelöst und anschließend für Proteomanalysen verwendet werden. Obwohl die Probenmenge bei diesem Ansatz extrem gering ist, kann mittels in der Arbeitsgruppe entwickelten Verfahren mit einer Tiefe von über 5.000 quantifizierten Proteinen gerechnet werden.
Die zu analysierenden Gefäßpräparate liegen bereits vor. Um eine erhöhte Reproduzierbarkeit zu erreichen, soll zunächst ein automatisiertes Hochdurchsatzverfahren etabliert werden, welches auf Bildanalyse mit neuronalen Netzwerken und nachfolgender Laser-Mikrodissektion und effizienter Sammlung in Reactionvials beruht. Dieses Verfahren wird anschließend auf alle Proben angewendet.
Neben den Plaqueproben werden auch das Plasmaproteom und -metabolom der selben Patientengruppe gemessen, um Biomarker zu identifzieren, die mit unterschiedlicher Plaquestabilität in Verbindung stehen.
Die KORA-Kohorte ist bereits in vielfältiger Weise untersucht worden. Im Rahmen von DigiMed Bayern sollen die zugeordneten Blutproben für die weltweit bislang umfangreichste Plasmaproteom Studie der Allgemeinbevölkerung herangezogen werden. Dazu werden im ersten Projektzeitraum von 500 Patienten Blutproben untersucht, welche zu unterschiedlichen Zeitpunkten in ihrem Leben entnommen worden sind. Durch Integration mit klinischen Daten, sowie bereits vorhandenen und in DigiMed Bayern neu erstellten weiteren Omics-Daten sollen prädikative Muster für Herzinfarkt und weitere Krankheitsbilder identifiziert werden. Im weiteren Projektverlauf sollen die Messungen auf insgesamt etwa 2.500 Patienten erweitert werden.
Die Analyse des Plasmaproteoms zur Bestimmung des Gesundheitszustandes könnte in der Zukunft zu einer allgemein anwendbaren Methode etabliert werden. DigiMed Bayern ermöglicht es, diesen Ansatz in einem entsprechenden Umfang zu testen und direkt anzuwenden. Neben der großen Zahl der gleichzeitig bestimmten Markerproteine ist ein weiterer Vorteil die geringe Probenmenge, die für die Analyse benötigt wird. Bereits 5µl Blut reichen dafür aus, weshalb die Blutentnahme mit minimaler Patientenbelastung verbunden ist.
(aktualisiert: Dez. 2019)
Leitung Institut für Humangenetik, Klinikum rechts der Isar, Technische Universität München
AG Leiter, Institut für für Neurogenomik, Helmholtz Zentrum München; AG Leiter, Institut für Humangenetik, Klinikum rechts der Isar, Technische Universität München
Director Department of Proteomics and Signal Transduction, Max-Planck-Institute of Biochemistry
Vorsitzender des Direktoriums des LRZ
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