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Die vergleichsweise junge Wissenschaft der Metabolomics untersucht die Gesamtheit kleiner Moleküle in Zellen oder Geweben - und ist ein wertvolles Werkzeug für den Nachweis von Stoffwechselstörungen. Dabei ist das Verhältnis der Moleküle zueinander besonders aussagekräftig, wie ein internationales Forscherteam unter der Leitung von Professor Karsten Suhre, Fakultät für Biologie der Ludwig-Maximilians-Universität (LMU) München und Institut für Bioinformatik und Systembiologie des Helmholtz Zentrums München, nun zeigen konnte. Wie in der aktuellen Ausgabe der Fachzeitschrift "Endocrinology" berichtet, gelang den Wissenschaftlern mit Hilfe einer systematischen Analyse des Stoffwechselgeschehens der Nachweis molekularer Indikatoren, sogenannte Biomarker, für umweltbedingte Krankheiten. Das Verfahren eignet sich unter anderem auch für präklinische Studien, in denen mögliche Nebenwirkungen von potentiell therapeutischen Wirkstoffen erfasst werden müssen.
Die Bioinformatiker analysierten in der vorliegenden Studie Daten einer präklinischen Metabolomics-Studie an gesunden und diabetischen Mäusen. Metabolomics betrachtet dabei alle charakteristischen Stoffwechsel-Eigenschaften, also die Gesamtheit kleiner Moleküle einer Zelle oder eines Gewebes. Jeweils eine Teilgruppe der Tiere wurde mit dem Diabetesmedikament RoziglitazoneTM behandelt. Dann wurden je Probe mehr als 800 Metabolite, also Stoffwechselprodukte, im Blutplasma von insgesamt vierzig Mäusen quantitativ bestimmt.
Karsten Suhre, der die Arbeiten am Helmholtz Zentrum München leitete, erläutert die Resultate: "Es stellte sich heraus, dass in vielen Fällen die Verhältnisse zwischen den Konzentrationen bestimmter Metabolite aussagekräftiger sind als deren absolute Konzentrationen". Durch ein anschließendes Zusammenführen der Teststatistiken und das gemeinsame Auswerten solcher Metabolitenpaare im sogenannten Clustering könne man Gruppen von Metaboliten identifizieren, die eine Einordnung der Tiere in "gesund/diabetisch" oder "behandelt/unbehandelt" erlaube.
Die vorliegenden Ergebnisse zeigen, dass sich mit einer bioinformatischen Analyse von komplexen, im Hochdurchsatz erhaltenen Metabolomics-Daten Diabetes-Biomarker identifizieren lassen. Suhre: "Im Zusammenspiel mit der neuen Metabolomics-Technologieplattform (metaP) am Helmholtz Zentrum München kann dieser bioinformatische Ansatz für die automatische Identifizierung von Gruppen relevanter Biomarker bei Krankheiten eingesetzt werden". Bei der präklinischen Untersuchung der Wirkungsweise neuer Medikamente erlaube Metabolomics zudem eine frühzeitige Aufdeckung möglicher Nebenwirkungen auf den Stoffwechsel.
Bis dato standen zur Untersuchung von metabolischen Erkrankungen vor allem Methoden aus der Genetik und der Transkriptionsanalyse im Vordergrund, die die genetische Aktivität von Zellen analysiert.
Weiterentwicklungen auf dem Gebiet der Massenspektroskopie, mit deren Hilfe unbekannte Teilchen in einer Probe nachgewiesen und identifiziert werden können, erlauben seit kurzem, auch das Metabolom umfassend und im Hochdurchsatz zu untersuchen. "Mit diesem Quantensprung im Bereich der Metabolitenanalytik stellt sich an die Bioinformatik nun die Herausforderung, auf die Komplexität dieser Hochdurchsatz-Metabolomicsdatensätze zugeschnittene, numerische Auswertungs-methoden zu entwickeln", erklärt Karsten Suhre. (HelmholtzZentrum)
Publikation:
"Bioinformatics analysis of targeted metabolomics - uncovering old and new tales of diabetic mice under medication",
Elisabeth Altmaier, Steven L. Ramsay, Armin Graber, Hans-Werner Mewes, Klaus M. Weinberger, Karsten Suhre,
Endocrinology, Bd. 149(7), S. 3478-3489, Juli 2008
http://endo.endojournals.org/cgi/content/abstract/149/7/3478
Ansprechpartner:
Professor Dr. Karsten Suhre
Department für Biologie der LMU und Institut für Bioinformatik und Systembiologie des HelmholtzZentrums München
Tel.: 089 / 3187 - 2627
E-Mail: karsten.suhre@helmholtz-muenchen.de
Web: http://mips.gsf.de/staff/suhre/
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Biologie, Chemie, Ernährung / Gesundheit / Pflege, Informationstechnik, Medizin
überregional
Forschungs- / Wissenstransfer, Forschungsergebnisse
Deutsch
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