Visual Universitätsmedizin Mainz

TRP X36 Integrierte multi-omics Analysen zur Untersuchung des Zusammenspiels zwischen Blutgerinnung und Entzündung bei der Entstehung und dem Verlauf von Typ 2 Diabetes

Förderzeitraum: 01.08.2019 – 31.07.2020

Projektskizze

Die Prävalenz des Diabetes Mellitus Typ 2 ist in den meisten Ländern weltweit rapide angestiegen und stellt somit sowohl eine Gesundheitsgefährdung als auch eine Belastung des Gesundheitssystems dar, was sich durch potenziell hohe Dunkelziffern nicht-diagnostizierter Fälle sogar noch erhöht.
Die momentan gängigen Screening-Modalitäten, basierend auf Glukose und glykiertem Hämoglobin (HbA1c), sind zwar zur Diagnose des Typ 2 Diabetes ausreichend, erlauben jedoch nicht die hohe Heterogenität und Komplexität der Erkrankung darzustellen, welche sich in unterschiedlichen pathogenen Ursachen und Krankheitsverläufen widerspiegelt und eine detailliertere Differenzierung verschiedener Subgruppen erfordert. Unter den diversen pathogenen Einflussfaktoren ist insbesondere eine gestörte metabolische Regulation (Insulinresistenz, Fettstoffwechselstörung, gestörte Proinsulin Verarbeitung der Beta-Zellen, etc.) von Bedeutung, welche mit einer erhöhten Inflammation und Gerinnungsneigung einhergeht. In diesem Zusammenhang spielen Monozyten eine zentrale Rolle, da sie zum Einen in der (chronischen) Inflammation von Bedeutung sind und zum Anderen aufgrund der erhöhten Gewebefaktor-Expression insulinresistenter Monozyten als Mediator zwischen Insulinresistenz und thrombotischen Komplikationen beschrieben wurden.
Das Ziel dieser Studie ist es die inflammations- und koagulations-assoziierten Änderungen in der Entwicklung und im Verlauf des Diabetes Mellitus Typ 2 genauer zu untersuchen. Dazu werden verschiedene Daten aus der populationsbasierten Gutenberg Gesundheitsstudie (GHS) mittels bioinformatischer Verfahren analysiert. Dies umfasst bereits vorhandene Daten von 92 inflammations-assoziierten Plasmaproteinen, Microarray-basierter Monozytenexpression, Thrombingenerierungs-kurven, Messungen der Aktivität von Koagulationsfaktoren, sowie detaillierte klinische Daten im 5 Jahresverlauf. Anhand dieses Datensatzes werden zunächst Cluster von Proteinen und Transkripten identifiziert und charakterisiert, die sich durch unterschiedliche Expressionsprofile während der Diabetesentwicklung auszeichnen (Abbildung 1) und anschließend Patienten-Untergruppen mit unterschiedlicher Ätiologie definiert. Diese Analyse des Zusammenspiels zwischen Inflammation und Koagulation hat das Potenzial neue zugrundeliegende Mechanismen der Diabetesätiologie sowie deren Rolle in der Entstehung kardiovaskulärer Erkrankungen aufzuzeigen, was langfristig den Weg zur Entwicklung neuer Therapiemöglichkeiten ebnen kann.

Abbildung 1: Schematische Visualisierung von Protein- und Transcript-Cluster mit unterschiedlichen Verläufen der Diabetesentstehung

Projektleitung

Dr. Lenz
Dr. Michael Lenz
Funktionen: Postdoc, Institut für Organismische und Molekulare Evolutionsbiologie (IOME), JGU & Zentrum für Kardiologie, UM

06131/39-21577
mlenz@uni-mainz.de

Mitarbeiter

Christine Volkmar (Datenmanagement/Statistik)
Bianca Wagner (Doktorandin)