Neues Tool liefert neuartige diagnostische Marker
Identifikation diagnostischer Marker und Entwurf maßgeschneiderter Medikamente für Allergiker: Von EU-finanzierten Wissenschaftlern entwickelte neuartige Verfahren könnten dies mithilfe der zügigen Analyse medizinischer Datenbanken möglich machen. Wissenschaftler unter Leitung der Sahlgrenska-Akademie der Universität Göteborg in Schweden geben an, dass man mit diesen neuen Methoden außerdem die Anzahl der Tiere reduzieren könnte, die in klinischen Studien eingesetzt werden müssen. Die im Fachjournal PLoS Computational Biology präsentierten Forschungsresultate sind das Ergebnis zweier EU-finanzierter Projekte: COMPLEXDIS ("Unravelling complex diseases with complexity theory: from networks to the bedside") und MULTIMOD ("Multi-layer network modules to identify markers for personalized medication in complex diseases"). COMPLEXDIS erhielt innerhalb des Maßnahmenbereichs "Neue und aufkommende wissenschaftliche und technologische Entwicklungen" (NEST) des Sechsten Rahmenprogramms (RP6) der EU 1,81 Mio. EUR, während MULTIMOD im Themenbereich "Gesundheit" des Siebten Rahmenprogramms (RP7) mit Mitteln in Höhe von 2,53 Mio. EUR unterstützt wird. Nach Angaben des Teams wurden Datenanalysen medizinischer Datenbanken, die in der Untersuchungen zahlreicher Patienten repräsentierenden PubMed-Datenbank registriert sind, sowie Mikroarraydaten einer anderen großen Datenbank weiterentwickelt. Wissenschaftler setzen Mikroarrays ein, da sie eine Hilfe bei der Beurteilung aller 20.000 Gene des Menschen auf verschiedene Erkrankungen gleichzeitig sind. Wissenschaftler aus Italien, Norwegen und Schweden konnten Rechenmethoden entwickeln, um zu bestimmen, wie das körpereigene Immunsystem durch eine Veränderung im Zusammenspiel zwischen verschiedenen Genen in den Lymphozyten (einer Art der weißen Blutkörperchen) gesteuert wird. Durch eine Überprüfung von 18 Millionen in PubMed enthalten Artikel-Abstracts kamen die Forscher an die zur Identifizierung der Gene benötigten Informationen, was ihnen wiederum half, ein Netzwerkmodell von der Art und Weise der gegenseitigen Beeinflussung dieser Gene zu erstellen. "Man kann das Modell mit einer Leiterplatte in dem Lymphozyt vergleichen, die die Zelle nutzt, um Entscheidungen darüber zu treffen, ob das Immunsystem aktiviert oder unterdrückt werden soll", erklärt einer der Autoren der Studie, Dr. Mikael Benson von der Abteilung Klinische Systembiologie der Sahlgrenska-Akademie und vom Königin-Silvia-Kinderkrankenhaus. "Diese Entscheidungen werden ständig getroffen, da die Lymphozyten - zum Beispiels beim Atmen - andauernd verschiedenen Partikeln ausgesetzt sind. Einige der Partikel könnten gefährlich sein und müssen eine Entscheidung auslösen, um das Immunsystem zu mobilisieren. Allerdings werden manchmal auch falsche Entscheidungen getroffen, was dann verschiedene Erkrankungen wie Allergien oder Diabetes nach sich ziehen kann." Das Team führte Datensimulationen durch, um zu bestimmen, wie das Netzwerkmodell auf eine wiederholte Partikelbelastung reagiert. Nach Aussage der Wissenschaftler traten vier Reaktionsmuster in Erscheinung: eines, das das Immunsystem unterdrückt, und drei, die es auf unterschiedliche Weise auslösen. "Wir fanden heraus, dass die Gene in dem Modell in Lymphozyten von Patienten mit verschiedenen Immunstörungen reagierten", so Dr. Benson. "Wir werden das Modell zur Identifizierung diagnostischer Marker einsetzen, sodass wir Medikamente personalisieren können, die wir in klinischen Studien an Allergikern untersuchen werden." Die Sahlgrenska-Forscher gehen davon aus, dass diese Methoden in Zukunft in der Forschung eine entscheidende Rolle spielen werden, insbesondere weil die Informationsmenge in medizinischen Datenbanken unaufhaltsam anwächst. "Diese Methoden könnten den Bedarf an Tierversuchen reduzieren und erhebliche Einsparungen an Zeit und Geld ermöglichen", wagt Dr. Benson anschließend einen Blick in die Zukunft. "Auch schnellere und verbesserte Experimente sind zu erwarten; deren Ergebnisse könnten uns neues Wissen über diagnostische Marker oder neue Medikamente erschließen."Weitere Informationen unter: University of Gothenburg: http://www.gu.se/english PLoS Computational Biology: http://www.ploscompbiol.org/home.action MULTIMOD-Projekt: http://www.multimod-project.eu/index.html COMPLEXDIS-Projekt: http://www.complexdis.org.gu.se/
Länder
Italien, Norwegen, Schweden