Verbund

MATCH - Personalisierte Pharmakotherapie in der Kardiologie

Kardiovaskuläre Erkrankungen sind europaweit die Hauptursache für Morbidität und Mortalität und verursachen sozioökonomische Kosten von über 200 Mrd. € jährlich. Die aktuell genutzte einheitliche Pharmakotherapie von Menschen mit einer Koronaren Herzkrankheit (KHK) kann das Auftreten weiterer ischämischer Ereignisse nicht ausreichend reduzieren und vernachlässigt zudem die genetische und phänotypische Individualität der einzelnen Patientinnen und Patienten. Neue, innovative Methoden zur Individualisierung der Behandlung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen sind daher dringend erforderlich.

Das „MATCH“-Konsortium zielt daher darauf ab, einen personalisierten Behandlungsansatz der KHK zu entwickeln. Hierzu wird ein interdisziplinärer und translationaler Ansatz genutzt und Expertise aus den Bereichen Kardiologie, Epidemiologie, Bildgebung, Bioinformatik, Statistik und Molekularbiologie vereint. „MATCH“ baut auf bereits bestehenden Daten verschiedener klinischer Studien zur gängigen Lipidtherapie, Daten zur funktionellen Bildgebung, Daten und Biomaterialien klinisch-epidemiologischer Kohorten, bioinformatischen Methoden sowie Tiermodellen auf. In einem ersten Schritt werden verschiedene „Omics“-Analysen in Bioproben der klinischen Studien durchgeführt. Aus diesen Daten wird mit bioinformatorischen Methoden eine Biomarker-Signatur identifiziert. Diese Signatur wird nachfolgend in Mausmodellen, epidemiologischen Kohorten sowie klinischen Lipidstudien validiert und optimiert.

Das Vorhaben ist Teil des transnationalen Forschungsverbundes „MATCH“ im Rahmen des ERA-Netzes Personalisierte Medizin (ERA PerMed). Gemeinsam arbeiten in diesem Verbund vier Arbeitsgruppen aus europäischen Partnerstaaten an der Lösung dieser Forschungsfrage. Die Arbeiten werden durch das Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf koordiniert. Das BMBF beteiligt sich an der Fördermaßnahme, um mit der transnationalen, koordinierten Zusammenarbeit eine möglichst schnelle Überführung innovativer Forschungsergebnisse in die Klinik zu unterstützen.

Teilprojekte

Bioinformatische Identifizierung und Validierung einer optimalen Biomarkersignatur

Förderkennzeichen: 01KU1910A
Gesamte Fördersumme: 158.989 EUR
Förderzeitraum: 2019 - 2022
Projektleitung: Prof. Dr. Tim Beißbarth
Adresse: Georg-August-Universität Göttingen - Universitätsmedizin - Zentrum für Informatik, Statistik und Epidemiologie - Institut für Bioinformatik
Goldschmidstr. 1
37077 Göttingen

Bioinformatische Identifizierung und Validierung einer optimalen Biomarkersignatur

Kardiovaskuläre Erkrankungen spielen weltweit eine große Rolle für Morbidität und Mortalität. Durch evidenzbasierte Medizin – vorangetrieben vor allem durch multizentrische klinische Studien - konnte die Behandlung der koronaren Herzerkrankung (KHK) in den vergangenen Jahren verbessert werden. Die meisten dieser klinischen Studien wiesen zwar statistisch signifikante Unterschiede auf, zeigten insgesamt jedoch keine relevante Reduktion des Gesamtrisikos. Die derzeitige, einheitlich genutzte Pharmako(lipid)therapie bei KHK-Patientinnen und -Patienten kann das Auftreten sekundärer ischämischer Ereignisse nicht ausreichend reduzieren und vernachlässigt die genetische und phänotypische Individualität des einzelnen Patienten. Neue, innovative Methoden zur Individualisierung der Behandlung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen sind daher dringend erforderlich. Innerhalb des "MATCH"-Konsortiums wird daher ein interdisziplinärer und translationaler Ansatz genutzt, und Expertise aus den Bereichen Kardiologie, Epidemiologie, Bildgebung, Bioinformatik, Statistik und Molekularbiologie vereint. "MATCH" baut auf bereits bestehenden Phänotyp-Genotyp-Daten verschiedener klinisch-kardiovaskulären Lipidstudien, Daten zur funktionellen Bildgebung, Daten und Biomaterialien klinisch-epidemiologischer Kohorten, bioinformatischen Methoden und Tiermodellen auf. In einem ersten Schritt werden verschiedene "Omics"-Analysen in Bioproben der klinischen Studien durchgeführt. Die Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf übernimmt hierzu "omics"-Untersuchungen, die Validierung der Biomarker-Signatur in Kohorten und klinischen Studien sowie die Verbundkoordination. Das Verbundvorhaben "MATCH" wird durch die Förderinitiative "ERA-PerMed" unterstützt und besteht aus insgesamt vier Projektpartnern.

Molekulare Phänotypisierung sowie Validierung und klinische Translation einer optimalen Biomarkersignatur

Förderkennzeichen: 01KU1910B
Gesamte Fördersumme: 240.000 EUR
Förderzeitraum: 2019 - 2022
Projektleitung: PD Dr. Mahir Karakas
Adresse: Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE), Universitäres Herzzentrum (UHZ), Klinik und Poliklinik für Allgemeine und Interventionelle Kardiologie
Martinistr. 52
20251 Hamburg

Molekulare Phänotypisierung sowie Validierung und klinische Translation einer optimalen Biomarkersignatur

Kardiovaskuläre Erkrankungen spielen weltweit eine große Rolle für Morbidität und Mortalität. Durch evidenzbasierte Medizin - vorangetrieben vor allem durch multizentrische klinische Studien - konnte die Behandlung der koronaren Herzerkrankung (KHK) in den vergangenen Jahren verbessert werden. Die meisten dieser klinischen Studien wiesen zwar statistisch signifikante Unterschiede auf, zeigten insgesamt jedoch keine relevante Reduktion des Gesamtrisikos. Die derzeitige, einheitlich genutzte Pharmakotherapie bei KHK-Patientinnen und -Patienten kann das Auftreten sekundärer ischämischer Ereignisse nicht ausreichend reduzieren und vernachlässigt die genetische und phänotypische Individualität des einzelnen Patienten. Neue, innovative Methoden zur Individualisierung der Behandlung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen sind daher dringend erforderlich. Innerhalb des "MATCH"-Konsortiums wird daher ein interdisziplinärer und translationaler Ansatz genutzt, und Expertise aus den Bereichen Kardiologie, Epidemiologie, Bildgebung, Bioinformatik, Statistik und Molekularbiologie vereint. "MATCH" baut auf bereits bestehenden Daten verschiedener klinisch-kardiovaskulärer Lipidstudien, Daten zur funktionellen Bildgebung, Daten und Biomaterialien klinisch-epidemiologischer Kohorten, bioinformatischen Methoden sowie Tiermodellen auf. In einem ersten Schritt werden verschiedene "Omics"-Analysen in Bioproben der klinischen Studien durchgeführt. Aus diesen Daten wird bioinformatorisch eine Biomarker-Signatur identifiziert. Diese Signatur wird nachfolgend in Mausmodellen, epidemiologischen Kohorten sowie klinischen Lipidstudien validiert und optimiert. Das Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf übernimmt in diesem Projekt die "omics"-Untersuchungen, die Validierung der Biomarker-Signatur in Kohorten und klinischen Studien sowie die Verbundkoordination.