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Die Signatur des Krebses

22. August 2019 Statistische Werkzeuge für die Krebsforschung

Genom, Proteom, Metabolom: Die heutige Forschung betrachtet Gene, Proteine und Stoffwechselprodukte oft in ihrer Gesamtheit – und das nicht nur in einer Zelle, sondern auch in ganzen Organismen oder einer ganzen Population. Diese ganzheitliche, „omische“ Betrachtungsweise
ist dabei, die lebenswissenschaftliche Forschung grundlegend zu verändern. Beispielsweise in der Krebsforschung könnte es so möglich werden, verschiedene Formen der Erkrankung auf molekularer Ebene zu differenzieren und spezifischer zu behandeln.

Das Mikrobiom im Blick: Der Bioinformatiker Ludwig Geistlinger entwickelt Methoden, um in komplexen Datensammlungen Muster zu erkennen, die auf eine Krebserkrankung hindeuten. Hinweise liefert auch die Zusammensetzung des Mikrobioms, der verschiedene

Das 2019 bewilligte DFG-Projekt „Multi-omische Anreicherungsanalyse von genomischen Krebsdaten“ will in diesem Sinn statistische Werkzeuge für die Krebsforschung implementieren. „Wir entwickeln spezielle Methoden zur effektiven Analyse und Interpretation von komplexen genomischen Krebsdaten“, sagt der Bioinformatiker Ludwig Geistlinger, der im Rahmen eines DFG-Stipendiums an die City University of New York gekommen ist. Gegenstand der Analysen ist also das Erbgut und der Stoffwechsel von Krebszellen. Der Fokus des Projekts liegt auf Methoden zur Genexpressionsanalyse, insbesondere der Analyse von Genmengen – englisch „Gene Set Enrichment Analysis“, kurz GSEA.

Mithilfe der GSEA-Methode lässt sich ermitteln, ob bestimmte Gruppen von Genen („Genmengen“) in Krebszellen übereinstimmend Abweichungen von gesunden Zellen zeigen. Wird eine bestimmte Genmenge beispielsweise bei Krebspatienten häufiger oder seltener abgelesen als bei gesunden Menschen, kann das ein Hinweis auf betroffene Stoffwechselwege sein. „Aus der Krebsforschung kamen in den letzten Jahren zunehmend Impulse für die multi-omische Charakterisierung der Erkrankungen“, erklärt Geistlinger. In die multi-omische Betrachtung fließen Informationen zum Erbgut, zur Proteinausstattung und zu Stoffwechselprodukten betroffener Zellen ein.

Aber Geistlinger hat noch ein weiteres „Om“ im Blick: das Mikrobiom, also die Gesamtheit der Mikroorganismen, die den menschlichen Körper besiedeln. „Die experimentellen Techniken, mit denen das Mikrobiom untersucht wird, ähneln prinzipiell denen, mit denen man die Genexpression analysiert“, sagt Geistlinger. „In beiden Fällen kommt eine Tabelle heraus, die eine Quantifizierung der untersuchten Elemente erlaubt. Dass die Ergebnisse so ähnlich aussehen, ermunterte uns, die GSEA-Methodik auf Mikrobiomanalysen zu übertragen.“

In Pilotstudien konnte Geistlinger zeigen, dass die GSEA-Methode prinzipiell auf Mikrobiomdaten anwendbar ist. So kann er Veränderungen in der Bakterienbesiedelung erkennen, bei denen Gruppen von Bakterienarten gleichermaßen angereichert oder verringert sind. Die Interaktion möglicherweise krebserregender Bakterien mit betroffenen Körperzellen ist eine weitere Dimension der Erkrankung, die mithilfe von Geistlingers Methoden untersucht werden kann.

Für ihre systematische Anwendung auf Mikrobiomstudien möchte Geistlinger daher eine Datenbank kuratierter und definierter Bakterienmengen im Wiki-Format erstellen, die offen für Beiträge aller Nutzerinnen und Nutzer ist. Anhand dieser Sammlung würde es dann möglich, krankheitsspezifische Signaturen zu etablieren und die Ergebnisse neuer Studien mit diesen Signaturen zu vergleichen. Deren Identifikation wiederum könnte Hinweise auf bestimmte Ausprägungen einer Krebserkrankung geben, aber auch Zusammenhänge zwischen molekularen Mechanismen verschiedener Krankheiten herstellen: hilfreich für die präzise Diagnose oder das individuelle Therapiedesign.

„Es gibt eine Vielzahl von Studien, die Zusammenhänge von Veränderungen im Mikrobiom mit Erkrankungen wie Atherosklerose, Diabetes oder Rheuma nachweisen“, sagt Geistlinger. Perspektivisch können die von ihm entwickelten Methoden daher im Rahmen der Erforschung, Diagnose und Therapie dieser Krankheiten zum Einsatz kommen.

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