Verbund

mitOmics: Bioinformatische und statistische Analyse genomischer Daten von Patienten mit mitochondrialen Krankheiten zur Identifizierung kausaler Mutationen und Pathways

Mitochondrien sind wichtige Bestandteile unserer Zellen, die unter anderem für die zelluläre Energieproduktion essentiell sind. Sind Mitochondrien in ihrer Funktion gestört, führt dies deshalb häufig zu Erkrankungen von Organen, die einen hohen Energiebedarf haben, wie z. B. Muskeln, Herz und Gehirn. Die zugrundeliegenden genetischen Ursachen dieser Funktionsstörungen sind bisher nicht ausreichend verstanden. Daher kann gegenwärtig nur für einen geringen Teil der Betroffenen die Ursache ihrer mitochondrialen Erkrankung ermittelt werden. Eine genaue Diagnose ist jedoch wichtig für die genetische Beratung der Betroffenen, z.B. bezüglich Familienplanung, und dafür, eine geeignete Behandlung zu entwickeln. Das Ziel des Verbundes ist daher, durch einen systemorientierten Ansatz zu einer weiteren Aufklärung der genetischen Ursachen mitochondrialer Erkrankungen beizutragen. Dazu werden verschiedene Daten von Patientinnen und Patienten erhoben, wie z. B. genomische, transkriptomische und funktionelle Daten. Die Daten werden dann auf bioinformatischer Ebene verknüpft und ausgewertet. Die Ergebnisse des Projekts sollen zu einer Verbesserung der molekularen Diagnostik mitochondrialer Erkrankungen beitragen. Zum einen durch eine erweiterte Kenntnis der Ursachen, zum anderen durch die Entwicklung neuer Werkzeuge für die klinische Befunderhebung. Aufbauend darauf können sich auch neue Therapieoptionen eröffnen.

Teilprojekte

Abgeschlossen

Mitochondriale Erkrankungen - Definition der genetischen Architektur durch Genomsequenzierung und Transkriptionsanalyse

Förderkennzeichen: 01ZX1805
Gesamte Fördersumme: 292.113 EUR
Förderzeitraum: 2018 - 2019
Projektleitung: Dr. Tobias Haack
Adresse: Eberhard Karls Universität Tübingen, Universitätsklinikum, Institut für Medizinische Genetik und Angewandte Genomik
Calwerstr. 7
72076 Tübingen

Mitochondriale Erkrankungen - Definition der genetischen Architektur durch Genomsequenzierung und Transkriptionsanalyse

Das Ziel des Verbundes ist es, durch einen systemorientierten Ansatz zur Aufklärung der molekularen Ursachen mitochondrialer Erkrankungen beizutragen. Dazu werden patienten-spezifisch Hochdurchsatzdaten erhoben, die auf bioinformatischer Ebene verknüpft und ausgewertet werden. In diesem Teilprojekt soll die Sequenzierung des Genoms und Transkriptoms von Patientinnen und Patienten erfolgen, deren ursächliche Gen-Defekte durch eine Exomsequenzierung nicht geklärt werden konnten.

Abgeschlossen

Bioinformatische und statistische Analyse genomischer Daten von Patienten mit mitochondrialen Krankheiten zur Identifizierung kausaler Mutationen und Pathways

Förderkennzeichen: 01ZX1405A
Gesamte Fördersumme: 448.639 EUR
Förderzeitraum: 2014 - 2018
Projektleitung: Dr. Julien Gagneur
Adresse: Ludwig-Maximilians-Universität München, Genzentrum
Feodor-Lynen-Str. 25
81377 München

Bioinformatische und statistische Analyse genomischer Daten von Patienten mit mitochondrialen Krankheiten zur Identifizierung kausaler Mutationen und Pathways

Das vorliegende Teilprojekt (Bioinformatik) soll statistische Modelle entwickeln, die kausale Mutationen und kausale Signalwege anhand des integrativen Genotyps, des Genexpressionsprofils, des funktionellen genomischen Screenings sowie phänotypischer Daten von Patienten-Zelllinien identifizieren können. Zur Entwicklung statistischer Methoden anhand des Genotyps, der Genexpression und phänotypischer Daten werden wir Bayessche Netzwerkmodellierung und Methoden vom Maschinellen Lernen einsetzen. Weiterhin sollen Methoden für die Analyse von Rohdaten (Normalisierung, Modellierung von stochastischen Prozessen wie experimentelles Rauschen) aus shRNA-Screens an Patienten-Zelllinien etabliert werden. Dies wird im ersten Schritt durch Analyse von shRNA-Daten in Kontrollzellen zu einer Liste der Gene der mitochondrialen Atmungskette führen. Anschließend werden statistische Modelle entwickelt, die eine Identifizierung von kausalen Mutationen und Signalwegen in Patienten anhand des Genotyps und personalisierter shRNA-Screening-Ergebnisse sowie deren Validierung in positiven Kontroll-Zelllinien ermöglichen. Die Generierung der Rohdaten und Validierung der Vorhersagen wird in den zwei anderen mitOmics-Teilprojekten durchgeführt.

Abgeschlossen

Identifizierung von kausalen Krankheitsgenen und Signalwegen durch systematische und personalisierte genetische Interaktionskartierung

Förderkennzeichen: 01ZX1405B
Gesamte Fördersumme: 620.622 EUR
Förderzeitraum: 2014 - 2018
Projektleitung: Dr. Fabiana Perocchi
Adresse: Helmholtz Zentrum München, Deutsches Forschungszentrum für Gesundheit und Umwelt (GmbH), Institut für Humangenetik (IHG)
Ingolstädter Landstr. 1
85764 Neuherberg

Identifizierung von kausalen Krankheitsgenen und Signalwegen durch systematische und personalisierte genetische Interaktionskartierung

In diesem Teilprojekt wird ein genomweites, unverfälschtes, genetisches Screening an Fibroblasten aufgebaut, die von Patientinnen und Patienten mit Beeinträchtigungen der oxidativen Phosporylierung und der mitochondrialen Atmungskette stammen. Hierzu soll ein "pooled" RNAi-basierter Ansatz eingesetzt werden, bei dem die Zellkulturen gleichzeitig mit Hunderten oder Tausenden von unterschiedlichen kurzen Haarnadel-RNAs behandelt werden, wodurch die Auswirkungen des genetische Knock-downs parallel bestimmt werden kann. Da dieser Ansatz relativ neu ist, werden zunächst die experimentellen Protokolle und Versuchsbedingungen an humanen Fibroblasten als Kontrollzelllinien optimiert, wobei der mitochondriale Metabolismus durch die Anzucht auf nicht-fermentierbaren Kohlenstoffquellen induziert wird. Mit der etablierten Versuchsreihe kann anschließend der pooled RNAi-Screen auf zehn humane primäre Fibroblasten-Zelllinien von gesunden Menschen und 40 humane primäre Fibroblasten-Zelllinien von Patientinnen und Patienten mit unbekannten genetischen Fehlern ausgeweitet werden. So können Gene für weitere Untersuchungen selektiert werden, deren Knockdown eine verbesserte Fitness des Mitochondrien-abhängigen Metabolismus aufweisen. Die funktionale Rolle von neu-identifizierten, epistatischen Interaktionen werden über quantitative PCR und Komplementationsversuche validiert. Gene mit besonderer Relevanz können letztlich für eine gezielte und detaillierte Bestimmung der mitochondrialen physiologischen und bioenergetischen Eigenschaften ausgewählt werden.

Abgeschlossen

Definition der genetischen Architektur durch Genomsequenzierung und Transkriptionsanalyse

Förderkennzeichen: 01ZX1405C
Gesamte Fördersumme: 742.548 EUR
Förderzeitraum: 2014 - 2018
Projektleitung: Dr. Tobias Haack
Adresse: Klinikum rechts der Isar der Technischen Universität München, Institut für Humangenetik
Trogerstr. 32
81675 München

Definition der genetischen Architektur durch Genomsequenzierung und Transkriptionsanalyse

In diesem Teilprojekt soll die Sequenzierung des Genoms und Transkriptoms von Patientinnen und Patienten erfolgen, deren ursächliche Gen-Defekte durch eine Exomsequenzierung nicht geklärt werden konnten. Im Laufe des Projekts sollen 60 Genome und 70 Transkriptome sequenziert werden. Die Ergebnisse fließen in die anderen Teilprojekte ein.