Teilprojekt eines Verbundes

Standort Hamburg

Förderkennzeichen: 01ZX2208A
Fördersumme: 127.149 EUR
Förderzeitraum: 2022 - 2024
Projektleitung: Prof. Dr. Jan Baumbach
Adresse: Universität Hamburg, Fakultät für Mathematik, Informatik u. Naturwissenschaften, Fachbereich Informatik
Notkestr. 9
22607 Hamburg

Der Verbund vereint die Expertisen aus der medizinischen Grundlagenforschung (Universitätsmedizin Greifswald), der funktionellen Proteinmodellierung (HIPS - Helmholtz-Institut für Pharmazeutische Forschung Saarland), der multi-Omics Netzwerkanalyse (Universität Hamburg) und der klinischen Anwendung (Universitätsmedizin Greifswald). Alternatives Spleißen (AS) ist ein biologischer Mechanismus, durch den aus derselben DNA-Sequenz (Gen) verschiedene Transkripte (RNA-Kopien eines DNA-Abschnitts) und letztendlich verschiedene Proteine gebildet werden können. Das Gesamtziel von Sys_CARE ist es, die Bedeutung von AS für die Krankheitsentstehung und ihren Verlauf erstmals mit systemmedizinischen Ansätzen zu untersuchen und die hierfür nötigen bioinformatischen Methoden zu entwickeln. Es besteht der Zugriff auf einen umfangreichen Datensatz aus molekularen und klinischen Daten, der im Zuge der zweiten Förderperiode dieses Projektes vervollständigt wird. Das Ziel ist die Validierung von identifizierten Transkripten, die bei Erkrankten signifikant häufiger oder seltener vorkommen als bei gesunden Personen und es ggf. erlauben, Patienten mit dilatativer Kardiomyopathie (DCM) und Patienten mit hypertensiver Nephrosklerose (HN) von Kontrollprobanden zu unterscheiden. Der Schwerpunkt der zweiten Förderperiode liegt auf dem Nachweis der mechanistischen Rolle von AS-Ereignissen bei DCM und HN. Die bisher gewonnenen Erkenntnisse über AS und deren Einfluss auf die Proteinfunktion werden genutzt, um Studien aufzusetzen, die 1) die Erkenntnisse durch Prüfung der Hypothesen an Teilnehmern der Study of Health in Pomerania (SHIP-TREND) und neuen Patientenkohorten sowie Tiermodellen validieren; 2) die Spezifität der Befunde für das jeweilige Krankheitsbild durch die Suche nach AS in unabhängigen neuen Krankheitskohorten nachweisen und 3) Empfehlungen für die Nutzung der neuen Erkenntnisse in der Präzisionsmedizin geben.