Teilprojekt eines Verbundes

Risikovorhersage

Förderkennzeichen: 01GM1926A
Fördersumme: 324.856 EUR
Förderzeitraum: 2020 - 2027
Projektleitung: Prof. Dr. Eric Schulze-Bahr
Adresse: Westfälische Wilhelms-Universität Münster, Universitätsklinikum Münster (UKM), Institut für Genetik von Herzerkrankungen (IfGH)
Albert-Schweitzer-Campus 1, D3
48149 Münster

Die zunehmende Kenntnis von Genen, die zu seltenen Erbkrankheiten und zum plötzlichen Herztod führen, hat zu einer standardisierten, routinemäßigen Durchführung von Gentests in der kardiologischen Versorgung geführt. Das angeborene Long QT-Syndrom (LQTS) ist hierfür eine solche, hervorgehobene Erkrankung, die im EKG gut erkennbar ist; bei über 70% der Patienten kann eine zugrunde liegende genetische Ursache identifiziert werden. Bei Trägern der identischen Genmutation, jedoch, variiert das Risiko für schwere, kardiale Ereignisse erheblich, was auf zusätzliche, wichtige Krankheitsfaktoren hinweist. Die Projektpartner von LQTS-NEXT werden beim LQTS der Hypothese nachgehen und zeigen, dass neben der ursächlichen Genmutation zusätzliche, genetische Faktoren sowie klinische/EKG-Parameter bestehen und die Ausprägung einer Genmutation in Bezug auf die Schwere der Erkrankung modulieren und die Einbeziehung aller Parameter in einen Risikovorhersage-Algorithmus individuelle, personalisierte Bewertung des medizinischen Risikos liefern kann. In LQTS-NEXT werden international renommierte Forscher aus der Genomforschung und aus der klinischen Versorgung, aber auch Wissenschaftler mit Expertise in Künstlicher Intelligenz ("artificial intelligence") zusammenarbeiten, um an einer der größten Kohorten weltweit (über 7.000 LQTS-Patienten) diese Hypothesen zu testen. Das Projekt kann ggf. analog als Modell zur Erfassung von Krankheitsmodifikatoren bei anderen Erbkrankheiten dienen, um genomische Risikoprofile und genetische Risikobewertungen zu erstellen. Darüber hinaus werden modernste Methoden der Genomforschung (u. a. "whole-genome sequencing" (WGS), Variantenanalysen in nicht-kodierenden Regionen oder Änderungen der Kopienanzahl von Genen ("copy-number-variation", CNV) in den nicht-aufgeklärten Fällen (ca. 20-30%) angewendet.