Arbeitspaket 4: Die Bayerische Allgemeinbevölkerung

 

Um das Auftreten von Herzinfarkt und Schlaganfall wirkungsvoll in der Bevölkerung einzudämmen, ist eine personalisierte Prävention unerlässlich. Ansätze der Digitalen Medizin gemeinsam mit Hochdurchsatzverfahren erlauben hier neue Ansätze. Insbesondere ist es notwendig, die Erkenntnisse der genetischen Forschung im Gebiet des Herzinfarktes und des Schlaganfalles gemeinsam mit anderen biomedizinischen Hochdurchsatzverfahren zu nutzen, um eine verbesserte Prädiktion des Risikos für die Bevölkerung zu ermöglichen und Präventionsansätze auf individueller Basis zu entwickeln. Hier sind Daten aus bevölkerungsbasierten Studien in Bayern mit Langzeitbeobachtungen für das Auftreten von Herzinfarkten und Schlaganfällen notwendig, um neue Algorithmen zu entwickeln. Die KORA-Studie hat in der Region Augsburg zwischen 1985 bis 2000 mehr als 18,000 Männer und Frauen im Alter zwischen 25 bis 74 Jahren in Bezug auf ihre Risikofaktoren untersucht. Insbesondere die reichhaltige Information zu Risikofaktoren, zu Behandlungen, die schon teilweise erfolgte Genotypisierung und Charakterisierung der Metaboliten, der genomweiten Methylierung als auch vielfältiger Protein-Biomarker bilden einen idealen Ausgangspunkt, um neue digitale Ansätze zu implementieren.

Das HMGU führt die KORA-Kohorten-Studie mit dem Ziel durch, chronische Erkrankungen der Bevölkerung zu verstehen und zu verhindern. Neue Biomarker für Herzinfarkte, wie zum Beispiel das C-Reaktive Protein, wurden gemeinsam mit Partnern des Konsortiums etabliert. Die Studiendaten wurden in genomweiten Assoziationsstudien als Kontrollen gemeinsam mit klinischen Fällen verwendet. Dies hat entscheidend zur Entdeckung vieler Genorte für Herzinfarkt und Schlaganfall beigetragen. Im Rahmen der KORA-Studie wurde zudem der Zusammenhang zwischen Genom und Metabolom erstmals umfassend untersucht. Es konnte gezeigt werden, dass das Metabolitenprofil zusätzliche wichtige Informationen zur Vorhersage des Herzinfarktes liefern kann.

Ziele

  • Innovative Ansätze zur genomischen, metabolischen und proteomischen Charakterisierung der KORA-Studienpopulation; Aufbau einer integrierten Omics-Databank, die integrierte Analysen über alle phänotypischen, molekularen und genotypischen Daten erlaubt
  • Aufbau einer digitalen Infrastruktur, die datenschutzkonform die Entwicklung und Testung von innovativen Prädiktionsalgorithmen auf individuellen KORA-Daten für DigiMed Bayern Projekte erlaubt
  • Entdeckung neuer Herzinfarkt- und Schlaganfall-Fälle im Rahmen einer Aktualisierung des Morbiditäts- und Mortalitäts-Follow-up unter Nutzung der zukünftigen Infrastruktur von DIFUTURE
  • Ableitung innovativer Prädiktionsalgorithmen und deren Testung.
  • Simulation von individualisierten Präventionsansätzen basierend auf den Prädiktionsalgorithmen
  • Darstellung der KORA-Daten und der Ergebnisse für die bayerische Öffentlichkeit im Rahmen von interaktiven Internet-Anwendungen

Die umfangreiche Phänotypisierung der großen epidemiologischen Stichprobe im Rahmen der KORA-Studie und die geplante Erhebung von neuaufgetretenen Herzinfarkten und Schlaganfällen erlaubt zwei wesentliche Dinge: Erstens können Muster und Signaturen für das gesamte Spektrum der kardiovaskulären Risikofaktoren auf Basis der verschiedenen molekularen Ebenen identifiziert werden. Zweitens können die Vorhersagekraft der Muster und Signaturen für das Auftreten von Herzinfarkten und Schlaganfällen bei bisher gesunden Personen getestet werden. Hierdurch sind völlig neue Entstehungsmuster für die häufigen kardiovaskulären Erkrankungen, wie Schlaganfall und Herzinfarkt, abzubilden. Die Omics-Charakterisierung im Rahmen von DigiMed Bayern integriert neues Knowhow der Partner aus AP5.

Spezifisch sind aus dem Projekt folgende Ergebnisse zu erwarten:

  • Aufbau einer für Deutschland einmaligen Forschungsdatenbank mit einem neuen digitalen Konzept für vernetzte Forschung, auf Grundlage sicherer und datenschutz-konformer Datenhaltung und integrierten Datenanalyse
  • Neue innovative Prädiktionsalgorithmen, die Biomarker basierend auf genomischen, metabolomischen und protein-basierten Ansätzen einbeziehen
  • Entwicklung von simulations-basierten Präventionsansätzen, die in bevölkerungsbasierten Beobachtungsstudien und in klinischen Studien überprüft werden können
  • Entwicklung einer nutzerfreundlichen Oberfläche zur Darstellung von Ergebnissen und Daten der KORA-Studie

Das Arbeitspaket wird eng mit den klinisch ausgerichteten Arbeitspaketen 1 und 2 kooperieren. Durch die Verwendung der gleichen Omics-Technologien, die durch die Arbeitspakete 5.1 und 5.2 bereit gestellt werden, wird ein direkter Vergleich ermöglicht. Das AP4 wird teilweise statistische Expertise den anderen Arbeitspaketen zur Verfügung stellen, insbesondere für gemeinsame Auswertungen. Der Aufbau der neuen IT-Infrastrukturen und Expertise wird dem AP4 direkt zu Gute kommen und wird auf die KORA-Daten angewendet werden. Darüber hinaus wird die langjährige Erfahrung der KORA-Studie in der praktischen Umsetzung von Ethik und Datenschutz bei Populations- und Patienten-Studien eingebracht werden.

 

Mehr Informationen über die KORA-Studie:

https://www.helmholtz-muenchen.de/kora/ueber-kora/index.html

Prof. Dr. med. Heribert Schunkert
Prof. Dr. med. Heribert Schunkert

Wissenschaftlicher Leiter DigiMed Bayern, Direktor der Klinik für Herz- und Kreislauferkrankungen am Deutschen Herzzentrum München

+49 (0) 89 / 1218-4073

Prof. Dr. Annette Peters
Prof. Dr. Annette Peters

Director of the Institute of Epidemiology, Helmholtz Zentrum München, Germany

+49 (0) 89 / 3187-4566

Prof. Dr. Thomas Meitinger
Prof. Dr. Thomas Meitinger

Leitung Institut für Humangenetik, Klinikum rechts der Isar, Technische Universität München

+49 (0) 89 / 4140-6381

Prof. Dr. Matthias Mann
Prof. Dr. Matthias Mann

Director Department of Proteomics and Signal Transduction, Max-Planck-Institute of Biochemistry

+49 (0) 89 / 8578-2557

Prof. Dr. Dieter Kranzlmüller
Prof. Dr. Dieter Kranzlmüller

Vorsitzender des Direktoriums des LRZ

+49 (0) 89 / 35831-8700