Identifizierung von Assoziationen zwischen Mikrobiom und Wirtsgenetik mittels gesamtlängen 16S rRNA Gensequenzierung
Humangenetik
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Das menschliche Darmmikrobiom – das die Gesamtheit aller Mikroorganismen im Darm umfasst – steht in ständiger Wechselwirkung mit seinem Wirt und wurde als Modulationsfaktor für die Gesundheit sowie eine Vielzahl von Krankheiten mit (auto-)entzündlichen Komponenten, wie chronisch entzündlichen Darmerkrankungen, rheumatoider Arthritis und Multipler Sklerose, impliziert. Während Umwelt- und Ernährungsfaktoren als Haupteinflussfaktoren für die Diversität und Zusammensetzung des Darmmikrobioms gelten, wird davon ausgegangen, dass genetische Wirtsfaktoren einen tiefgreifenden Einfluss auf die Gestaltung von Wechselwirkungen zwischen Wirt und Mikrobiom haben. Diese Wechselwirkungen erfolgen sowohl durch aktive als auch passive Mechanismen. Wir nutzten Mikrobiom-Abundanzdaten, die aus vollständiger 16S-Gensequenzierung gewonnen wurden, in Kombination mit menschlichen Genomdaten aus Genotypisierung und Imputation, um statistische Analysen zur Identifizierung von Assoziationen mikrobieller Häufigkeit und Prävalenzmuster sowie menschlicher genetischer Variation in mehreren deutschen Kohorten durchzuführen. Diese Methode wird häufig als Mikrobiom-basierte genomweite Assoziationsstudie (mGWAS) oder Mikrobiom-quantitative Trait-Locus (mQTL)-Kartierung bezeichnet. Wir sequenzierten und analysierten 16S rRNA-basierte Mikrobiom-Profile von etwa 8.500 deutschen Individuen in fünf Kohorten aus Kiel, Greifswald und Potsdam. Die Datenerhebung wurde durch die COVID-19-Pandemie verzögert, jedoch ist ein Großteil der ursprünglich geplanten Analysen abgeschlossen und wird bis Anfang 2025 vollständig abgeschlossen sein. Derzeit verfügbare Profile zeigen, dass unsere Arbeitsabläufe in der Probenvorbereitung solide funktionieren. Außerdem beobachten wir eine starke Konsistenz von Abundanzprofilen über Kohorten hinweg, mit nur geringfügigen Unterschieden in der Stichprobenkollektiv-Heterogenität zwischen den Kohorten. Eine vorläufige mGWAS wurde an einer Stichprobe von etwa 2.500 Individuen durchgeführt, für die sowohl vollständig verarbeitete genetische als auch Mikrobiom-Daten für eine Gesamtauswahl von 308 Merkmalen vorlagen, die von Abundanz- und Prävalenzprofilen mikrobieller Arten abgeleitet wurden. Diese vorläufigen Daten wurden in einer Invers-Varianz-Meta-Analyse kombiniert, die mehrere menschliche Genom-Loci mit mikrobiellen Signaturen von stark signifikanter Assoziation an den Chromosomen 4 und 15 in Verbindung brachte, mit einer Gesamtzahl von über 300 Loci, die das Signifikanzniveau von p<10^-5 überschritten. Diese Loci umfassen Gen-Loci mit zuvor identifizierten Assoziationssignalen, die auf potenzielle Beteiligung an Wirt-Mikrobiom-Interaktionen hinweisen. Weitere Analysen von Korrelationen zwischen bestimmten Merkmalen und Co-Abundanz-Netzwerken werden derzeit vorbereitet und nach Abschluss der Datenerhebung durchgeführt. Downstream-Analysen unter Verwendung sogenannter Mendelscher Randomisierung zur Identifizierung kausaler Verbindungen zwischen Mikrobiom und Wirtsmerkmalen sind außerdem in Vorbereitung. Zusammenfassend zeigt die vorläufige Datenanalyse ein hohes Potenzial zur Replikation früherer und zur Identifizierung weiterer menschlicher genomischer Loci, die an Wirt-Mikrobiom-Interaktionen beteiligt sind, und wird hochrelevant für die Entdeckung von Kandidatengenen, die Generierung neuer Hypothesen und deren funktionelle Untersuchung sein.
