Integration von genetischen und Mikrobiomdaten zur Krankheitsvorhersage

Jüngste Fortschritte in der Wissenschaft haben es Forschern ermöglicht, verschiedene Krankheiten auf neue Weise zu untersuchen. Ein vielversprechendes Gebiet heisst "multi-omische Technologien", die viele biologische Faktoren gleichzeitig betrachten. Das hat Wissenschaftlern geholfen, neue Marker zu finden, die helfen könnten, häufige Krankheiten wie Herzkrankheiten, Diabetes, Lebererkrankungen, Demenz und Krebs vorherzusagen.

Traditionell haben Ärzte grundlegende Faktoren wie Alter, Geschlecht, Körpergewicht und bestimmte medizinische Tests verwendet, um das Risiko dieser Krankheiten einzuschätzen. Aber mit dem Aufkommen der Multi-Omik ist es jetzt möglich, viele biologische und zelluläre Faktoren gleichzeitig zu betrachten. Das kann zu genaueren Risikovorhersagen führen.

#Polygenetische Risikoscores

Ein weiteres spannendes Werkzeug in dieser Forschung sind die polygenetischen Risikoscores (PRS). Diese Scores messen das genetische Risiko für bestimmte Krankheiten basierend auf vielen verschiedenen Genen. Studien haben gezeigt, dass PRS nützlich sein können, um Krankheiten wie Herzkrankheiten, Krebs, Diabetes und mehr vorherzusagen. Das liegt daran, dass PRS aus einem einfachen und kostengünstigen genetischen Test berechnet werden können, der Hunderte von Scores liefert.

Deshalb schauen Forscher auf der ganzen Welt, wie effektiv PRS in klinischen Anwendungen sein können.

#Die Rolle der Darmmikrobiota

Zusätzlich zu genetischen Faktoren haben Wissenschaftler auch die Darmmikrobiota untersucht. Das bezieht sich auf die Gemeinschaft von Mikroorganismen, die in unseren Eingeweiden leben. Forschungen legen nahe, dass diese Bakterien viele häufige Krankheiten beeinflussen können. Bestimmte Muster in der Darmmikrobiota wurden mit Krankheiten wie Typ-2-Diabetes und Lebererkrankungen in Verbindung gebracht, was darauf hindeutet, dass das Mikrobiom im Darm helfen könnte, Krankheitsrisiken vorherzusagen.

Obwohl genetische Studien Verbindungen zwischen unseren Genen und der Darmmikrobiota gefunden haben, ist der Grad, in dem die Genetik das Mikrobiom im Darm beeinflusst, immer noch nicht gut verstanden.

#Kombination von polygenetischen Risikoscores und Mikrobiom im Darm

Durch die Fortschritte in der Technologie und die nicht-invasiven Methoden zur Probenahme werden PRS und Daten zur Darmmikrobiota als wichtige Elemente für zukünftige Krankheitsrisikovorhersagen betrachtet. In dieser Studie haben Forscher untersucht, wie gut PRS, die Zusammensetzung des Mikrobioms im Darm und traditionelle Risikofaktoren ein Spektrum gängiger Krankheiten vorhersagen können. Sie konzentrierten sich auf Krankheiten, die eine signifikante Vorhersagekraft sowohl aus PRS als auch aus Studien zur Darmmikrobiota gezeigt haben, nämlich koronare Herzkrankheit (KHK), Typ-2-Diabetes (T2D), Alzheimer-Krankheit (AD) und Prostatakrebs.

Die Forscher verwendeten Daten aus einer grossen bevölkerungsbasierten Studie in Finnland namens FINRISK 2002. Sie untersuchten, wie effektiv PRS, Mikrobiomscores und traditionelle Risikofaktoren bei der Vorhersage dieser Krankheiten waren.

#Studienergebnisse

In der FINRISK 2002-Studie sammelten die Forscher genetische Daten und Mikrobiomdaten von Teilnehmern und verfolgten die Entwicklung von Krankheiten über die Zeit. Sie identifizierten die Anzahl neuer Fälle für jede Krankheit über einen durchschnittlichen Nachverfolgungszeitraum von etwa 18 Jahren, indem sie elektronische Gesundheitsakten durchsuchten.

Die Forscher fanden heraus, dass für KHK, T2D und AD bestimmte Risikofaktoren signifikant unterschiedlich waren zwischen denen, die die Krankheit entwickelten, und denen, die es nicht taten. Für Prostatakrebs bemerkten sie Unterschiede im Ausgangsalter und in den Rauchgewohnheiten.

#Polygenetische Risikoscores und Krankheitsvorhersage

Um die Effektivität von PRS und herkömmlichen Risikofaktoren bei der Vorhersage von Krankheiten zu bewerten, verwendeten die Forscher statistische Modelle. Für jede Krankheit bestimmten sie, welche Risikofaktoren die stärksten Vorhersagekräfte hatten. Alter ist als einer der besten Vorhersagefaktoren für die meisten Krankheiten herausgekommen, während andere Faktoren wie Blutdruck und BMI ebenfalls eine bedeutende Rolle spielten.

Im Vergleich zur Vorhersagekraft von PRS fanden die Forscher, dass PRS wertvolle Informationen lieferten. In den meisten Fällen zeigten PRS eine stärkere Verbindung mit dem Auftreten der Krankheit als die Familiengeschichte, die oft als wichtiger Risikofaktor angesehen wird.

#Mikrobiom im Darm und Krankheitsvorhersage

Neben den genetischen Daten schauten die Forscher auch auf die Zusammensetzung des Mikrobioms im Darm. Sie verwendeten Sequenzierungstechniken, um Stuhlproben von Teilnehmern zu analysieren. Ihr Ziel war es zu sehen, wie Variationen in den Darmbakterien mit dem Risiko für die Entwicklung von Krankheiten assoziiert sind.

Sie entdeckten, dass bestimmte Diversitätsmuster in der Darmmikrobiota mit dem Krankheitsrisiko verknüpft waren, insbesondere für T2D. Allerdings fanden sie heraus, dass die Vorhersagekraft des Mikrobioms im Darm nicht so stark war, wenn man es mit traditionellen Risikofaktoren kombinierte, verglichen mit der individuellen Leistung von PRS.

#Integratives Risikomodell

Die Forscher kombinierten dann PRS-Scores, Mikrobiomdaten und Standardrisikofaktoren, um ihre gemeinsame Fähigkeit zur Vorhersage von Krankheiten zu bewerten. Sie fanden heraus, dass die Hinzufügung von PRS und Mikrobiomdaten die Vorhersagen für alle vier untersuchten Krankheiten allgemein verbesserte.

Zum Beispiel verbesserte die Einbeziehung von PRS- und Mikrobiomscores die Vorhersagen für KHK, T2D, AD und Prostatakrebs deutlich im Vergleich zur Verwendung von Standardrisikofaktoren allein.

#Alter als Faktor

Alter war durchweg der stärkste individuelle Vorhersagefaktor für alle untersuchten Krankheiten, aber die Einbeziehung von PRS- und Mikrobiomscores verbesserte die Vorhersagemodelle. Die Ergebnisse deuteten darauf hin, dass diese kombinierten Modelle eine bessere Bewertung des Krankheitsrisikos liefern könnten als herkömmliche Faktoren allein.

#Einschränkungen der Studie

Obwohl die Ergebnisse vielversprechend sind, hatte die Studie auch einige Einschränkungen. Erstens wurden die Mikrobiota und Risikofaktoren nur einmal zu Beginn der Studie gemessen, was bedeutet, dass Veränderungen über die Zeit nicht erfasst wurden. Die Zusammensetzung der Darmbakterien kann sich aufgrund verschiedener Faktoren wie Ernährung, Medikamente und Umwelt ändern.

Zweitens wurden einige wichtige Faktoren wie die Familiengeschichte von Alzheimer nicht untersucht. Dies könnte die Ergebnisse beeinflussen, insbesondere da die Familiengeschichte bedeutend für das Verständnis des Krankheitsrisikos ist.

Schliesslich stammten die Studienteilnehmer hauptsächlich aus einer bestimmten demografischen Gruppe (finnische Personen), was die Übertragbarkeit der Ergebnisse auf andere Bevölkerungen einschränken könnte.

#Fazit

Diese Studie stellt einen der ersten Versuche dar, genetische Daten, Analysen der Darmmikrobiota und klinische Faktoren zu kombinieren, um häufige Krankheiten vorherzusagen. Die Forscher hoben hervor, dass obwohl Verbindungen zwischen der Darmmikrobiota und Krankheiten festgestellt wurden, die Nützlichkeit zur Verbesserung klinischer Risikovorhersagen weniger klar war im Vergleich zu den starken Vorhersagefähigkeiten von PRS.

Insgesamt legt diese Forschung nahe, dass die Integration von PRS- und Mikrobiomdaten das Vorhersagepotenzial für Krankheiten maximieren könnte, was einen wichtigen Schritt in Richtung besserer Risikobewertung im Gesundheitswesen darstellt. Weitere Studien sind notwendig, um diese Modelle zu verfeinern und ihre Nützlichkeit in verschiedenen Populationen zu bestätigen.