Wie kleine Moleküle verborgene Krankheiten anzeigen

 

Folge 12: Aktuelle Chemie 2019 – Medizin und Gesundheit

Viele, vielleicht sogar die Hälfte der Menschen mit Diabetes wissen nicht, dass sie zuckerkrank sind, da ihre Symptome noch nicht auffallen. Dabei wäre eine möglichst frühzeitige Therapie bei Diabetes mellitus besonders lohnend, um die gravierenden Spätfolgen - wie etwa Amputationen oder einen vorzeitigen Tod - zu vermeiden. Das wird immer wichtiger, denn Diabetes mellitus gehört mit rund sieben Millionen Patienten, die von Ihrer Krankheit bereits wissen, zu den am weitesten verbreiteten Volkskrankheiten in Deutschland, berichtet das Deutsche Zentrum für Diabetesforschung (DZD) und erwartet wegen der älter werdenden Bevölkerung einen drastischen Anstieg in den kommenden 20 Jahren [1]. 

Um Biomarker aufzuspüren, die den tatsächlichen Gesundheitszustand schon vor den sichtbaren, äußeren Zeichen einer Krankheit anzeigen – dem subklinischen Zustand –, forschen Wissenschaftlerinnen weltweit an besseren Diagnosemöglichkeiten. Als einer der Pioniere fahndet Prof. Dr. med. Matthias Nauck vom Institut für Klinische Chemie und Laboratoriumsmedizin der Universitätsmedizin Greifswald danach im sogenannten Metabolom, der Gesamtheit aller kleinen Stoffwechselmoleküle eines Menschen. Mit seinem Team erfasst Nauck Moleküle, die kleiner als 1.000 Dalton sind. (Dalton ist ein Maß für die Masse eines Moleküls und ist definiert als 1⁄12 der Masse eines Kohlenstoff-Atoms.) Dazu zählen bereits bekannte diagnostische Marker, wie etwa Glucose, Kreatinin oder Cholesterin, aber auch bislang unbekannte Moleküle, die sich vielleicht als aussagekräftiger entpuppen könnten.

Seit 1997 analysiert der Laboratoriumsmediziner in der SHIP genannten Studie (Study of Health in Pommerania) Stoffwechselprodukte in den Blut- und Urinproben sowie Nasen- und Zungenabstrichen der vielen Tausend Probanden, die alle fünf Jahre nachuntersucht werden. In den Proben bestimmt er die kleinen Moleküle und Stoffwechselprodukte der Studien-Teilnehmenden, um in den pseudonymisierten Daten rückwirkend diejenigen Marker zu identifizieren, die eine spätere Krankheit anzeigen könnten. 

Nauck und sein interdisziplinäres Team aus Chemikerinnen, Biologen, Humanbiologinnen, Epidemiologen, Demographinnen, Biomathematikerinnen und Laboratoriumsmedizinern setzen dabei auf die NMR-Spektroskopie (NMR steht für Nuclear Magnetic Resonance, Kernspinresonanz). Nach kurzer Aufbereitung der Urin- und Blut-Proben können damit gleichzeitig 50 und mehr Substanzen analysiert werden, was nur eine Viertelstunde dauert. So lassen sich eine große Anzahl verschiedener Moleküle identifizieren sowie deren Konzentrationen bestimmen. Darüber hinaus lassen sich aus den Spektren metabolische Signaturen ableiten, ohne alle Moleküle zum gegenwärtigen Zeitpunkt identifizieren zu können. Mit diesem Messverfahren, das keine Schwankungen aufgrund von Reagenzien-Wechseln oder unterschiedlichen Kalibratoren kennt, „finden wir analytisch dieselben Werte nach 10 Jahren wieder“, freut sich Nauck, der aktuell Präsident der Deutschen Gesellschaft für Klinische Chemie und Laboratoriumsmedizin (DGKL) ist. 

Mehr als eine Veranlagung ablesbar

Das Metabolom zu analysieren ist besonders geeignet, weil sich im Profil der Stoffwechselmoleküle nicht nur die genetische Veranlagung, sondern auch das tatsächliche Risiko eines Menschen für eine Krankheit widerspiegelt. Ähnlich der Haut, an der man das Alter eines Menschen ablesen kann – eine Säuglingshaut unterscheidet sich erheblich von der eines Pubertierenden sowie von der eines mittelalten und eines alten Menschen – „verändert sich das Metabolom im Laufe des Lebens“, sagt Nauck. Der metabolische Fingerabdruck der Stoffwechselmoleküle spiegelt so auch Umwelteinflüsse und den Lebensstil eines Menschen wider und ist damit in der Lage das metabolische Alter anzuzeigen, also wie gesund und wie alt der Mensch unabhängig vom chronologischen Alter tatsächlich ist. 

Wie das Metabolom das biologische Alter widerspiegelt

Wer Sport treibt und sich gut ernährt, dessen Zellen und Körperfunktionen sind eher wie bei einem jüngeren Menschen und wer Drogen konsumiert oder fettleibig ist, dessen Stoffwechsel funktioniert mehr so wie der eines älteren und weniger gesunden Menschen. So „lässt sich der tatsächliche Gesundheitszustand und nicht nur die genetische Veranlagung einer Person für eine Krankheit mit den relativ einfach durchzuführenden NMR-Methoden erfassen“, erklärt Nauck. 

Auf der Suche nach neuen Markern

Die Krankheitsverläufe der Probanden aus der oben erwähnten SHIP-Studie verknüpft das Forscherteam mit den gewonnenen Metabolom-Daten. So können sie jene Moleküle und metabolische Signaturen identifizieren, die im Vorfeld einer Krankheit bei den Probanden bereits vorhanden sind, auch wenn noch keine Assoziationen mit einzelnen Krankheiten bekannt waren. „Mit den bisherigen Messmethoden ist es nicht möglich langfristig vorauszusagen, welche Menschen voraussichtlich zuckerkrank werden und ab wann. Es wäre aber sehr spannend, wenn wir bereits Personen im subklinischen Zustand erkennen und ggf. therapeutisch bereits Maßnahmen ergriffen werden könnten, um präventiv zu helfen“, sagt Nauck, der als Klinischer Chemiker und Laboratoriumsmediziner neue und einfach anzuwendende Methoden für die Laboratoriumsmedizin erschließen möchte. In der SHIP-Studie identifizierten sie inzwischen die ersten, vielversprechenden Moleküle und metabolische Signaturen. Diese gefundenen Marker müssen nun in unabhängigen Studien validiert werden.

Zukunft in der Laboratoriumsmedizin 

Der Laboratoriumsmediziner erwartet besonders von der Künstlichen Intelligenz (KI) in Zukunft große Fortschritte in diesem gerade sich etablierenden Gebiet. Die Analyse von Stoffwechselmolekülen und Symptomen durch Computer und selbstlernende Algorithmen werden „ungeahnte Möglichkeiten bieten“ neue Marker für Krankheiten in den angelegten Datenbanken aufzuspüren. Diese Meinung nährt auch eine diesen Monat veröffentlichte Studie aus München, in denen Proteom-Forscher die Gesamtheit der Eiweiße aus beliebigen Organismen dank selbstlernender Systeme deutlich schneller als bisher analysieren konnten [2]. 

Auch das rechtzeitige Erkennen einer bislang unerkannten Krankheit in Vorsorgeuntersuchungen lässt sich so vermutlich revolutionieren. Auch wenn ein jeder ein Recht auf Nicht-Wissen habe, wie Professor Nauck betont, könnte man jenen, die Vorsorge betreiben möchten, individuelle Zeitintervalle vorschlagen. Also etwa Gruppen mit unauffälligen metabolischen Profilen größere, vielleicht fünf-Jahres-Abstände für Vorsorgeuntersuchungen und anderen mit subklinischen Anzeichen im Metabolom – je nach Krankheit – besser einen Drei- oder sogar einen Halbjahres-Abstand zur Überprüfung empfehlen. Damit können Krankheit wie Diabetes in Zukunft besser diagnostiziert, überwacht und die massiven Krankheitsfolgen verringert werden, weil kleine Moleküle im Metabolom sich als zuverlässige Marker herausgestellt haben und deren Messung eines Tages in die Vorsorge integriert sein wird. 

Wissenschaftliche Beratung: Prof. Dr. med. Matthias Nauck, Universitätsmedizin Greifswald, Institut für Klinische Chemie und Laboratoriumsmedizin
 

 

Dr. Esther Schwarz-Weig

Wissenschaftsredakteurin im Redaktionsbüro WissensWorte, www.WissensWorte.de und Trainerin bei www.Spicy-Science.de

1

https://www.dzd-ev.de/presse/pressemitteilungen/pressemitteilungen-2019/innovative-diabetesforschung-fuer-eine-zukunftsfaehige-versorgung/index.html vom 27.5.2019

2

Nature Methods „Prosit: proteome-wide prediction of peptide tandem mass spectra by deep learning“ vom 27.5.2019 siehe Pressemitteilung der TUM: https://www.tum.de/die-tum/aktuelles/pressemitteilungen/details/article/35470/ ---

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