Wissenschaftler finden Gene, die entzündliche Darmerkrankungen verursachen können

Mithilfe genetischer "Feinkartierung" haben die Forscher nur einige wenige genetische Varianten untersucht, die die Autoimmunerkrankung entzündliche Darmerkrankung auslösen könnten.
Forscher haben einige genetische Varianten eingegrenzt, die entzündliche Darmerkrankung verursachen können.

In den Vereinigten Staaten leiden nach Angaben der Centers for Disease Control and Prevention (CDC) zwischen 1 und 1,3 Millionen Menschen an chronisch entzündlichen Darmerkrankungen (IBD). Der Zustand kann lähmend sein, da das körpereigene Immunsystem Teile seines Verdauungstraktes nicht erkennt und angreift.

Es ist derzeit nicht bekannt, was IBD verursacht, noch gibt es eine Heilung für den Zustand. Aber neue Forschung bringt uns näher zum Verständnis dieser Krankheit, da einige der genetischen Grundlagen für IBD aufgedeckt werden.

Forscher des Wellcome Trust Sanger Instituts in Hinxton im Vereinigten Königreich haben sich mit Wissenschaftlern des Broad Institute des MIT und der Harvard University, beide in Cambridge, MA, sowie dem GIGA-Institut der Universität Lüttich in Belgien zusammengetan welche genetischen Variationen stehen hinter der Erkrankung?

Die Ergebnisse wurden in der Zeitschrift veröffentlicht Naturund der erste Autor der Studie ist Dr. Hailiang Huang vom Massachusetts General Hospital und dem Broad Institute des MIT.

Studieren der genetischen Varianten hinter IBD

Dr. Huang und seine Kollegen führten eine genomweite Assoziationsstudie (GWAS) von 67.852 Menschen durch. Ein GWAS ist eine Methode, die schnell nach Biomarkern über ganze Mengen von DNA oder Genomen einer großen Anzahl von Menschen sucht, um genetische Assoziationen mit einer bestimmten Krankheit zu finden.

Wie die Autoren des neuen Studienberichts herausgefunden haben, haben frühere Studien 200 genetische Loci gefunden, die mit der Krankheit assoziiert sind, aber es war nicht ganz klar, welche Varianten an der Krankheit beteiligt waren.

Dr. Huang erklärt weiter: "Ein Problem bei der Untersuchung komplexer Krankheiten besteht darin, dass es schwierig sein kann, von genetischen Assoziationen, in der Regel viele genetische Varianten ähnlicher Beweise, zu unterscheiden, um genau zu wissen, welche Varianten beteiligt sind."

"Wir müssen vorsichtig sein bei der Entscheidung, wann wir sicher sind, dass wir die richtige Variante haben. Diese neue Technik hilft uns, genauer festzustellen, welche genetischen Varianten mit IBD verbunden sind."

In der neuen Studie verwendeten Dr. Huang und Team "High-Density Genotyping" und wendeten drei statistische Analysen an. Als Ergebnis fanden sie 94 genetische Standorte.

Von diesen identifizierte das Team weitere 18 Standorte, die sie mit einer einzigen genetischen Variante assoziieren konnten, mit einer Sicherheit von über 95 Prozent.

Außerdem fanden sie 27 Assoziationen zu einer einzigen genetischen Variante mit einer Genauigkeit von über 50 Prozent.

"Zoom auf die genetischen Täter"

Dieses Verfahren der "Feinkartierung" ermöglichte es den Forschern zu sehen, welche Gene in den Zustand involviert sind und welche nicht, indem diese genetischen Varianten von anderen, die eng im Genom lokalisiert waren, getrennt werden.

Darüber hinaus weisen die Autoren darauf hin, dass die Feinkartierung von großen Populationsproben genetische Assoziationen in "statistisch überzeugende kausale Varianten" verwandeln kann.

"Wir haben den größten Datensatz aller Zeiten für IBD genommen und sorgfältige Statistiken verwendet, um die einzelnen genetischen Varianten einzuschränken. Jetzt haben wir ein klareres Bild davon, welche Gene bei der Krankheit eine Rolle spielen und welche nicht. Wir zoomen weiter die genetischen Schuldigen von IBD. "

Co-Lead-Autor Dr. Jeffrey Barrett, Wellcome Trust Sanger Institut

Auch Co-lead-Autor Prof. Michel Georges vom GIGA-Institut der Universität Lüttich meint: "Diese Ergebnisse werden zur rationalen Wirkstoffforschung bei komplexen menschlichen Erkrankungen wie IBD und möglicherweise zur Entwicklung personalisierter Medizin durch Biomarker für eine effektivere Verschreibung bestehender Medikamente finden. "

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