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Neue statistische and bioinformatische Methoden zur Identifizierung genetischer Faktoren für den kognitiven Abbau und die Krankheitsprogression in Vordemenzstadien und der Alzheimer-Krankheit

Fachliche Zuordnung Biologische Psychiatrie
Kognitive und systemische Humanneurowissenschaften
Molekulare Biologie und Physiologie von Nerven- und Gliazellen
Förderung Förderung von 2019 bis 2024
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 429106243
 
Erstellungsjahr 2024

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Morbus Alzheimer (MA) ist die wichtigste Ursache für Demenz, welche substanzielle Kosten für die Gesellschaft verursacht von ca. 1% des globalen BSP. Den Eintritt von Demenz beim MA-Patienten um fünf Jahre zu verzögern, könnte die Behandlungskosten bis 2050 substanziell reduzieren. Da MA eine umfangreiche genetische Basis hat, sind viele pathologische Pathways der Erkrankung wahrscheinlich durch genetische Faktoren bestimmt, die Proteinfunktion und -expression beeinflussen. Um ein besseres Verständnis dieser Pathways zu erreichen, haben wir einen neuartigen Pathway-Score-basierten Regressionsansatz entwickelt. Wir haben diesen Ansatz, der auch longitudinale Daten und zeitabhängige Effekte erlaubt, benutzt, um genetische Daten von Patienten in prodromalen Stadien von MA, d.h. mild cognitive impairment (MCI), zu analysieren. Vorläufiges Ergebnis der Analyse von 22 ausgewählten Pathways ist die Identifizierung von vier potenziell signifikanten Pathways, wenn auch eine weitere Validierung notwendig ist. Wir sind gegenwärtig in der Vorbereitung eines Software-Pakets, das wir frei verfügbar machen werden. Zusätzlich zu den genetischen Analysen hat das Projekt auch epigenetische Veränderungen analysiert, namentlich in der größten MA-Fall-Kontroll-Meta-Studie des EADB-Konsortiums. Diese Untersuchung hat Methylierungsveränderungen von spezifischen CpG-Markern innerhalb von MA-Risiko-Loci identifiziert, die die in einer genomweiten Assoziationsstudie (GWAS) beobachteten genetischen Effekte vermitteln. Der Pathway-basierte Analyseansatz wurde außerdem erfolgreich in kollaborativen Projekten eingesetzt und führte zu mehreren Publikationen. Die Analyse-Pipeline folgt einem adaptierbaren Design, so dass sie die Betrachtung neuerer Methoden für die Evaluierung der funktionellen Konsequenzen genetischer Varianten und die Analyse weiterer Phänotypen erlaubt. Diese Adaptierbarkeit verspricht, die Pathway-Analyse-Pipeline zu einem wertvollen Werkzeug in der zukünftigen genetischen Forschung zu MA und anderen Phänotypen außerhalb der Neurodegeneration zu machen.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

 
 

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