Was sind Proteom und Proteomprofile?

Das Proteom ist als die Gesamtheit aller Proteine definiert, die in den Genen eines Lebewesens kodiert sind. Beim Menschen umfasst das Proteom zumindest 20.000 nicht modifizierte („kanonische“) Proteine. Unter normalen physiologischen Bedingungen werden vom gesamten Proteom aber nur diejenigen Proteine exprimiert, die für die Ausführung der Organfunktionen zu einem bestimmten Zeitpunkt notwendig sind, so ergeben sich organspezifische Proteomprofile. Da diese Profile den physiologischen Zustand des jeweiligen Organs auf molekularer Ebene abbilden, verändert sich das Proteomprofil eines Organs im Zuge der Entstehung und des Fortschreitens einer Erkrankung und das bereits bevor sich Veränderungen der Organfunktion medizinisch nachweisen lassen. Einige dieser Proteine gelangen ins Blut und ermöglichen es so, den Verlauf einer Erkrankung im Blut nachzuweisen.

Analyse des Proteoms

Die möglichst umfassende Darstellung von Veränderungen im Proteom – sowohl lokal in einzelnen Geweben oder Körperflüssigkeiten als auch systemisch – ermöglicht einen Einblick in die molekularen Pathomechanismen von Erkrankungen.

Das Proteomanalyselabor ist dazu mit auf Hochdurchsatz ausgelegten Mid- (bis ca. 100 Proteine) und High-Plex (hunderte bis tausende Proteine) Plattformen zur hochspezifischen und hochsensitiven zielgerichteten (engl. „targeted“) Quantifizierung mittels proteinspezifischen Antikörpern ausgestattet.

In Abhängigkeit der verwendeten Messkits ist relative oder absolute Quantifizierung der Proteine möglich.  Bei der relativen Quantifizierung wird die relative Veränderung oder das Verhältnis der Proteinhäufigkeit zwischen verschiedenen Proben gemessen, während bei der absoluten Quantifizierung die genaue Konzentration oder Kopienzahl eines Proteins in einer Probe bestimmt wird.

Die messbaren Probenqualitäten umfassen dabei vor allem Blutplasma und –serum, aber auch Urin, Liquor, Speichel, Synovialflüssigkeiten und Lysate von Zellen und Geweben. Für die Messung sind Volumina von 1 bis 10 Mikroliter (0,001 Milliliter) notwendig.

Das Labor ist von der Firma Olink Proteomics (Uppsala, Schweden) zur Durchführung von Analysen unter Verwendung ihrer Messkits zertifiziert und somit als Servicelabor registriert. Das Messservice des Labors ist auch als Shared Expertise (SE175) beim Deutschen Zentrum für Herz-Kreislauf Forschung e.V. registriert.

Auf der Mid-Plex Plattform sind derzeit Messkits der Firma Olink sowohl zur relativen als auch absoluten Quantifizierung verfügbar.

Target 96 Kits ermöglichen die simultane relative Quantifizierung von jeweils 92 Proteinen in 88 Proben. Diese 92 Proteine sind zu jeweils einem Panel zusammengefasst. Momentan sind 10 dieser Panels verfügbar. Diese gliedern sich in 7 auf bestimmte Krankheitsbereiche (2 x Kardiologie, 2 x Onkologie, 2 x Neurologie) und 4 auf wichtige biologische Prozesse (Inflammation, Immunantwort, Metabolismus, Kardiometabolismus) fokussierte Panels. Zudem ist ein Panel für die Bestimmung von 92 Mausproteinen verfügbar.

Target 48 Kits ermöglichen die simultane absolute Quantifizierung von 41, 44 bzw. 45 Proteinen in 40 Proben. Derzeit sind 3 Panels vefügbar - Cytokine (45 Proteine), Immune surveillance (44 Proteine) und Neurodegeneration (41 Proteine).

Flex Kits ermöglichen die simultane absolute Quantifizierung von 5 bis 30 Proteinen in 40 Proben, wobei die Proteine individuell aus einem Pool von 197 Proteinen zusammengestellt werden können. 

Auf der High-Plex Plattform ist derzeit nur die relative Quantifizierung von Proteinen möglich. Diese erfolgt mittels Next Generation Sequenzing.

Reveal Kits ermöglichen die simultane relative Quantifizierung von 1.034 Proteinen besonders aus dem Bereichen Inflammation und Immunantwort in 86 Proben.

Explore HT Kits ermöglichen die simultane relative Quantifizierung von 5.401 Proteinen in 172 Proben.

Die hohe Spezifität der Proteinbestimmungen ergibt sich aus der zur Messsignalgenerierung notwendigen räumlichen Nahbindung von zwei verschiedenen Antikörpern an dasselbe Molekül eines Zielproteins, bekannt z.B. als Olink Proximity Extension Assay (PEA) Technologie, wodurch unspezifische Messsignale, die bei einer Detektion mit nur einem Antikörper auftreten können, praktisch ausgeschlossen sind. Beide Antikörper sind chemisch mit teilkomplementären Oligonukleotiden verbunden, die sich aufgrund der räumlichen Nähe (engl. „Proximity“) verbinden (hybridisieren). Nur bei erfolgter Hybridisierung bilden sich durch eine enzymatische Verlängerung der Oligonukleotide (engl. „Extension“) proteinspezifische DNA-reporter Sequenzen, die durch Vervielfältigung (engl. „Amplification“) mittels qPCR oder NGS detektiert werden. Aus dieser Vervielfältigung der Reportersequenzen ergibt sich die außerordentlich hohe Sensitivität der Bestimmung. Das resultierende Signal ist proportional zum Gehalt des jeweiligen Proteins in der Probe.

Studien mit Biodatenbank

Die Präventive Kardiologie bemüht sich in ihrer Forschungsarbeit um die Translation wissenschaftlicher Erkenntnisse in die klinische Anwendung. Diese kardiovaskuläre, klinisch-epidemiologische Forschung ist in der Wissenschaft oftmals ein Bindeglied zwischen Grundlagenforschung und der medizinischen Anwendung. Durch qualitativ hochwertige patientenorientierte Forschung können Prävention, Diagnose, Behandlung, Therapie und auch Prognose von kardiovaskulären Erkrankungen verbessert werden. Zentrale Ressource unserer wissenschaftlichen Arbeit sind die bestehenden, gut charakterisierten, zumeist auch interdisziplinär durchgeführten, Kohorten inklusive Biomaterialbanken. Diese basieren auf einer umfassenden Charakterisierung und Erfassung der Studienteilnehmenden und ihres Gesundheits- bzw. Krankheitsverlaufes (hier spielen neben der subklinischen und klinischen Erkrankung, viele Faktoren wie Persönlichkeit, Umwelt und Lebensstil eine Rolle) verbunden mit der Sammlung verschiedenster Biomaterialien (molekulare Marker, inkl. Genetik). Auf diese Weise sollen auch komplexe, multikausale Mechanismen und Prozesse in der Entstehung und dem Verlauf von Erkrankungen sowohl im konfirmatorischen als auch im explorativen Ansatz entschlüsselt und verstanden werden. Grundlage für die Generierung und Verwertung dieser Ressourcen sind hochstandardisierte Prozesse und ein umfassendes Qualitätsmanagement in allen unseren Projekten. Für die Probenaufarbeitung werden standardisierte Methoden und für die Lagerung ein semi-automatisiertes und temperaturüberwachtes Biomateriallager genutzt. Für die Analysen großer Probenmengen stehen eine Biomarker- und ein Genetiklabor zur Verfügung. Die Biodatenbank der Präventiven Kardiologie umfasst einen Bestand von derzeit ca. 5,3 Mio. Bioproben verschiedenster Biomaterialien.

Unser Ziel ist es unsere Studiendaten durch Standardisierung und Qualitätskontrolle bestmöglich und vergleichbar für alle Arten von Auswertungen vorzubereiten. Säulen des Qualitätsmanagements (QM) sind:

• Standardisierte Datenerhebung: Für eine vergleichbare und einheitliche Datengewinnung wurden SOPs (Standard Operating Procedure) erstellt, die die Abläufe einzelner Untersuchungen und Datenerhebungen dezidiert festlegen. Dadurch und durch regelmäßige Schulungen der Mitarbeitenden wollen wir erreichen, dass alle gewonnenen Daten so vollständig wie möglich und miteinander vergleichbar sind.
• Standardisiertes Biobanking: Eine standardisierte Probenentnahme, -verarbeitung und -lagerung ist Voraussetzung, um Biomaterialmessungen auf hohem Niveau durchführen zu können. Zu allen Verarbeitungsschritten wurden SOPs erstellt, zusätzlich werden die Proben mittels Pipettierrobotern aufbereitet und mit Hilfe eines standardisierten Probenmanagements (Sortierung nach Qualitäten, gespiegelte Lagerung) in temperaturüberwachten Gefrierschränken gelagert (Biobanking).
• Qualitätskontrolle der Daten: Die Mitarbeitende des Datenmanagements gewährleisten die Bereitstellung und Aktualisierung der Erhebungsmasken (eCRFs = electronic Case Report Form), prüfen die Rohdaten hinsichtlich Vollständigkeit und Plausibilität und pflegen die Datenbanken. In den QM-Datenbanken werden die qualitätskontrollierten Daten in der Firewall-gesicherten, abteilungseigenen Serverlandschaft gespeichert. Die QM-Datenbanken werden von der Statistikeinheit als Datenquelle für wissenschaftliche Publikationen verwendet.
• Transparenz und Dokumentation: Für die übersichtliche Darstellung aller Variablen (Messwerte, Fragen aus Fragebögen/Interviews/eCRFs) werden in allen Studien und zu allen Erhebungszeitpunkten Variablenmanuale verwendet, die u.a. den Forschenden für die Planung von Auswertungen und Forschungsvorhaben zur Verfügung stehen. Die im Rahmen der Qualitätskontrolle vorgenommenen Anpassungen der Daten werden mit Hilfe von Fehlerberichten dokumentiert, so dass zu jeder Zeit alle Änderungen nachvollzogen werden können.

Die Abteilung Biometrie und Statistik verfügt über langjährige Erfahrung sowohl in der Auswertung von großen Beobachtungsstudien als auch in der Planung, Durchführung und Auswertung von klinischen Studien. Wir beraten Forschende im Rahmen unserer Projekte und Kooperationsprojekte aus klinischen und experimentellen Disziplinen hinsichtlich ihres Forschungsvorhabens. Dies umfasst die Versuchsplanung, das Projektdesign, die Wahl statistischer Methoden und Analyse der erhobenen Daten. Unsere Kernkompetenz liegt in der Durchführung statistischer Auswertungen und die Aufbereitung der Ergebnisse durch standardisierte Outputs. Auch die Datenvisualisierung spielt hierbei eine vorrangige Rolle um abstrakte, komplexe Zusammenhänge greifbar zu machen. Weiterhin unterstützen wir Forschende bei der Interpretation der Ergebnisse von klinischen und epidemiologischen Studien und führen kritische Reviews wissenschaftlicher Arbeiten durch.

Unsere Schwerpunkte:

• Studiendesign und Fallzahlplanung
• Imputation fehlender Werte
• Statistische Modellierung
• Regressionsanalysen
• Überlebenszeitanalyse
• Nichtparametrische Verfahren
• Verfahren des maschinellen Lernens
• Datenvisualisierung
• Statistische Forschung  inkls. interne Weiterbildungen zu statistischen Themen und Softwares (R, SPSS, SAS)

Das Team der Bioinformatik widmet sich den stets wachsenden Herausforderungen in der Analyse und Interpretation hochdimensionaler und komplexer biomedizinischer Daten.
Die zentrale Aufgabe der Abteilung ist die Analyse und Integration diverser Datenebenen, mit Schwerpunkt auf molekularen ‚Omics‘-Daten des menschlichen Genoms, Transkriptoms und Proteoms, die in den Kohortenstudien generiert werden. Dazu verwenden wir neuste Methoden aus den Bereichen der Bioinformatik, dem maschinellen Lernen und der Systemmedizin.
Durch unsere Analysen erhalten wir neue Erkenntnisse zur Entstehung von Krankheiten und ermöglichen ein besseres Verständnis der zugrundeliegenden Mechanismen. Weiterhin erlauben uns die eingesetzten maschinellen Lernverfahren die Verbesserung der individuellen Risikovorhersage zur Krankheitsentstehung.