Ein interdisziplinäres Forschungsteam der Uniklinik Köln hat eine innovative Methode entwickelt, mit der sich der Verlauf der häufigsten genetischen Nierenerkrankung (autosomal dominante polyzystische Nierenerkrankung / ADPKD) anhand eines einfachen Bluttests präzise prognostizieren lässt. Die Erkenntnisse wurden kürzlich im Fachjournal Nature Communications unter dem Titel „Developing serum proteomics based prediction models of disease progression in ADPKD“ veröffentlicht.
Die Studie wurde maßgeblich vom Zentrum für Seltene und Erbliche Nierenerkrankungen sowie vom Exzellenzcluster für Alternsforschung (CECAD) der Universität zu Köln getragen. Unter der Leitung von Univ.-Prof. Dr. Roman-Ulrich Müller und in Kooperation mit der Forschungsgruppe von Dr. Philipp Antczak am Zentrum für Molekulare Medizin Köln (CMMC) analysierten das Team mithilfe moderner Massenspektrometrie über 1.000 Blutproben von Patientinnen einer der größten ADPKD-Kohorten weltweit. Die Arbeit ist das Ergebnis einer engen Zusammenarbeit zwischen einer klinischen Wissenschaftlerin, Dr. Dr. Sita Arjune und einer Datenwisenschaftlerin, Hande Aydogan Balaban, MSc.
Dabei identifizierte das Team 29 Proteine, die mit dem Fortschreiten der Erkrankung korrelieren. Diese Biomarker stehen im Zusammenhang mit Immunprozessen, Fettstoffwechsel und weiteren metabolischen Funktionen – zentrale Einflussfaktoren für die Abnahme der Nierenfunktion.
„Unsere Ergebnisse ermöglichen eine individualisierte Risikobewertung für Patient*innen mit ADPKD und übertreffen die Genauigkeit bislang eingesetzter Prognoseinstrumente deutlich“, erklärt Prof. Müller, Principal Investigator am CECAD und Forschungsgruppenleiter am CMMC. „Wir möchten in einem nächsten Schritt untersuchen, wie bestehende Therapien die Proteinmuster beeinflussen. Entscheidend wid die Weiterentwicklung der Methode zu einem für den Einsatz in der klinischen Praxis verfügbaren Testverfahren sein.“
Das Projekt wurde im Wesentlichen durch die Jörg Bernards-Stiftung ermöglicht und zudem von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) im Rahmen der Exzellenzinitiative CECAD unterstützt.