TY - THES A1 - Vollmuth, Nadine T1 - Role of the proto-oncogene c-Myc in the development of Chlamydia trachomatis T1 - Die Rolle des proto-onkogenes c-Myc in der Entwicklung von Chlamydia trachomatis N2 - Chlamydia trachomatis, an obligate intracellular human pathogen, is the world’s leading cause of infection related blindness and the most common, bacterial sexually transmitted disease. In order to establish an optimal replicative niche, the pathogen extensively interferes with the physiology of the host cell. Chlamydia switches in its complex developmental cycle between the infectious non-replicative elementary bodies (EBs) and the non-infectious replicative reticulate bodies (RBs). The transformation to RBs, shortly after entering a host cell, is a crucial process in infection to start chlamydial replication. Currently it is unknown how the transition from EBs to RBs is initiated. In this thesis, we could show that, in an axenic media approach, L glutamine uptake by the pathogen is crucial to initiate the EB to RB transition. L-glutamine is converted to amino acids which are used by the bacteria to synthesize peptidoglycan. Peptidoglycan inturn is believed to function in separating dividing Chlamydia. The glutamine metabolism is reprogrammed in infected cells in a c-Myc-dependent manner, in order to accomplish the increased requirement for L-glutamine. Upon a chlamydial infection, the proto-oncogene c-Myc gets upregulated to promote host cell glutaminolysis via glutaminase GLS1 and the L-glutamine transporter SLC1A5/ASCT2. Interference with this metabolic reprogramming leads to limited growth of C. trachomatis. Besides the active infection, Chlamydia can persist over a long period of time within the host cell whereby chronic and recurrent infections establish. C. trachomatis acquire a persistent state during an immune attack in response to elevated interferon-γ (IFN-γ) levels. It has been shown that IFN-γ activates the catabolic depletion of L-tryptophan via indoleamine 2,3-dioxygenase (IDO), resulting in the formation of non-infectious atypical chlamydial forms. In this thesis, we could show that IFN-γ depletes the key metabolic regulator c-Myc, which has been demonstrated to be a prerequisite for chlamydial development and growth, in a STAT1-dependent manner. Moreover, metabolic analyses revealed that the pathogen de routs the host cell TCA cycle to enrich pyrimidine biosynthesis. Supplementing pyrimidines or a-ketoglutarate helps the bacteria to partially overcome the persistent state. Together, the results indicate a central role of c-Myc induced host glutamine metabolism reprogramming and L-glutamine for the development of C. trachomatis, which may provide a basis for anti-infectious strategies. Furthermore, they challenge the longstanding hypothesis of L-tryptophan shortage as the sole reason for IFN-γ induced persistence and suggest a pivotal role of c-Myc in the control of the C. trachomatis dormancy. N2 - Chlamydia trachomatis, ein obligat intrazellul¨ares humanes Pathogen, ist weltweit fu¨hrende Ursache fu¨r infektionsbedingte Erblindung und die h¨aufigste, bakterielle sexuell u¨bertragbare Krankheit. Um eine optimale Replikationsnische zu etablieren, interagiert das Pathogen in tensiv mit der Physiologie der Wirtszelle. Chlamydien wechseln in ihrem komplexen Entwick lungszyklus zwischen den infekti¨osen nicht replizierenden Elementark¨orperchen (EBs) und den nicht infekti¨osen replizierenden Retikulark¨orperchen (RBs), und diese Umwandlung in RBs kurz nach dem Eintritt in die Wirtszelle ist ein entscheidender Prozess in der Infektion, um die Replikation des Bakteriums einzuleiten. Derzeit ist noch nicht bekannt, wodurch diese Transformation von EBs zu RBs eingeleitet wird. In dieser Arbeit konnte gezeigt werden, dass bei einer zellfreien Kultivierung des Pathogens die Aufnahme von Glutamin durch den Erreger entscheidend ist, um den ¨Ubergang von EB zu RB zu initiieren. Vor kurzem wurde Peptidoglykan in den Septen von sich replizierenden Chlamydien nachgewiesen. Fu¨r die Syn these des Peptidoglykans nutzen die Bakterien das aufgenommene Glutamin. Der Glutamin metabolismus wird in infizierten Zellen c-Myc abh¨angig umprogrammiert, um den erh¨ohten Bedarf an Glutamin zu bew¨altigen. Bei einer Chlamydieninfektion wird das Proto-Onkogen c-Myc zur F¨orderung der Glutaminolyse der Wirtszelle u¨ber die Glutaminase GLS1 und den Glutamin Transporter SLC1A5/ASCT2 hochreguliert. Ein Eingreifen in diese metabolische Neuprogrammierung fu¨hrt zu einem reduzierten Wachstum von C. trachomatis. Neben der aktiven Infektion k¨onnen Chlamydien u¨ber einen sehr langen Zeitraum in der Wirtszelle persistieren, wodurch es zur Etablierung von chronischen und wiederkehrenden Infektionen kommt. C. trachomatis verf¨allt bei einem Immunangriff in Persistenz, wenn sie auf das freigesetzte Interferon-γ treffen. Es ist bekannt, dass Interferon-γ den Katabolismus von Tryptophan mittels indoleamine 2,3-dioxygenase (IDO) aktiviert, was zur Bildung von nicht infekti¨osen atypischen Chlamydienformen fu¨hrt. In dieser Arbeit konnte gezeigt werden, dass Interferon-γ den zentralen Stoffwechselregulator c-Myc, der sich fu¨r die Entwicklung und das Wachstum von Chlamydien als essentiell erwiesen hat, in Abh¨angigkeit von STAT1 herunter reguliert. Daru¨ber hinaus zeigte die Analyse des Metabolismus, dass das Pathogen den TCA Zyklus der Wirtszelle umleitet, um die Pyrimidinbiosynthese zu unterstu¨tzen. Die Zugabe von Pyrimidinen oder α-Ketoglutarat hilft den Bakterien den Status der Persistenz teilweise zu u¨berwinden. Zusammengenommen deuten die Ergebnisse auf eine zentrale Rolle der c-Myc induzierten Umprogrammierung des Glutaminmetabolismus und des Glutamins selbst fu¨r die Entwicklung von C. trachomatis hin. Diese Befunde k¨onnten eine Basis fu¨r Strategien gegen eine Infektion darstellen. Weiterhin stellen sie die seit langem bestehende Hypothese des Trypotphanmangels als alleiniger Grund fu¨r die von Interferon-γ induzierte Persistenz in Frage und legen eine zentrale Rolle von c-Myc bei der Kontrolle der C. trachomatis Dormanz nahe. KW - Chlamydia trachomatis KW - Persistence KW - trachomatis KW - chlamydia Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-203655 ER - TY - THES A1 - Yang, Manli T1 - \(Chlamydia\) \(trachomatis\) metabolism during infection and metatranscriptome analysis in \(Neisseria\) \(gonorrhoeae\) coinfected STD patients T1 - \(Chlamydia\) \(trachomatis\) Metabolismus während der Infektion sowie die Analyse des Metatranskriptoms bei \(Neisseria\) \(gonorrhoeae\) koinfizierten STD-Patienten N2 - Chlamydia trachomatis (Ct) is an obligate intracellular human pathogen. It causes blinding trachoma and sexually transmitted disease such as chlamydia, pelvic inflammatory disease and lymphogranuloma venereum. Ct has a unique biphasic development cycle and replicates in an intracellular vacuole called inclusion. Normally it has two forms: the infectious form, elementary body (EB); and the non-infectious form, reticulate body (RB). Ct is not easily amenable to genetic manipulation. Hence, to understand the infection process, it is crucial to study how the metabolic activity of Ct exactly evolves in the host cell and what roles of EB and RB play differentially in Ct metabolism during infection. In addition, Ct was found regularly coinfected with other pathogens in patients who got sexually transmitted diseases (STDs). A lack of powerful methods to culture Ct outside of the host cell makes the detailed molecular mechanisms of coinfection difficult to study. In this work, a genome-scale metabolic model with 321 metabolites and 277 reactions was first reconstructed by me to study Ct metabolic adaptation in the host cell during infection. This model was calculated to yield 84 extreme pathways, and metabolic flux strength was then modelled regarding 20hpi, 40hpi and later based on a published proteomics dataset. Activities of key enzymes involved in target pathways were further validated by RT-qPCR in both HeLa229 and HUVEC cell lines. This study suggests that Ct's major active pathways involve glycolysis, gluconeogenesis, glycerolphospholipid biosynthesis and pentose phosphate pathway, while Ct's incomplete tricarboxylic acid cycle and fatty acid biosynthesis are less active. EB is more activated in almost all these carbohydrate pathways than RB. Result suggests the survival of Ct generally requires a lot of acetyl-CoA from the host. Besides, both EB and RB can utilize folate biosynthesis to generate NAD(P)H but may use different pathways depending on the demands of ATP. When more ATP is available from both host cell and Ct itself, RB is more activated by utilizing energy providing chemicals generated by enzymes associated in the nucleic acid metabolism. The forming of folate also suggests large glutamate consumption, which is supposed to be converted from glutamine by the glutamine-fructose-6-phosphate transaminase (glmS) and CTP synthase (pyrG). Then, RNA sequencing (RNA-seq) data analysis was performed by me in a coinfection study. Metatranscriptome from patient RNA-seq data provides a realistic overview. Thirteen patient samples were collected and sequenced by our collaborators. Six male samples were obtained by urethral swab, and seven female samples were collected by cervicovaginal lavage. All the samples were Neisseria gonorrhoeae (GC) positive, and half of them had coinfection with Ct. HISAT2 and Stringtie were used for transcriptomic mapping and assembly respectively, and differential expression analysis by DESeq2, Ballgown and Cuffdiff2 are parallelly processed for comparison. Although the measured transcripts were not sufficient to assemble Ct's transcriptome, the differential expression of genes in both the host and GC were analyzed by comparing Ct positive group (Ct+) against Ct-uninfected group. The results show that in the Ct+ group, the host MHC class II immune response was highly induced. Ct infection is associated with the regulation of DNA methylation, DNA double-strand damage and ubiquitination. The analysis also shows Ct infection enhances host fatty acid beta oxidation, thereby inducing mROS, and the host responds to reduce ceramide production and glycolysis. The coinfection upregulates GC's own ion transporters and amino acid uptake, while it downregulates GC's restriction and modification systems. Meanwhile, GC has the nitrosative and oxidative stress response and also increases the ability for ferric uptake especially in the Ct+ group compared to Ct-uninfected group. In conclusion, methods in bioinformatics were used here in analyzing the metabolism of Ct itself, and the responses of the host and GC respectively in a coinfection study with and without Ct. These methods provide metabolic and metatranscriptomic details to study Ct metabolism during infection and Ct associated coinfection in the human microbiota. N2 - Chlamydia trachomatis (Ct) ist ein obligater intrazellulärer Pathogen des Menschen. Er verursacht Trachoma und sexuell übertragbare Krankheiten, wie Chlamydiose, Unterleibsentzündung und Lymphogranuloma venereum. Ct besitzt einen biphasischen Entwicklungszyklus und vermehrt sich in intrazellulären Vakuolen, sogenannten Einschlusskörperchen. Normalerweise können zwei Formen beobachtete werden: Die infektiöse Form, Elementarkörperchen (EK); und die nicht-infektiöse Form, Retikularkörperchen (RK). Ct ist nicht einfach genetisch zu manipulieren. Um den Infektionsablauf besser zu verstehen, ist es wichtig, zu untersuchen, wie sich genau die metabolische Aktivität von Ct in der Wirtszelle entwickelt und welche Rolle EK und RK im Metabolismus von Ct während der Infektion spielen. Zusätzlich wurde Ct häufig bei Patienten mit sexuell übertragbaren Krankheiten (STD) in Co-Infektion mit anderen Erregern gefunden. Ein Mangel an leistungsfähigen Methoden zur Kultivierung von Ct außerhalb der Wirtszelle macht es schwierig die genauen molekularen Mechanismen von Co-Infektionen zu untersuchen. In dieser Arbeit wurde erstmals ein genomweites metabolisches Model mit 321 Metaboliten und 277 Reaktionen aufgebaut, um die metabolische Adaption von Ct in der Wirtzelle während der Infektion zu untersuchen. Dieses Model wurde erstellt und umfasst 84 „extreme pathways“ (Grenz-Stoffwechselwege). Darauf aufbauend wurde die metabolische Fluss-Stärke berechnet. Die Zeitpunkte 20 hpi (20 Stunden nach der Infektion), 40 hpi und die anschließende Infektionsphase wurden durch Nutzung von Proteom-Daten modelliert. Die Aktivitäten von Schlüsselenzymen, welche in wichtigen Stoffwechselwegen involviert sind, wurden zusätzlich durch RT-qPCR überprüft. Dabei wurden die Ergebnisse sowohl für HeLA229- als auch HUVEC-Zellen nachgemessen. Diese Untersuchungen zeigten, dass Ct’s wichtigste aktive Stoffwechselwege die Glykolyse, die Gluconeogenese und der Pentosephosphatweg sind, während der unvollständige Zitronensäurezyklus und die Fettsäuresynthese weniger aktiv sind. Gegenüber RK sind bei EK fast alle diese Kohlenhydratwege stärker aktiviert. Im Allgemeinen benötigt Ct eine größere Menge an Acetyl-CoA. Außerdem können sowohl EK, als auch RK die Folsäurebiosynthese nutzen, um NAD(P)H zu generieren. Dabei werden möglicherweise unterschiedliche Pathways genutzt, abhängig vom Bedarf an ATP. Sobald mehr ATP sowohl durch die Wirtszellen als auch von der Ct-Zelle selbst zur Verfügung steht, wird die Nutzung von Energieträgern, produziert durch Enzyme des Nukleinsäurestoffwechsels, in RK stärker aktiviert. Die Bildung von Folsäure lässt den Schluss zu, dass große Mengen von Glutamat umgesetzt werden, welches vermutlich aus der Umwandlung von Glutamin durch die Glutamine-fructose-6-phosphate-transaminase (glmS) und CTP-Syntase (pyrG) stammt. Anschließend wurde eine Analyse von RNA-Sequenzierungsdaten (RNA-seq) aus einer Co-Infektions-Studie (Chlamydien und andere Keime, insbesondere Gonokokken (GC)) durchgeführt. Dafür wurden Proben von dreizehn Patienten gesammelt und von Kollaborationspartnern sequenziert. Sechs Proben männlicher Patienten wurden durch Abstrich der Harnröhre und sieben Proben weiblicher Patientinnen durch cervicovaginale Lavage gewonnen. Alle Proben waren Neisseria gonorrhoeae (GC) positiv, wobei die Hälfte eine Co-Infektion mit Ct aufwies. Die Programme HISAT2 and Stringtie wurden zum Abbilden der transgenomischen Reads beziehungsweise zur Assemblierung des Genoms verwendet, und eine Analyse der differentiellen Expression wurde jeweils mit DESeq2, Ballgown und Cuffdiff2 durchgeführt und die Ergebnisse verglichen. Obwohl nicht ausreichend viele Transkripte von Ct gewonnen werden konnten, um das Transkriptom komplett assemblieren zu können, wurde die differentielle Expression der Gene sowohl von Wirt als auch von GC durch den Vergleich zwischen der Gruppe der Ct-positiven (Ct+) der Gruppe der Ct-unifizierten Patienten analysiert. Die Ergebnisse zeigten, dass in der (Ct+)-Gruppe die auf der MHC-Klasse-II basierte Immunantwort stark induziert war. Die Infektion von Ct ist mit der Regulation der DNA-Methylierung, DNA-Doppel-Strang-Schädigung und Ubiquitinierung verbunden. Die Analyse zeigte zusätzlich, dass die Infektion mit Ct die Fettsäure β-Oxidation des Wirts steigert, dadurch mROS induziert, und sowohl die Ceramid-Produktion als auch die Glycolyse reduziert. Die Co-Infektion reguliert GC’s eigene Eisentransporter und Aminosäureaufnahme hoch, während Restriktions- und Modifikationssysteme herunterreguliert werden. Gleichzeitig zeigt GC sowohl eine stickstoffsensitve Stress Antwort als auch eine oxidative. Dies verstärkt zusätzlich die Fähigkeit für die Aufnahme von Eisen, insbesondere in der (Ct+)-Gruppe. Zusammenfassend wurden Methoden der Bioinformatik genutzt, um den Metabolismus von Ct selbst, und die Antwort des Wirtes respektive GC‘s in einer Co-Infektionsstudie mit und ohne Ct zu analysieren. Diese Methoden lieferten wichtige metabolische und metatranskriptomische Details, um den Metabolismus von Ct während der Infektion, aber auch das Mikrobiom während einer Ct assoziierter Co-Infektion zu untersuchen. KW - chlamydia trachomatis KW - Neisseria gonorrhoeae KW - metabolic modelling KW - metatranscriptome KW - STD patients Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-184993 ER - TY - THES A1 - Knop, Juna-Lisa T1 - Untersuchungen zur Bedeutung von Spaltprodukten des vaskulär endothelialen (VE-) Cadherin als Auslöser für die Schrankenstörung des Gefäßendothels T1 - Characterisation of the endothelial barrier-disruptive effects of soluble vascular endothelial (sVE-) cadherin N2 - Ein Schlüsselereignis, welches dem prognosebestimmenden Organversagen bei systemi-schen Entzündungsprozessen und Sepsis vorangeht, ist die Entwicklung einer mikrovas-kulären endothelialen Schrankenstörung. Das vaskuläre endotheliale (VE-) Cadherin als mechanischer Stabilisator der Endothelbarriere spielt dabei eine wichtige Rolle. In der Inflammation werden Spaltprodukte von VE-Cadherin (sVE-Cadherin) gebildet. Ge-genstand der vorliegenden Arbeit war die Untersuchung der Hypothese ob diese Spalt-produkte selbst an der Störung der endothelialen Barrierefunktion beteiligt sind. Es wurde hierfür humanes sVE-Cadherin bestehend aus den extrazellulären Domänen EC1-5 (sVE-CadherinEC1-5) generiert. In Messungen des transendothelialen elektrischen Widerstands (TER), mit Immunfluoreszenzfärbungen und Western Blot Analysen wird gezeigt, dass sVE-Cadherin dosisabhängig die Barriere Integrität in primären humanen dermalen Endothelzellen stört. Dies führt zu einer Reduktion von VE-Cadherin und den assoziierten Proteinen α-, γ- und δ-Catenin und ZO-1, die nach der Applikation von sVE-Cadherin an den Zellgrenzen reduziert sind. Die Interaktion zwischen VE-PTP und VE-Cadherin wird durch sVE-CadherinEC1-5 reduziert. Durch pharmakologische Hem-mung der Phosphataseaktivität von VE-PTP mittels AKB9778 wird der durch sVE-CadherinEC1-5-induzierte Verlust der Endothelbarriere aufgehoben. Dagegen zeigt die direkte Aktivierung von Tie-2 mittels Angiopoetin-1 keinen protektiven Effekt auf die durch sVE-CadherinEC1-5 gestörte Endothelbarriere. Weitere Analysen zeigen eine erhöh-te Expression von GEF-H1 durch sVE-CadherinEC1-5. Diese ist ebenfalls durch AKB9778 hemmbar. Zusätzlich zu diesen Untersuchungen wurden die Konstrukte EC1-4 und EC3-5 in ver-schiedene Vektoren kloniert, um zu bestimmen, ob die extrazelluläre Domäne 5 von VE-Cadherin die dominante Rolle bei den sVE-Cadherin-vermittelten Effekten spielt. Zusammenfassend zeigen diese Untersuchungen zum ersten Mal, dass sVE-CadherinEC1-5 unabhängig von proinflammatorischen Auslösern über die Aktivierung des VE-PTP/RhoA-Signalweges den Zusammenbruch der Endothelbarriere mitversursacht. Dies stellt einen neuen pathophysiologischer Mechanismus dar, der zum Gesamtverständnis der entzündungsinduzierten Barriereveränderungen des Endothels beiträgt. N2 - A key prognostic event preceding organ failure in sepsis and systemic inflammatory pro-cesses is dysfunction of the microvascular endothelial barrier. The transmembrane pro-tein vascular endothelial (VE-) cadherin is an important prerequisite to stabilize endothe-lial barrier. VE-cadherin is cleaved under inflammatory conditions which results in the release of soluble VE-cadherin (sVE-cadherin). The main hypothesis of this thesis is to investigate whether sVE-cadherin itself directly disrupts the endothelial barrier in the absence of proinflammatory stimuli. Human sVE-cadherin consisting of extracellular domains EC1-5 (sVE-cadherinEC1-5) was generated and applied onto primary human dermal endothelial cells (HDMECs) for structural and functional analysis. Measurements of transendothelial electrical resistance (TER) and 4 kDa FITC-dectran flux revealed that sVE-cadherinEC1-5 dose-dependently disrupts endothelial barrier integrity. This was confirmed by immunostaining and im-munoblotting analysis which showed that sVE-cadherinEC1-5 treatment reduced overall levels of VE-cadherin and the associated proteins α-, γ- and δ-catenin and ZO-1 as well as their distribution at the cell border of HDMECs. sVE-cadherinEC1-5 treatment reduced the interaction between the phosphatase VE-PTP and VE-cadherin. Accordingly, phar-macological inhibition of VE-PTP using AKB9778 reversed sVE-cadherinEC1-5-induced endothelial barrier loss. Further analysis showed that the increased expression of GEF-H1 by sVE-cadherinEC1-5 is also attenuated by AKB9778. In addition to these studies, the constructs EC1-4 and EC3-5 were cloned into different vectors to determine wheth-er the extracellular domain 5 of VE-cadherin plays the dominant role in sVE-cadherin-mediated effects. In summary, these studies show for the first time that sVE-cadherinEC1-5 actively con-tributes to breakdown of the endothelial barrier independently of proinflammatory stim-uli via activation of the VE-PTP/RhoA signaling pathway. This represents a new patho-physiological mechanism that adds to the understanding of inflammation-induced endo-thelial barrier changes. KW - Endothel KW - Sepsis KW - Cadherine KW - Proteintyrosinphosphatase KW - Rho-Kinasen KW - VE-Cadherin KW - VE-PTP KW - RhoA KW - ve-cadherin Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-344687 ER - TY - THES A1 - Semeniak, Daniela T1 - Role of bone marrow extracellular matrix proteins on platelet biogenesis and function T1 - Die Rolle der extrazellulären Matrixproteine des Knochenmarks auf die Thrombozytenbiogenes und -funktion N2 - Platelets, small anucleated blood cells responsible for hemostasis, interact at sights of injury with several exposed extracellular matrix (ECM) proteins through specific receptors. Ligand binding leads to activation, adhesion and aggregation of platelets. Already megakaryocytes (MKs), the immediate precursor cells in bone marrow (BM), are in constant contact to these ECM proteins (ECMP). The interaction of ECMP with MKs is, in contrast to platelets, less well understood. It is therefore important to study how MKs interact with sinusoids via the underlying ECMP. This thesis addresses three major topics to elucidate these interactions and their role in platelet biogenesis. First, we studied the topology of ECMP within BM and their impact on proplatelet formation (PPF) in vitro. By establishing a four-color immunofluorescence microscopy we localized collagens and other ECMP and determined their degree of contact towards vessels and megakaryocytes (MKs). In in vitro assays we could demonstrate that Col I mediates increased MK adhesion, but inhibits PPF by collagen receptor GPVI. By immunoblot analyses we identified that the signaling events underyling this inhibition are different from those in platelet activation at the Src family kinase level. Second, we determined the degree of MK-ECM interaction in situ using confocal laser scanning microscopy of four-color IF-stained femora and spleen sections. In transgenic mouse models lacking either of the two major collagen receptors we could show that these mice have an impaired association of MKs to collagens in the BM, while the MK count in spleen increased threefold. This might contribute to the overall unaltered platelet counts in collagen receptor-deficient mice. In a third approach, we studied how the equilibrium of ECMP within BM is altered after irradiation. Collagen type IV and laminin-α5 subunits were selectively degraded at the sinusoids, while the matrix degrading protease MMP9 was upregulated in MKs. Platelet numbers decreased and platelets became hyporesponsive towards agonists, especially those for GPVI activation. Taken together, the results indicate that MK-ECM interaction differs substantially from the well-known platelet-ECM signaling. Future work should further elucidate how ECMP can be targeted to ameliorate the platelet production and function defects, especially in patients after BM irradiation. N2 - Thrombozyten, kleine kernlose Zellen, die für die Hämostase verantwortlich sind, interagieren an verletzten Gefäßwänden mit exponierten extrazellulären Matrixproteinen (EZMP) durch Oberflächenrezeptoren. Durch die Ligandenbindung werden die Thrombozyten aktiviert, adhärieren und aggregieren schlussendlich. Schon Megakaryozyten (MKs), die unmittelbaren Vorläuferzellen im Knochenmark (KM), stehen ebenfalls mit EZMP im ständigen Kontakt. Im Gegensatz zur Thrombozyteninteraktion ist die Interaktion der MKs mit EZMP jedoch nicht sehr gut untersucht. Aus diesem Grund ist es wichtig zu verstehen wie MKs mit Sinusoiden durch die darunterliegenden EZMP interagieren. Diese Doktorarbeit beleuchtet dazu drei Hauptthemen, die zu einem besseren Verständnis dieser Interaktion und dessen Rolle in der Thrombozytenbildung beitragen. In einem ersten Themenblock klärten wir die Topologie verschiedener EZMP des Knochenmarks und deren Rolle bei der Proplättchenbildung auf. Durch die Etablierung einer Vierfarben-Immunfluoreszenzmikroskopie, lokalisierten wir verschiedene Kollagene und andere EZMP im KM und bestimmten deren Kontakt zu Gefäßen und MKs. In in vitro-Ansätzen konnten wir demonstrieren, dass Kollagen Typ I eine erhöhte Adhäsion von MKs vermittelt, aber die Proplättchenbildung durch den Kollagenrezeptor GPVI inhibiert. Mittels Immunoblotanalysen identifizierten wir eine Signalkaskade, die von der Thrombozytenaktivierung auf der Ebene der Src family Kinasen abweicht. In einem zweiten Themenkomplex bestimmten wir in situ den Grad an Interaktion von MKs mit EZMP mittels konfokaler Laserscanning-Mikroskopie von vierfach immunfluoreszenzgefärbten Femora- und Milzschnitten. In transgenen Mäusen, denen einer der zwei Hauptkollagenrezeptoren fehlen, konnten wir zeigen, dass MKs dieser Mäuse eine veränderte Assoziation zu Kollagenen im Knochenmark aufweisen, während die MK-Anzahl in der Milz um das Dreifache anstieg. Dies könnte insgesamt zur unbeeinflussten Thrombozytenzahl in diesen Mäusen beitragen. In einem dritten Themenkomplex untersuchten wir wie das Gleichgewicht im Knochenmark nach Bestrahlung beeinflusst ist. Spezifisch Kollagen Typ IV und laminin-α5 waren an den Sinusoiden degradiert, während die Expression der matrixabbauenden Protease MMP-9 in MKs hochreguliert war. Die Thrombozytenzahl sank und sie wurden hyporesponsiv auf Agonisten, speziell auf diejenigen für die GPVI-Aktivierung. Zusammengefasst zeigen die Ergebnisse, dass die Interaktion von MKs mit EZMP sich substantiell von der Thrombozyten-EZMP vermittelten Signaltransduktion unterscheidet. Zukünftige Untersuchungen sollen weiter beleuchten wie EZMP gezielt beeinflusst werden können um Defekte in der Thrombozytenproduktion und –funktion abzumildern, besonders in Patienten nach Bestrahlung. KW - Knochenmark KW - Thrombozyt KW - Extracellular matrix proteins KW - platelet biogenesis KW - Extrazelluläre Matrix KW - Megakaryocytes KW - platelets Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-155857 ER - TY - THES A1 - Karl, Franziska T1 - The role of miR-21 in the pathophysiology of neuropathic pain using the model of B7-H1 knockout mice T1 - Die Rolle von miR-21 in der Pathophysiologie von neuropathischem Schmerz am Model der B7-H1 defizienten Maus N2 - The impact of microRNA (miRNA) as key players in the regulation of immune and neuronal gene expression and their role as master switches in the pathophysiology of neuropathic pain is increasingly recognized. miR-21 is a promising candidate that could be linked to the immune and the nociceptive system. To further investigate the pathophysiological role of miR-21 in neuropathic pain, we assesed mice deficient of B7 homolog 1 (B7-H1 ko), a protein with suppressive effect on inflammatory responses. B7-H1 ko mice and wildtype littermates (WT) of three different age-groups, young (8 weeks), middle-aged (6 months), and old (12 months) received a spared nerve injury (SNI). Thermal withdrawal latencies and mechanical withdrawal thresholds were determined. Further, we investigated anxiety-, depression-like and cognitive behavior. Quantitative real time PCR was used to determine miR-21 relative expression in peripheral nerves, dorsal root ganglia and white blood cells (WBC) at distinct time points after SNI. Naïve B7-H1 ko mice showed mechanical hyposensitivity with increasing age. Young and middle-aged B7-H1 ko mice displayed lower mechanical withdrawal thresholds compared to WT mice. From day three after SNI both genotypes developed mechanical and heat hypersensitivity, without intergroup differences. As supported by the results of three behavioral tests, no relevant differences were found for anxiety-like behavior after SNI in B7-H1 ko and WT mice. Also, there was no indication of depression-like behavior after SNI or any effect of SNI on cognition in both genotypes. The injured nerves of B7-H1 ko and WT mice showed higher miR-21 expression and invasion of macrophages and T cells 7 days after SNI without intergroup differences. Perineurial miR-21 inhibitor injection reversed SNI-induced mechanical and heat hypersensitivity in old B7-H1 ko and WT mice. This study reveals that reduced mechanical thresholds and heat withdrawal latencies are associated with miR-21 induction in the tibial and common peroneal nerve after SNI, which can be reversed by perineurial injection of a miR-21 inhibitor. Contrary to expectations, miR-21 expression levels were not higher in B7-H1 ko compared to WT mice. Thus, the B7-H1 ko mouse may be of minor importance for the study of miR-21 related pain. However, these results spot the contribution of miR-21 in the pathophysiology of neuropathic pain and emphasize the crucial role of miRNA in the regulation of neuronal and immune circuits that contribute to neuropathic pain. N2 - Die Beteiligung von microRNA (miRNA) an der Genregulation immunologischer und neuronaler Prozesse und deren Rolle als Schlüsselelement in der Pathophysiologie von neuropathischem Schmerz gewinnt zunehmend an Bedeutung. miR-21 ist ein vielversprechender Kandidat, der sowohl das Immunsystem, als auch das nozizeptive System beeinflusst. Um die pathophysiologische Rolle von miR-21 bei neuropathischem Schmerz besser zu verstehen wurden Mäuse mit B7 homolog 1 Defizienz (B7-H1 ko), einem immunsupprimierendem Protein, untersucht. Eine frühere Studie zeigte eine Hochregulierung von miR-21 in murinen Lymphozyten. Junge (8 Wochen), mittelalte (6 Monate) und alte (12 Monate) B7-H1 ko Mäuse und Wildtypwurfgeschwister (WT) erhielten eine spared nerve injury (SNI) als neuropathischem Schmerzmodell. Es wurden thermische Rückzugslatenzen und mechanische Rückzugsschwellen bestimmt. Des weiteren wurde sowohl das Angstverhalten, das depressive Verhalten, als auch das kognitive Verhalten untersucht. Um die relative Expression von miR-21 in den peripheren Nerven, den Spinalganglien und in den weißen Blutzellen zu verschiedenen Zeitpunkten zu bestimmen, wurde die quantitative real time PCR angewandt. Naive B7-H1 ko Mäuse zeigten mit zunehmendem Alter eine mechanische Hyposensitivität. Bereits 3 Tage nach SNI entwickelten beide Genotypen eine Überempfindlichkeit gegenüber Hitze und mechanischer Stimulation. In drei durchgeführten Verhaltenstests konnten keine relevanten Unterschiede im Angstverhalten nach SNI von B7-H1 ko und WT Mäusen festgestellt werden. Bei beiden Genotypen gab es weder Hinweise auf depressives Verhalten nach SNI, noch wurde das kognitive Verhalten durch SNI beeinträchtigt. Die verletzen Nerven der B7-H1 ko und WT Mäuse zeigten 7 Tage nach SNI eine höhere miR-21 Expression und eine Invasion durch Makrophagen und T-Zellen ohne Gruppenunterschiede. Die perineurale Injektion eines miR-21 Inhibitors konnte die durch SNI induzierte mechanische und thermische Hypersensitivität lindern. Diese Studie zeigt, dass der Anstieg von miR-21 im N. tibialis und N. peroneus communis mit reduzierten Rückzugsschwellen gegen mechanische Reize und verkürzten Wegzugslatenzen bei Hitzestimulation einhergeht, welche durch perineurale Injektion eines miR-21 Inhibitors verringert werden können. Entgegen der Erwartungen zeigten B7-H1 ko Mäuse im Vergleich zu WT Mäusen keine erhöhte miR-21 Expression und sind daher möglicherweise von geringer Bedeutung für die Untersuchung von miR-21 assoziiertem Schmerz. Jedoch bekräftigen diese Ergebnisse eine Beteiligung von miR-21 an der Pathophysiologie von neuropathischem Schmerz und bestätigen die wichtige Rolle von miRNA bei der Regulation von neuronalen und immunologischen Prozessen, die zu neuropathischem Schmerz beitragen. KW - neuropathic pain KW - inflammation KW - B7-H1 KW - immune system KW - neuropathic pain KW - miRNA KW - miR-21 Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-156004 ER - TY - THES A1 - Göttlich, Claudia T1 - Etablierung eines humanen 3D Lungentumor-Testsystems zur Analyse von Behandlungseffekten T1 - Establishment of a human 3D lung tumor test system for the analysis of treatment effects N2 - Lungenkrebs ist weltweit für die meisten krebsassoziierten Tode verantwortlich. Ursache dafür ist unter anderem, dass viele Medikamente in der klinischen Anwendung, aufgrund nicht übertragbarer Ergebnisse aus der Präklinik, scheitern. Zur Entwicklung neuer Therapiestrategien werden deshalb Modelle benötigt, welche die in vivo Situation besser widerspiegeln. Besonders wichtig ist es dabei, zu zeigen, für welche Fragestellungen ein neues Testsystem valide Ergebnisse liefert. In dieser Arbeit ist es mit Hilfe des Tissue Engineering gelungen, ein humanes 3D in vitro Lungentumor-Testsystem weiter zu entwickeln und für verschiedene Fragestellungen zu validieren. Zudem konnten sowohl für die Herstellung als auch für die Behandlung der Tumormodelle SOPs etabliert werden. Hier wurde zunächst beobachtet, dass die Auswerteparameter für die Beurteilung von Behandlungseffekten eine geringe Varianz aufweisen und das 3D Modell deshalb als Testsystem geeignet ist. Ein Vergleich der Morphologie, des EMT-Status und der Differenzierung der Tumorzelllinien im 3D Modell mit Tumorbiopsaten von Adenokarzinompatienten verdeutlichte, dass die 3D Modelle tumorrelevante Merkmale besitzen. So sind die Zelllinien auf der biologischen Matrix, verglichen mit der jeweiligen 2D Kultur, durch eine reduzierte Proliferationsrate gekennzeichnet, welche eher der in vivo Situation entspricht. Für die Etablierung und Validierung des 3D Modells als Testsystem war es notwendig, klinisch relevante Therapien in dem Modell anzuwenden und die Ergebnisse der Behandlung in vitro mit denen im Patienten zu vergleichen. Dabei konnte zunächst bestätigt werden, dass eine zielgerichtete Therapie gegen den EGFR in dem 3D System zu einer verstärkten Induktion der Apoptose im Vergleich zu 2D führt. Dies entspricht klinischen Beobachtungen, bei denen EGFR-mutierte Patienten gut auf eine Therapie mit Tyrosin-Kinase-Inhibitoren (TKI) ansprechen. Anschließend wurde in dieser Arbeit erstmals in vitro gezeigt, dass die Behandlung mit einem HSP90-Inhibitor bei KRAS-Mutation wie in behandelten Patienten keine eindeutigen Vorteile bringt, diese jedoch in Experimenten der 2D Zellkultur mit den entsprechenden Zelllinien vorhergesagt werden. Die Ergebnisse aus dem in vitro Modell spiegeln damit verschiedene klinische Studien wider und unterstreichen das Potenzial des 3D Lungentumor-Testsystems die Wirkung zielgerichteter Therapien vorherzusagen. Durch die Messung von Signalwegsaktivierungen über Phospho-Arrays und Western Blot konnten in dieser Arbeit Unterschiede zwischen 2D und 3D nach Behandlung gezeigt werden. Diese lieferten die Grundlage für bioinformatische Vorhersagen für Medikamente. Mit fortschreitender Erkrankung und dem Entstehen invasiver Tumore, die möglicherweise Metastasen bilden, verschlechtert sich die Prognose von Krebspatienten. Zudem entwickeln Patienten, die zunächst auf eine Therapie mit TKI ansprechen, bereits nach kurzer Zeit Resistenzen, die ebenfalls zur Progression des Tumorwachstums führen. Zur Wirkungsuntersuchung von Substanzen in solchen fortgeschrittenen Erkrankungsstadien wurde das bestehende Testsystem erweitert. Zum einen wurde mit Hilfe des Wachstumsfaktors TGF-β1 eine EMT ausgelöst. Hier konnte beobachtet werden, dass sich die Expression verschiedener EMT- und invasionsassoziierter Gene und Proteine veränderte und die Zellen vor allem in dynamischer Kultur verstärkt die Basalmembran der Matrix überquerten. Zum anderen wurde die Ausbildung von Resistenzen gegenüber TKI durch die Generierung von resistenten Subpopulationen aus einer ursprünglich sensitiven Zelllinie und anschließender Kultivierung auf der Matrix abgebildet. Dabei zeigte sich keine der klinisch bekannten Mutationen als ursächlich für die Resistenz, sodass weitere Mechanismen untersucht wurden. Hier konnten Veränderungen in der Signaltransduktion sowie der Expression EMT-assoziierter Proteine festgestellt werden. Im letzten Teil der Arbeit wurde eine neuartige Behandlung im Bereich der Immuntherapie erfolgreich in dem 3D Modell angewendet. Dafür wurden T-Zellen, die einen chimären Antigen-Rezeptor (CAR) gegen ROR1 tragen, in statischer und dynamischer Kultur zu den Tumorzellen gegeben und der Therapieeffekt mittels histologischer Färbung und der Bestimmung der Apoptose evaluiert. Zusätzlich konnten Eigenschaften der T-Zellen, wie deren Proliferation sowie Zytokinausschüttung quantifiziert und damit eine spezifische Wirkung der CAR transduzierten T-Zellen gegenüber Kontroll-T-Zellen nachgewiesen werden. Zusammenfassend ist es in dieser Arbeit gelungen, ein humanes 3D Lungentumor-Testsystem für die Anwendung in der präklinischen Entwicklung von Krebsmedikamenten sowie der Grundlagenforschung im Bereich der Tumorbiologie zu etablieren. Dieses Testsystem ist in der Lage relevante Daten zu Biomarker-geleiteten Therapien, zur Behandlung fortgeschrittener Tumorstadien und zur Verbesserung neuartiger Therapiestrategien zu liefern. N2 - Lung cancer is the most common cause of cancer related deaths worldwide. One reason for this is that many drugs fail in the clinical application due to inefficient transferability of preclinical results. Consequently, for the development of new treatment strategies tumor models that better reflect the in vivo situation are required. It is of special significance to show for which questions a new test system provides valid results. In the here presented work, a human 3D in vitro lung tumor test system was refined and validated for different interrogations using tissue engineering methods. The generation of the model as well as its treatment were defined in SOPs. First, it was shown that the variance of the analysis parameters was low, demonstrating the 3D model to be suitable as a test system. A comparison of the morphology, the EMT status and the differentiation of the tumor cell lines in the 3D model with tumor biopsies from adenocarcinoma patients revealed that the 3D tumor models exhibit tumor relevant characteristics. The cells on the matrix had a lower proliferation rate compared to the respective 2D culture that better mimic the in vivo situation. For the establishment and validation of the test system, clinically relevant therapies were applied and the results of the treatment in vitro were compared to those in patients. By doing so, it was confirmed that a targeted therapy against the EGFR led to an increased apoptosis induction in the 3D system compared to 2D. This resembles clinical observations, in which EGFR-mutated patients respond to the therapy with tyrosine kinase inhibitors (TKIs). Next, it was shown for the first time in vitro in the 3D model that the treatment with a HSP90 inhibitor in the context of a KRAS mutation has no clear advantages as observed in patients, but which had been predicted in 2D cell culture. The results from the in vitro model match several clinical studies and emphasize the potential of the 3D lung tumor test system to predict the effect of targeted treatments. By measuring the activation of signal transduction pathways using phospho-arrays and western blots, differences between 2D and 3D after treatment were shown. These provided the basis for bioinformatic drug predictions. With the progress of the disease and the development of invasive tumors that might form metastases, the prognosis of patients worsens. Additionally, patients that initially respond to a therapy with TKIs develop resistances that also lead to the progression of tumor growth. To evaluate the effect of substances in these life-threatening disease stages, the existing test system was enhanced. On the one hand EMT was induced by addition of the growth factor TGF-β1. Here, it was observed that the expression of several EMT- and invasion-associated genes and proteins changed and the cells crossed the basement membrane to a higher extent, especially in the dynamic culture. On the other hand, the development of resistances against TKIs was represented by the generation of resistant subpopulations from an initial sensitive cell line and subsequent culture on the matrix. In the course of this experiment, none of the known mutations could be attributed to the resistance, so that other potential mechanisms were investigated. Here, changes in the signal transduction as well as in the expression of EMT-associated proteins were found. In the last part of the thesis, a new treatment strategy in the field of immune therapies was successfully tested in the 3D model. For that, T cells bearing a chimeric antigen receptor (CAR) against ROR1 were added to the tumor cells in static and dynamic culture. The therapy effect was determined by histological staining and apoptosis meas-urement. Moreover, the characteristics of the T cells, such as proliferation or cytokine release, were quantified and exhibited a specific effect of the CAR transduced T cells compared to the control T cells. In summary, in this thesis a human 3D lung tumor test system was established for the application in preclinical testing of cancer drugs as well as for basic research in tumor biology. It was shown that the test system can provide relevant data on biomarker-driven therapies, the treatment of advanced tumor stages and the improvement of new treatment strategies. KW - Tissue Engineering KW - Lungentumor KW - 3D Tumormodell KW - zielgerichtete Therapien KW - Resistenz KW - EMT KW - CAR T-Zelltherapie Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-164132 ER - TY - THES A1 - Moitinho e Silva, Lucas T1 - Exploration of microbial diversity and function in Red Sea sponges by deep sequencing T1 - Untersuchungen zur mikrobiellen Diversität und Funktion in Schwämmen aus dem Roten Meer mittels Hochdurchsatz-Sequenzierung N2 - Marine sponges (phylum Porifera) are simple, sessile, filter-feeder animals. Microbial symbionts are commonly found in the sponge internal tissue, termed the mesohyl. With respect to the microbial content, sponges are classified as either low-microbial abundance sponges (LMA), or high-microbial abundance sponges (HMA). The HMA/LMA dichotomy was explored in this Thesis using the Red Sea sponges as experimental models. A range of methods encompassing transmission electron microscopy, 16S rRNA gene deep sequencing, and metatranscriptomics was employed towards this goal. Here, particular emphasis was placed on the functional analysis of sponge microbiomes. The Red Sea sponges Stylissa carteri, Xestospongia testudinaria, Amphimedon ochracea, and Crella cyathophora were classified as HMA or LMA sponges using transmission electron microscopy. The diversity, specificity, and transcriptional activity of microbes associated with the sponges S. carteri (LMA) and X. testudinaria (HMA) and seawater were investigated using 16S rRNA amplicon pyrosequencing. The microbial composition of S. carteri was more similar to that of seawater than to that of X. testudinaria, which is consistent with the observation that the sequence data set of S. carteri contained many more possibly seawater sequences (~24%) than the X. testudinaria data set (~6%). The most abundant operational taxonomic units (OTUs) were shared between all three sources (S. carteri, X. testudinaria, seawater), while rare OTUs were unique to any given source. Despite this high degree of overlap, each sponge species contained its own specific microbiota. S. carteri microbiomes were enriched of Gammaproteobacteria and members of the genus Synechococcus and Nitrospira. Enriched members of X. testudinaria microbiomes included Chloroflexi, Deferribacteres, and Actinobacteria. The transcriptional activity of sponge-associated microorganisms was assessed by comparing 16S rRNA gene with transcript amplicons, which showed a good correlation. The microbial functional gene repertoire of sponges and seawater from the Red Sea (X. testudinaria, S. carteri) and the Mediterranean (Aplysina aerophoba, Dysidea avara) were investigated with the environmental microarray GeoChip 4. Amplicon sequencing was performed alongside in order to assess microbial diversity. The typical microbial diversity patterns characteristic of HMA (abundance of Gammaproteobacteria, Chloroflexi, Acidobacteria, Deferribacteres, and others) and LMA sponges (abundance of Alpha-, Beta-, Gammaproteobacteria, Cyanobacteria, and Bacteroidetes) were confirmed. The HMA/LMA dichotomy was stronger than any possible geographic pattern based on microbial diversity (amplicon) and functional genes (GeoChip). However upon inspection of individual genes detected by GeoChip, very few specific differences were discernible, including differences related to microbial ammonia oxidation, ammonification (higher gene abundance in sponges over seawater) as well as denitrification (lower gene abundance). Furthermore, a higher abundance of a gene, pcc, representative of archaeal autotrophic carbon fixation was noted in sponges over seawater. Thirdly, stress-related genes, in particular those related to radiation, were found in lower abundances in sponge microbiomes than in seawater. With the exception of few documented specific differences, the functional gene repertoire between the different sources appeared largely similar. The most actively expressed genes of S. carteri microbiomes were investigated with metatranscriptomics. Prokaryotic mRNA was enriched from sponge total RNA, sequenced using Illumina HiSeq technology, and annotated with the metagenomics Rapid Annotation using Subsystem Technology (MG-RAST) pipeline. High expression of archaeal ammonia oxidation and photosynthetic carbon fixation by members of the genus Synechococcus was detected. Functions related to stress response and membrane transporters were among the most highly expressed by S. carteri symbionts. Unexpectedly, gene functions related to methylotrophy were highly expressed by gammaproteobacterial symbionts. The presence of seawater-derived microbes is indicated by the phylogenetic proximity of organic carbon transporters to orthologs of members from the SAR11 clade. In summary, the most expressed functions of the S. carteri-associated microbial community were revealed and linked to the dominant taxonomic members of the microbiome. In conclusion, HMA and LMA Red Sea sponges were used as models to gain insights into relevant themes in sponge microbiology, i.e. diversity, specificity, and functional activities. Overall, my Thesis contributes to a better understanding of sponge-associated microbial communities, and the implications of this association to marine ecology. N2 - Marine Schwämme (phylum Porifera) sind einfache, sessile, sich mittels Filtration von Meerwasser ernährende Tiere. Das Schwammgewebe, als Mesohyl definiert, ist häufig durch mikrobielle Symbionten besiedelt. Im Hinblick auf die mikrobielle Abundanz werden Schwämme in sogenannte „low-microbial abundance“ (LMA) oder „high microbial abundance“ (HMA) Kategorien unterteilt. Im Rahmen dieser Doktorarbeit wurde die „HMA/LMA-Dichotomie“ anhand von Schwämmen aus dem Roten Meer untersucht. Verschiedene Methoden, wie die Transmissions-Elektronenmikroskopie, 16S rRNA Gen-Hochdurchsatz-Sequenzierung sowie die Metatranskriptomik kamen zum Einsatz. Ein besonderes Augenmerk wurde auf die funktionale Analyse der Schwammsymbionten gelegt. Die Schwämme Stylissa carteri, Xestospongia testudinaria, Amphimedon ochracea und Crella cyathophora aus dem Roten Meer wurden zunächst mittels Transmissions-Elektronenmikroskopie als HMA oder LMA-Schwämme klassifiziert. Die Diversität, Spezifizität sowie transkriptionelle Aktivität von mit S. carteri (LMA), X. testudinaria (HMA) oder Meerwasser-assoziierten Mikroorganismen wurde mittels 16S rRNA Gen-Ampliconsequenzierung untersucht. Die mikrobielle Zusammensetzung von S. carteri ähnelte mehr der des Meerwassers als der von X. testudinaria, was mit dem Befund übereinstimmt, dass der Sequenzdatensatz von S. carteri deutlich mehr Meerwassersequenzen enthielt (~ 24%) als der von X. testudinaria (6%). Die am häufigsten vorliegenden „operational taxonomic units“ (OTUs) lagen gleichermaßen im Probenmaterial (S. carteri, X. testudinaria, Meerwasser) vor, während die am wenigsten häufigen OTUs jeweils spezifisch für eine Probe waren. Trotz der hohen Gemeinsamkeiten enthielt jede Schwammart ein eigenes Bakterienprofil. Die Mikrobiome von S. carteri waren durch Gammaproteobacteria, sowie Vertreter der Gattung Synechococcus und Nitrospira angereichert. Häufige Vertreter des X. testudinaria Mikrobioms waren Chloroflexi, Deferribacteres und Actinobacteria. Die transcriptionelle Aktivität von Schwamm-assoziierten Mikroorganismen wurde auf der Basis von 16S rRNA-Genen und 16S rRNA-Transkripten verglichen und zeigte eine gute Korrelation. Das funktionale Genrepertoire von Schwämmen und Meerwasser aus dem Roten Meer (X. testudinaria, S. carteri) und dem Mittelmeer (Aplysina aerophoba, Dysidea avara) wurde mittels des Mikroarrays GeoChip 4 verglichen. Die Ampliconsequenzierung wurde begleitend zur Charakterisierung der mikrobiellen Diversität durchgeführt. Die charakteristischen Diversitätsmuster von HMA-Schwämmen (Gammaproteobacteria, Chloroflexi, Acidobacteria, Deferribacteres und weitere) und LMA-Schwämmen (Alpha-, Beta-, Gammaproteobacteria, Cyanobacteria, Bacteroidetes) konnten bestätigt werden. Die HMA/LMA-Dichotomie war sowohl im Bezug auf die Diversität (Amplikon-Daten) als auch auf das funktionale Genrepertoire (GeoChip) deutlich stärker ausgeprägt als ein mögliches geographisches Muster. Jedoch konnten nach Analyse einzelner Gene nur wenige spezifische Unterschiede definiert werden. Diese betrafen beispielsweise die mikrobielle Ammonium-Oxidation, Ammonifikation (höhere Genabundanz in Schwämmen als Meerwasser) oder die Denitrifikation (niedrigere Genabundanz in Schwämmen als Meerwasser). Weiterhin wurde eine höhere Genabundanz des pcc -Gens in Schwämmen als im Meerwasser beschrieben. Dieses Gen gilt als Indikator für archaeale, autotrophe Kohlenstoff-Fixierung. Drittens wurde eine niedrige Genabundanz von Stress-Genen, insbesondere im Bezug auf UV-Strahlung, in Schwämmen als im Meerwasser beobachtet. Von wenigen spezifischen Ausnahmen abgesehen war das funktionale Genrepertoire zwischen dem Probenmaterial jedoch sehr ähnlich. Die am häufigsten exprimierten Gene des S. carteri Mikrobioms wurden mittels Metatranskriptomik untersucht. Zu diesem Zweck wurde die prokaryotische mRNA aus der Gesamt-Schwamm RNA angereichert, mittels Illumina HiSeq-Technologie sequenziert und mittels der MG-RAST-Software annotiert. Die mit am häufigsten exprimierten Gene betrafen die archaeale Ammonium-Oxidation und die photosynthetische Kohlenstoff-Fixierung durch Synechococcus. Weiterhin waren Stress- und Membrantransport-relevane Gene mit am häufigsten exprimiert. Unerwartet war der Befund, dass Methylotrophie-verwandte Gene ebenfalls sehr häufig exprimiert wurden. Das Vorliegen von Meerwasserbakterien ist durch die phylogenetische Nähe von organischen Kohlenstoff-Transportern zu Genen der SAR11-Klade belegt. Zusammenfassend wurden in dieser Studie die am häufigsten transkribierten Funktionen des S. carteri Mikrobioms beschrieben und bezüglich ihrer taxonomischen Zugehörigkeit analysiert. Zusammenfassend wurden HMA und LMA-Schwämme aus dem Roten Meer als experimentelle Modellsysteme verwendet, um Einblicke in für die Schwamm-Mikrobiologie relevante Fragen bezüglich der mikrobiellen Diversität, Spezifität und funktionalen Aktivität zu gewinnen. Diese PhD-Arbeit trägt zu einem verbesserten Verständnis der Mikrobiologie von Schwämmen sowie deren Bedeutung für die marine Ökologie im Allgemeinen bei. KW - Meeresschwämme KW - Rotes Meer KW - Bakterien KW - Marine sponge KW - Symbiosis KW - Red Sea KW - Deep sequencing KW - Bacteria KW - Microbial community KW - Diversity KW - Metatranscriptomics KW - Function Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-103836 ER - TY - THES A1 - Malsch, Carolin T1 - Charakterisierung von Punkt- und Intervallschätzern des gemittelt sequenziellen Populations-assoziierten Risikoanteils in der Epidemiologie kardiovaskulärer Erkrankungen T1 - Characterization of Point and Interval Estimators for Average Sequential Population Attributable Fraction in Cardiovascular Disease Epidemiology N2 - Zielsetzung Die Entwicklung von Präventionsstrategien zur Senkung der Morbidität und Mortalität aufgrund von kardiovaskulären Erkrankungen (KVE) in der Bevölkerung stellt eine Hauptaufgabe der Epidemiologie und Public Health Forschung dar. In den vergangenen 20 Jahren rückte die Hochrisikoprävention im Zuge der Weiterentwicklung der Scoringsysteme für das KVE Hochrisiko-Screening in den Fokus der Leitlinien zur KVE Prävention. Jedoch sind die größten Erfolge aus einer komplementären Strategie aus Hochrisiko- und Populationsprävention mit Priorität auf der Reduktion der Exposition von Risikofaktoren für KVE in der gesamten Population zu erwarten. Die Grundvoraussetzung für die Entwicklung effizienter, populationsweiter Präventionsprogramme ist das Verständnis einerseits der Rolle von Risikofaktoren bei der Krankheitsentstehung und andererseits der Bedeutung der Risikofaktoren auf Populationsebene. Der Populations-assoziierte Risikoanteil (PAF) ist das bevorzugte statistische Maß zur Quantifizierung des Effekts von Risikofaktoren auf Populationsebene, da er neben der Effektstärke eines Risikofaktors auch dessen Prävalenz berücksichtigt. In der Praxis erfolgt die Berechnung des PAF in multifaktoriellen Situationen mithilfe von Adjustierungsansätzen oder Partialisierungsansätzen. Partialisierungsansätze, zu denen auch der gemittelt sequenzielle PAF (gsPAF) gehört, erfüllen die Additivitätseigenschaft. Insbesondere der gsPAF kommt daher in der praktischen Anwendung zunehmend häufiger zum Einsatz. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Charakterisierung des gsPAF am Beispiel der Epidemiologie von KVE. Methoden In Projekt 1 erfolgt die theoretische Abgrenzung des gsPAF von anderen Adjustierungs- und Partialisierungsverfahren in Bezug auf Intention, Definition, Modellvoraussetzungen und -annahmen und Interpretation. Diese verschiedenen Konzepte werden in einer einheitlichen mathematischen Symbolik dargestellt, um das Verständnis zu erleichtern und Abweichungen in den Definitionen hervorzuheben. Anschließend wird in Projekt 2 der praktische Vergleich von modellbasierten Punktschätzern vorgenommen. Im Rahmen der Sekundäranalyse der ProsCIS-Studie über den Populationseinfluss von Risikofaktoren auf schlechtes Outcome nach Schlaganfall werden dem gsPAF ein additiver und ein multiplikativer Adjustierungsansatz gegenübergestellt und die Schätzergebnisse hinsichtlich Übereinstimmung der Größenordnung und Rangfolgen analysiert. In Projekt 3 werden im Rahmen einer Simulationsstudie nach dem proof-of-concept-Prinzip die asymptotischen Eigenschaften existierender modellfreier und modellbasierter Schätzer des gsPAF in Verbindung mit resamplingbasierten Konfidenzschätzern in einer Situation mit einem binären Outcome und drei binären Risikofaktoren unter insgesamt 296 Modellsituationen charakterisiert. Dabei wird die Abhängigkeit von der Stichprobengröße, der Prävalenz des Outcomes, der Prävalenz und Effektstärke der Risikofaktoren, der stochastischen Abhängigkeit der Risikofaktoren und ihrer Effekte auf das Outcome, der Vollständigkeit des statistischen Modells sowie des Outcome-Mechanismus untersucht. Abschließend erfolgt in Projekt 4 die Demonstration der gsPAF-Schätzung exemplarisch im Rahmen der Sekundäranalyse des deutschen Arms der EUROASPIRE IV-Studie. Hier wird der Einfluss von Baselinefaktoren auf das Auftreten rekurrenter kardiovaskulärer Ereignisse nach erstmaliger Hospitalisierung auf Populationsebene modelliert. Die Ergebnisse werden anschließend einer umfassenden Methodenkritik unterzogen. Dazu wird die Modellanpassung der Regressionsmodelle überprüft, die Performanz der gsPAF-Schätzung mit Hilfe der zuvor entwickelten Simulationsstudie evaluiert, eine exemplarische Stichprobenumfangsplanung durchgeführt sowie die Angemessenheit der Modellannahmen des gsPAF diskutiert. Ergebnisse %Die Möglichkeiten der statistischen Modellierung von PAF sind nahezu unbegrenzt. Projekt 1: Adjustierungs- und Partialisierungsmethoden beantworten verschiedene Fragestellungen. Dies resultiert aus dem unterschiedlichen Umgang beider Methoden mit Subgruppen, die bezüglich mehrerer Risikofaktoren gleichzeitig exponiert sind, und führt infolgedessen auch zu unterschiedlichen Interpretationen. Der PAF beschreibt den Anteil an der Ereigniswahrscheinlichkeit, der mit dem Vorliegen eines Risikofaktors assoziiert ist. Für den gsPAF muss zusätzlich betont werden, dass der Effekt in Subgruppen mit mehreren Risikofaktoren auf additive Weise zerlegt und der Anteil des Zusammenwirkens der beteiligten Risikofaktoren (Surplus) zu gleichen Anteilen den Risikofaktoren zugewiesen wird. Dahinter steckt die Annahme, dass dieser Teil nur durch das Zusammenwirken überhaupt entstehen konnte, wofür beide Risikofaktoren gleichermaßen verantwortlich gemacht werden. Im Gegensatz zu Adjustierungsmethoden erfüllen Partialisierungsmethoden zwar die Additivitätseigenschaft, gehen jedoch gleichzeitig mit spezifischen Modellannahmen einher, die Kenntnisse über die kausalen Verläufe der Risikofaktoren voraussetzen. Im Falle des gsPAF ist dies die Annahme, dass unter den betrachteten Risikofaktoren keine hierarchischen Abhängigkeiten herrschen. Die theoretische Basis des gsPAF ist derzeit nur für dichotome Outcomes umfangreich erarbeitet und deckt hier alle Ansprüche für den Praxiseinsatz ab: Modellfreie und modellbasierte Punktschätzer, zugehörige Varianzschätzer mit und ohne Berücksichtigung von Störgrößen und Konfidenzschätzer stehen zur Verfügung. Mathematische Eigenschaften wie Symmetrie, Dummyeigenschaft, Additivität und (internen) marginalen Rationalität des gsPAF und anderer Partialisierungsansätze wurden erörtert. Die verfügbare Software stellt derzeit nur Ausschnitte des Methodenspektrums zur Schätzung des gsPAF bereit und ist deshalb für den Einsatz in der empirischen Forschung zu KVE nur begrenzt nützlich. Eine erfolgreiche und effiziente Recherche zum gsPAF wird durch die uneinheitliche Verwendung der Fachtermini ''partieller'' und ''gemittelt sequenzieller'' PAF erschwert. Projekt 2: Der Vergleich von Ergebnissen aus einem Adjustierungsansatz mit Ergebnissen aus einem Partialisierungsansatz ist über den kombinierten PAF möglich, da der unterschiedliche Umgang mit Subgruppen, die bezüglich mehrerer Risikofaktoren gleichzeitig exponiert sind, nicht zum Tragen kommt, solange nur der kombinierte Risikofaktor im statistischen Modell berücksichtigt wird. Anhand des Datenbeispiels der ProsCIS-Studie wurde für diesen Parameter keine Abweichung der Ergebnisse des multiplikativen Ansatzes (Faktor 1,0) und nur eine geringe Abweichung des additiven Ansatzes (Faktor 1,1) vom gsPAF beobachtet. Die Größenordnungen der Schätzwerte einzelner Risikofaktoren sowie deren Summe sind zwischen Adjustierungs- und Partialisierungsmethoden nicht vergleichbar. Die Ergebnisse aus dem multiplikativen Regressionsmodell weichen bis zu einem Faktor von 1,3 von den Schätzwerten des gsPAF ab. Die Abweichungen aus dem additiven Regressionsmodell gehen deutlich darüber hinaus. Der gsPAF liefert nahezu additive Schätzergebnisse, während die Summe der risikofaktorspezifischen Schätzwerte aus den beiden Adjustierungsmethoden den kombinierten PAF übersteigt. Im Gegensatz zu vorangegangenen Studien wird die Rangfolge der Risikofaktoren im Datenbeispiel nicht wesentlich von der Schätzmethode beeinflusst. Projekt 3: Die Simulationsstudie charakterisiert die modellfreien und modellbasierten Punktschätzer des gsPAF und belegt deren Konsistenz und (asymptotische) Erwartungstreue, sofern das statistische Modell korrekt spezifiziert ist. Es zeigt sich, dass in kleinen Stichproben oder bei kleinen Ereigniswahrscheinlichkeiten der modellbasierte Schätzer erwartungstreu und damit dem modellfreien Schätzer überlegen ist. Die Berechnungszeit des modellbasierten Schätzers steigt jedoch superlinear mit steigender Stichprobengröße und mit steigender Anzahl von Variablen im Regressionsmodell an. Resamplingbasierte Methoden wie Bootstrap Normal, Perzentil und Jackknife eignen sich für die Schätzung von Konfidenzintervallen des gsPAF. Auch hier ist ein superlinearer Anstieg der Berechnungszeit insbesondere in Verbindung mit dem modellbasierten Schätzer mit steigender Stichprobengröße und mit steigender Anzahl der Risikofaktoren im statistischen Modell zu beobachten. Biologische Interaktionen von Risikofaktoren im Outcome-Mechanismus verändern die Wahrscheinlichkeit für Ereignisse in Subgruppen mit mehreren Risikofaktoren weg von einem stochastisch unabhängigen und hin zu einem stochastisch abhängigen Szenario. Diese Ereigniswahrscheinlichkeiten werden durch die Anpassung der Parameter im binär-logistischen Regressionsmodell angenähert. Modelle ohne Interaktionsterme repräsentieren aus statistischer Sicht immer einen Outcome-Mechanismus mit stochastischer Abhängigkeit. Interaktionsterme sind nur dann als biologische Interaktionen zu interpretieren, wenn der biologische Outcome-Mechanismus korrekt durch die logistische Regressionsfunktion beschrieben wird. Anderenfalls dienen die Interaktionsterme nur der Modellanpassung und spiegeln nicht die An- oder Abwesenheit biologischer Interaktionen wider. Die Vernachlässigung von relevanten Interaktionstermen führt zu ernstzunehmenden Verzerrungen der Modellparameter und infolgedessen zu stark verzerrten gsPAF-Schätzungen. Dies ist jedoch durch eine gewissenhafte Überprüfung der Modellanpassung während der Auswertung vermeidbar. Grundsätzlich liefert die modellbasierte Schätzung des gsPAF mit allen Interaktionstermen immer unverzerrte Ergebnisse. Die benötigte Stichprobengröße für eine aussagekräftige Schätzung des gsPAF übersteigt die für relative Maße und steigt mit der Anzahl zu betrachtender Variablen im Modell und mit sinkender Prävalenz des Outcomes an. Während für den PAF steigende Effektgrößen der Risikofaktoren die benötigte Stichprobengröße verkleinern, wurde in der Simulationsstudie ein umgekehrter Zusammenhang für den gsPAF beobachtet. Projekt 4: Die in den Projekten 1 und 3 gewonnenen Erkenntnisse wurden im Rahmen der Datenanalyse der EUROASPIRE IV-Studie am Praxisbeispiel untersucht und diskutiert. Das Regressionsmodell ohne Interaktionsterme lieferte verzerrte gsPAF-Schätzungen, was durch die Berücksichtigung von Interaktionstermen korrigiert werden konnte. Die resamplingbasierten Konfidenzintervalle überdeckten große Teile des Wertebereiches des gsPAF und liefern somit keine nützlichen Informationen für die epidemiologische Interpretation der Studienergebnisse. Die Validierung der gsPAF-Schätzungen mit Hilfe der Simulationsstudie machte auf die mangelnde Performanz der Punkt- und Konfidenzintervalle aufgrund der verhältnismäßig kleinen Stichprobengröße für die betrachtete Anzahl der Risikofaktoren aufmerksam. Die benötigte Stichprobengröße für eine performante Schätzung des gsPAF in einer Datensituation wie in der EUROASPIRE IV-Studie beobachtet wurde mit Hilfe der Simulationsstudie ermittelt. Dabei wurde deutlich, dass etwa das Zehnfache der vorliegenden Stichprobengröße benötigt würde, um den modellfreien Schätzer des gsPAF zusammen mit resamplingbasierten Konfidenzintervallen mit einer ausreichenden Performanz schätzen zu können. Da unter den in EUROASPIRE IV betrachteten Risikofaktoren hierarchische Abhängigkeiten vorliegen könnten, sind die Voraussetzungen für die Schätzung des gsPAF nicht erfüllt. Anstelle des gsPAF könnte im vorliegenden Beispiel ein adjustierter Schätzer zum Einsatz kommen, oder, sofern genügend Informationen über die kausalen Zusammenhänge unter den Risikofaktoren vorliegen, auch sequenzielle oder proportionale Partialisierungsansätze. Die durchgeführte Methodenkritik in Projekt 4 ermöglicht es, weitere Schritte zur Steigerung der Aussagekraft der Studienergebnisse zu unternehmen, beispielsweise durch die Wahl geeigneter statistischer Methoden und die Erhöhung des Stichprobenumfangs. Schlussfolgerungen Die Grundvoraussetzungen für die Gewinnung qualitativ hochwertiger Daten sind bekanntermaßen die Wahl eines der Forschungsfrage angemessenen Studiendesigns sowie die sorgfältige Studienplanung. Aufgrund der hohen Anzahl der Risikofaktoren und Störgrößen für kardiovaskuläre Erkrankungen sowie der Komplexität ihrer kausalen Verläufe erfordern Beobachtungsstudien zu KVE große Stichproben, um eine unverzerrte und valide Schätzung der Effekte von Risikofaktoren zu ermöglichen. Doch die gewonnenen Erkenntnisse eignen sich nur dann für Schlussfolgerungen im epidemiologischen und Public Health Kontext dann, wenn auch die statistische Analyse der Studiendaten mit einer ebenso hohen Qualität erfolgt. Eine qualitativ hochwertige Datenanalyse zeichnet sich aus durch (1) die Auswahl der statistischen Methoden passend zur Forschungsfrage, (2) die Berücksichtigung aktueller methodischer Forschungsergebnisse, (3) die sorgfältige Überprüfung der Modellannahmen und Modellanpassung, (4) die Sicherstellung und Überprüfung einer guten Performanz der Punkt- und Konfidenzschätzer und (5) die realistische Interpretation der Ergebnisse unter Berücksichtigung der Modellvoraussetzungen und -annahmen. Ein gewissenhafter Umgang mit den statistischen Methoden ist erforderlich, um belastbare Schlussfolgerungen aus Beobachtungsstudien ziehen zu können. Dies gilt insbesondere im Kontext von Sekundärdatenanalysen, die einen beträchtlichen Anteil der Publikationen darstellen. Simulationsstudien sind ein schlagkräftiges Werkzeug für die Validierung der verwendeten statistischen Methoden und ermöglichen die Einschätzung des Informationsgehaltes von Analyseergebnissen. Sie sind ausgesprochen flexibel und lassen sich an beliebige Datensituationen anpassen. Das macht sie zu einem unverzichtbaren Qualitätskriterium für die Publikation empirischer Studien. Jeder Validierungsschritt trägt wesentlich zu einer verbesserten Qualität der Publikationen bei. Damit entsteht eine solide Basis, um die kausalen Verläufe der Risikofaktoren aufzudecken und die Entwicklung von Präventionsprogrammen zur Verbesserung des Gesundheitsstatus in der Population durch Reduktion der Morbidität und Mortalität von KVE voranzubringen. N2 - Aims The development of prevention programs to reduce morbidity and mortality from cardiovascular diseases (CVD) in the population is a fundamental principle in epidemiology and public health research. During the last two decades, the development and advances of high-risk screening scores led to an increased emphasis on high-risk approaches in guidelines for CVD prevention. However, best results in reducing morbidity and mortality from CVD in the population are expected from a complementary strategy including both, high-risk and population-wide prevention, with priority on reducing the exposure of CVD risk factors in the population. The prerequisite for the development of efficient population-wide prevention programs is a precise understanding of the risk factors' roles in the disease mechanism and their overall impact on the population. Population-attributable fraction (PAF) is the preferred statistical measure to quantify the overall effect of one or more risk factors from the population perspective, since it takes the risk factor’s effect size as well as its prevalence into account. In multifactorial situations, PAF can be calculated via adjustment or partialization approaches. The average sequential PAF (gsPAF) belongs to the latter group and shares the property of additivity. This measure is increasingly used in practical applications of CVD research recently. This dissertation aims to characterize the gsPAF in an exemplary way for application in CVD research. Methods In project 1, gsPAF is compared to other adjustment and partialization methods from a theoretical point of view with focus on intention, definition, model requirements and assumptions and interpretation. A unified mathematical formalism is chosen to facilitate the understanding of similarities and discrepancies between the concepts. The practical comparison of model-based point estimators is conducted in project 2 by analyzing the population impact of risk factors for death and functional dependency one year after stroke in the course of a secondary data analysis of the ProsCIS study. Three model-based estimators, namely the gsPAF, the adjusted PAF from a multiplicative and the adjusted PAF from an additive regression model, are analyzed regarding consistency of magnitudes and the ranking of estimates. In project 3, a simulation study following the proof-of-concept principle reveals the asymptotic properties of non model-based and model-based gsPAF estimators in conjunction with resampling-based confidence intervals in a situation with a binary outcome and three binary risk factors under 296 different model situations. Dependency of the estimators with respect to sample size, prevalence of outcome, prevalence and effect size of risk factors, interactions between risk factors and combined effects on outcome, completeness of statistical models and outcome mechanism is analyzed. Non model-based and model-based gsPAF estimators are used in project 4 in the course of a secondary analysis of data from the German subgroup of the EUROASPIRE IV-study to investigate the population impact of risk factors on recurrent cardiovascular events after first-ever hospitalization. Subsequently, a comprehensive assessment of methodology is conducted, including (a) examination of model fit and performance considerations under the given data condition using the simulation study, (b) illustrative sample size calculation and (c) discussion of suitability of model requirements and assumptions in order to ensure a valid estimation and interpretation of study results. Results Project 1: Adjustment and partialization methods provide answers to different questions. This results from their divergent strategies of handling subgroups with multiple exposures and consequently leads to different interpretations. PAF can be interpreted as the amount of outcome probability, that is associated with the presence of a risk factor in the population. In the interpretation of gsPAF estimates it must be stressed that the effect in subgroups with multiple exposures is partitioned in an additive manner and the resulting summand related to the joint effect (called ''surplus'') is evenly apportioned and assigned to the involved risk factors. This mechanism covers the implicit assumption, that existence of the surplus is caused by the joint action of the risk factors, which holds both factors equally accountable. In contrast to adjustment methods, partialization methods fulfill the property of additivity. However, this happens in exchange for further model assumptions which require understanding of the causal relationships of the risk factors. In the case of gsPAF, the assumption is that there are no mutual hierarchical dependencies among the risk factors. The soundness of such assumptions about the underlying biological mechanisms must be reviewed critically. The theoretical basis of gsPAF is developed extensively for binary outcomes and meets the various demands of practical applications: non model-based and model-based point estimators, corresponding variance estimators with or without adjustment for confounders, and confidence estimators are available and the mathematical properties of the gsPAF are elucidated. Yet, available software packages cover only parts of these various methodological options and are therefore of limited value for application in CVD research. An efficient enquiry of gsPAF literature is hampered by the heterogeneous use of the technical terms ''average sequential'' and ''partial'' PAF. Project 2: Estimation results from adjustment and partialization methods can be compared with regard to the combined PAF, since the diverging strategies of handling subgroups with multiple exposures has no impact as long as only one risk factors, namely the combined risk factor, is considered. The results from the secondary analysis of the ProsCIS-study show no discrepancy of combined PAF between gsPAF and the adjusted PAF based on a multiplicative regression model (factor 1.0) and only a small deviation for the adjusted PAF based on an additive regression model (factor 1.1). Worthy of note is, however, the incomparability of magnitudes and ordering of risk factor specific estimates. Estimates of gsPAF are surpassed from adjusted PAF based on multiplicative regression by factor 1.3 and from adjusted PAF based on a additive regression by even higher factors. While gsPAF yields fairly additive results, both adjustment methods do not. In contrast to previous results, no notable alteration of the risk factors' ordering was observed in the ProsCIS-study with regard to the model choice of PAF. Project 3: The simulation study characterizes non model-based and model-based estimators of the gsPAF and proves both, consistency and asymptotic unbiasedness, given that the statistical model is correctly specified with respect to interaction terms and completeness of variables in the model. The model-based estimator is unbiased even in small samples and in situations with small outcome prevalences and outperforms the non model-based estimator. However, computational time of the model-based estimator increases with increasing sample size and number of variables in the model. Resampling-based methods such as Bootstrap with normality assumption and percentile as well as Jackknife are suited for confidence interval estimation. Here, the computational time especially in conjunction with the model-based estimator shows a superlinear increase with increasing sample size. Sufficient sample sizes for performant estimations of gsPAF exceed those for relative effect measures such as risk and odds ratio and increase with increasing number of variables and decreasing prevalence of outcome. While sample sizes for PAF decrease with increasing prevalence and effect size of a risk factor, a reverse relation was observed for gsPAF, stressing the need for further investigations using a stretch-methods simulation study that also takes the asymptotic variance formula and resulting confidence intervals into account. Biological interactions cause the outcome probability in subgroups with multiple risk factors to shift from the expected probability under stochastic independence towards stochastic dependence. These outcome probabilities are targeted with binary-logistic regression analysis by estimating the regression coefficients. Binary-logistic regression models without interaction terms, however, represent an outcome mechanism that corresponds to stochastic dependency. This means, interaction terms do not necessarily reflect the presence or absence of biological interactions. In fact, interaction terms in the regression model represent biological interactions only if the outcome mechanism is properly described by the logistic regression function. Ignoring relevant interaction terms when fitting a model causes a poor estimation of regression parameters and yields severely biased gsPAF estimates. This can be avoided by examining the consistency of the stratum-specific outcome probabilities in the data set with the predicted probabilities from the fitted regression model. In addition, using a regression model with full interaction pattern when estimating gsPAF guarantees unbiased estimates. Project 4: The findings from projects 1 and 3 were considered during the analysis of the EUROASPIRE IV-study. The regression model without interaction terms led to biased regression parameters and gsPAF estimates, which was corrected by introducing interaction terms. Resampling-based confidence intervals covered large parts of the range of gsPAF and failed to provide useful information.Validation of the gsPAF estimates using a simulation study revealed an insufficient performance of point and confidence interval estimators due to the relatively small sample size for the chosen number of risk factors. The required sample size for a performant estimation of the gsPAF in a data situation as observed in the EUROASPIRE IV study was calculated using the simulation study. It was shown, that the actual sample size multiplied by approximately factor ten would be sufficient to estimate the non model-based gsPAF and resampling-based confidence intervals with a satisfying performance. Due to the fact, that hierarchical dependencies of the risk factors could be possible, the model requirements for gsPAF estimation are not fulfilled. Instead of gsPAF, the adjusted PAF seems to be a better choice. Also sequential or proportional PAF could be more suitable, if sufficient information about the causal relationships between the risk factors is available. These findings provide opportunity to take further steps for improving the data situation and analysis, for example by pooling data sets from comparable studies and choosing more appropriate statistical methods. Conclusions The prerequisites for a good quality of the study data are known to be an appropriate study design and a prudent study planning and implementation process. Due to the high number and complex causal pathways of risk factors and confounders, observational studies on CVD require large sample sizes to ensure unbiased and high performant estimates. However, findings that are valuable for interpretation and conclusions in the epidemiological and public health context also depend on an equally high-standard data analytics process. A high-quality data analysis is characterized by (1) the application of statistical methods suitable to the research question, (2) the consideration of recent methodological advancements, (3) a careful examination of model assumptions and model fitting, (4) the verification of reasonable performance of point and interval estimators and (5) a realistic interpretation of results while accurately considering model requirements and assumptions. A decent validation of study results indicates the conscientiousness and diligence that is necessary when using statistical methods to draw conclusions from observational data, in particular in the context of secondary data analysis. Simulation studies are a powerful tool for validation of statistical methods and allow judging the informative value of the obtained results. They are utmost flexible and can be adapted to a wide range of data situations, what makes them to an indispensable quality criterion for the publication of empirical study results. Every validation step contributes to an improvement of the quality of publications. This provides a sound basis for unraveling the causal pathways of risk factors and developing prevention programs to improve the health status in the population by reducing morbidity and mortality from CVD. KW - population attributable fraction KW - attributable risk KW - attributable fraction Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-238161 ER - TY - THES A1 - Costea, Paul Igor T1 - Stratification and variation of the human gut microbiota T1 - Stratifikation und Variation des menschlichen Darmmikrobioms N2 - The microbial communities that live inside the human gastrointestinal tract -the human gut microbiome- are important for host health and wellbeing. Characterizing this new “organ”, made up of as many cells as the human body itself, has recently become possible through technological advances. Metagenomics, the high-throughput sequencing of DNA directly from microbial communities, enables us to take genomic snapshots of thousands of microbes living together in this complex ecosystem, without the need for isolating and growing them. Quantifying the composition of the human gut microbiome allows us to investigate its properties and connect it to host physiology and disease. The wealth of such connections was unexpected and is probably still underestimated. Due to the fact that most of our dietary as well as medicinal intake affects the microbiome and that the microbiome itself interacts with our immune system through a multitude of pathways, many mechanisms have been proposed to explain the observed correlations, though most have yet to be understood in depth. An obvious prerequisite to characterizing the microbiome and its interactions with the host is the accurate quantification of its composition, i.e. determining which microbes are present and in what numbers they occur. Historically, standard practices have existed for sample handling, DNA extraction and data analysis for many years. However, these were generally developed for single microbe cultures and it is not always feasible to implement them in large scale metagenomic studies. Partly because of this and partly because of the excitement that new technology brings about, the first metagenomic studies each took the liberty to define their own approach and protocols. From early meta-analysis of these studies it became clear that the differences in sample handling, as well as differences in computational approaches, made comparisons across studies very difficult. This restricts our ability to cross-validate findings of individual studies and to pool samples from larger cohorts. To address the pressing need for standardization, we undertook an extensive comparison of 21 different DNA extraction methods as well as a series of other sample manipulations that affect quantification. We developed a number of criteria for determining the measurement quality in the absence of a mock community and used these to propose best practices for sampling, DNA extraction and library preparation. If these were to be accepted as standards in the field, it would greatly improve comparability across studies, which would dramatically increase the power of our inferences and our ability to draw general conclusions about the microbiome. Most metagenomics studies involve comparisons between microbial communities, for example between fecal samples from cases and controls. A multitude of approaches have been proposed to calculate community dissimilarities (beta diversity) and they are often combined with various preprocessing techniques. Direct metagenomics quantification usually counts sequencing reads mapped to specific taxonomic units, which can be species, genera, etc. Due to technology-inherent differences in sampling depth, normalizing counts is necessary, for instance by dividing each count by the sum of all counts in a sample (i.e. total sum scaling), or by subsampling. To derive a single value for community (dis-)similarity, multiple distance measures have been proposed. Although it is theoretically difficult to benchmark these approaches, we developed a biologically motivated framework in which distance measures can be evaluated. This highlights the importance of data transformations and their impact on the measured distances. Building on our experience with accurate abundance estimation and data preprocessing techniques, we can now try and understand some of the basic properties of microbial communities. In 2011, it was proposed that the space of genus level variation of the human gut microbial community is structured into three basic types, termed enterotypes. These were described in a multi-country cohort, so as to be independent of geography, age and other host properties. Operationally defined through a clustering approach, they are “densely populated areas in a multidimensional space of community composition”(source) and were proposed as a general stratifier for the human population. Later studies that applied this concept to other datasets raised concerns about the optimum number of clusters and robustness of the clustering approach. This heralded a long standing debate about the existence of structure and the best ways to determine and capture it. Here, we reconsider the concept of enterotypes, in the context of the vastly increased amounts of available data. We propose a refined framework in which the different types should be thought of as weak attractors in compositional space and we try to implement an approach to determining which attractor a sample is closest to. To this end, we train a classifier on a reference dataset to assign membership to new samples. This way, enterotypes assignment is no longer dataset dependent and effects due to biased sampling are minimized. Using a model in which we assume the existence of three enterotypes characterized by the same driver genera, as originally postulated, we show the relevance of this stratification and propose it to be used in a clinical setting as a potential marker for disease development. Moreover, we believe that these attractors underline different rules of community assembly and we recommend they be accounted for when analyzing gut microbiome samples. While enterotypes describe structure in the community at genus level, metagenomic sequencing can in principle achieve single-nucleotide resolution, allowing us to identify single nucleotide polymorphisms (SNPs) and other genomic variants in the gut microbiome. Analysis methodology for this level of resolution has only recently been developed and little exploration has been done to date. Assessing SNPs in a large, multinational cohort, we discovered that the landscape of genomic variation seems highly structured even beyond species resolution, indicating that clearly distinguishable subspecies are prevalent among gut microbes. In several cases, these subspecies exhibit geo-stratification, with some subspecies only found in the Chinese population. Generally however, they present only minor dispersion limitations and are seen across most of our study populations. Within one individual, one subspecies is commonly found to dominate and only rarely are several subspecies observed to co-occur in the same ecosystem. Analysis of longitudinal data indicates that the dominant subspecies remains stable over periods of more than three years. When interrogating their functional properties we find many differences, with specific ones appearing relevant to the host. For example, we identify a subspecies of E. rectale that is lacking the flagellum operon and find its presence to be significantly associated with lower body mass index and lower insulin resistance of their hosts; it also correlates with higher microbial community diversity. These associations could not be seen at the species level (where multiple subspecies are convoluted), which illustrates the importance of this increased resolution for a more comprehensive understanding of microbial interactions within the microbiome and with the host. Taken together, our results provide a rigorous basis for performing comparative metagenomics of the human gut, encompassing recommendations for both experimental sample processing and computational analysis. We furthermore refine the concept of community stratification into enterotypes, develop a reference-based approach for enterotype assignment and provide compelling evidence for their relevance. Lastly, by harnessing the full resolution of metagenomics, we discover a highly structured genomic variation landscape below the microbial species level and identify common subspecies of the human gut microbiome. By developing these high-precision metagenomics analysis tools, we thus hope to contribute to a greatly improved understanding of the properties and dynamics of the human gut microbiome. N2 - Die mikrobiellen Gemeinschaften innerhalb des menschlichen Darmtrakts – das menschliche Darm-Mikrobiom - sind wichtig für das Wohlbefinden und die Gesundheit des Wirts. Die Charakterisierung dieses neuen “Organs”, welches aus ähnlich vielen Zellen besteht wie der menschliche Körper, ist in jüngster Zeit durch technologische Fortschritte möglich geworden. Die Metagenomik, die direkte Hochdurchsatz-Sequenzierung mikrobieller DNA, ermöglicht die Aufnahme “genomischer Schnappschüsse” tausender verschiedener, in einem komplexen Ökosystem zusammenlebender Bakterien, ohne dafür auf deren Isolierung und Wachstum angewiesen zu sein. Die Quantifizierung des menschlichen Mikrobioms erlaubt es uns, seine Eigenschaften zu untersuchen und Verbindungen zu Wirtsphysiologie und -krankheiten zu knüpfen. Der Reichtum dieser Informationen ist unerwartet hoch und wahrscheinlich noch immer unterbewertet. Aufgrund der Tatsache, dass der Großteil unserer Ernährung und unseres Medikamentenkonsums unser Mikrobiom, welches wiederum selbst über verschiedene Arten mit unserem Immunsystem interagiert, beeinflusst, wurden viele Mechanismen vorgeschlagen, um die beobachteten Korrelationen zu erklären. Die meisten davon sind jedoch noch nicht vollständig verstanden. Eine offensichtliche Komponente zur Charakterisierung des Mikrobioms und dessen Interaktionen mit dem Wirt ist eine akkurate Quantifizierung seiner genauen Zusammensetzung, womit sowohl die Anwesenheit von bestimmten Bakterien als auch deren Anzahl gemeint ist. Obwohl etablierte Standardprozeduren zur Probenbehandlung, DNA- Extrahierung und Datenanalyse existieren, sind sie nicht immer für metagenomische Studien anwendbar, da sie für isolierte Bakterienkulturen entwickelt worden. Deswegen und auch wegen der Begeisterung, die neuartige Technologien mit sich bringen, nahmen sich die ersten metagenomischen Studien jeweils die Freiheit, ihre eigenen Protokolle und Herangehensweisen zu definieren. Die Metaanalyse dieser Studien zeigte, dass Unterschiede sowohl in der Probenbehandlung als auch in der statistischen Auswertung den Vergleich zwischen Studien sehr schwierig machen. Das wiederum beschneidet unsere Fähigkeit, Entdeckungen zu bestätigen und Daten über Studien hinweg zu kombinieren. Um die zwingend notwendige Standardisierung voranzutreiben haben wir einen umfassenden Vergleich von 21 verschiedenen DNA-Extraktionsmethoden sowie verschiedener weiterer Probenbehandlungen, welche Quantifizierungen beeinflussen, vorgenommen. Wir haben eine Reihe von Kriterien entwickelt, um die Messqualität in Abwesenheit von Mock-Kontrollen zu bestimmen und schlagen anhand dieser Methoden für Probenbeschaffung, DNA-Extraktion und Library- Generierung optimale Verfahren vor. Wenn diese als Standard akzeptiert werden, würde das eine stark verbesserte Vergleichbarkeit zwischen Studien ermöglichen und damit sowohl einen extremen Zuwachs an statistischer Power als auch unserer Fähigkeit, generelle Schlüsse über das Mikrobiom zu ziehen, zur Folge haben. Die meisten metagenomischen Studien teilen ihre Datensätze auf um Vergleiche anzustellen, z.B. zwischen Stuhlproben gesunder und erkrankter Menschen. Eine Vielzahl verschiedener Ansätze, welche wiederum oft mit verschiedenen Datenvorbehandlungen kombiniert werden, wurden vorgeschlagen, um Dissimilarität zwischen Gemeinschaften (Beta-Diversität) zu berechnen. Um metagenomische Daten auf Spezies-, Genus- und höheren Ebenen zu quantifizieren werden üblicherweise reads auf Referenzgenome bestimmter taxonomischer Einheiten aligniert und gezählt. Aufgrund technologieabhängiger Unterschiede in Sequenziertiefe müssen reads normalisiert werden, z.B. indem man alle counts durch die Gesamtanzahl der counts einer Sequenzierung teilt (total sum scaling), oder durch subsampling. Für die Messung der Gemeinschafts(dis)similarität wurden viele Distanzmaße vorgeschlagen. Da es schwierig ist diese Ansätze theoretisch zu vergleichen, haben wir ein biologisch motiviertes Konzept entwickelt, mit dem man Distanzmaße evaluieren kann. Dies unterstreicht die Wichtigkeit der Datentransformation und dessen Einwirkung auf Distanzmaße. Aufbauend auf unserer Erfahrung mit Häufigkeitsabschätzungen und Techniken zur Datenvorbehandlung können wir nun versuchen, grundlegende Eigenschaften mikrobieller Gemeinschaften zu verstehen. 2011 wurde vorgeschlagen, dass sich die Variation auf Genusebene im menschlichen Darm auf drei grundlegende Typen beschränkt, welche Enterotypen getauft wurden. Diese wurden in Datensätzen verschiedener Länder als unabhängig von Herkunft, Alter und anderer Wirtseigenschaften beschrieben. Die Enterotypen sind durch einen Cluster-Ansatz als „dicht besiedelte Bereiche in einem multidimensionalen Raum der Gemeinschaftszusammensetzung“ definiert und wurden als grundlegende Stratifikatoren für die menschlichen Population vorgeschlagen. Spätere Studien, welche dieses Konzept auf andere Datensätze anwandten, erhoben Zweifel bezüglich der optimalen Anzahl an Clustern und an der generellen Robustheit des Ansatzes. Dies leitete erneut eine langanhaltende Debate über die Existenz von Strukturen und die besten Wege, diese zu bestimmen und einzufangen, ein. Hier überdenken wir, in Anbetracht der stark gestiegenen Anzahl an verfügbaren Daten, das Enterotypen-Konzept. Wir schlagen ein überarbeitetes Konzept vor, in welchem die verschiedenen Enterotypen als schwache Attraktoren im multidimensionalen Raum verstanden werden und implementieren einen Ansatz zur Berechnung des Attraktors, der dem Datensatz am ähnlichsten ist. Dafür trainieren wir einen Klassifizierer auf einen Referenz- Datensatz, um neue Datensätze zuzuordnen. Damit ist Enterotypisierung nicht mehr datensatzabhängig und der Effekt von sampling bias ist minimiert. Indem wir ein Modell nutzen für das wir die Existenz dreier Enterotypen (definiert durch die selben Genera wie ursprünglich postuliert) annehmen, zeigen wir die Relevanz dieser Stratifikation und schlagen es in einem klinischen Zusammenhang als potentiellen Marker für Krankheitsfortschritt vor. Außerdem glauben wir, dass diese Attraktoren verschiedene Regeln mikrobieller Zusammensetzung widerspiegeln und schlagen vor, sie bei der Analyse von mikrobiellen Daten zu berücksichtigen. Während Enterotypen Struktur in der Gemeinschaft auf Genusebene beschreiben, kann metagenomische Sequenzierung prinzipiell Auflösung auf Nukleotidebene erreichen, womit single nucleotide polymorphisms (SNPs) und andere genomische Variationen im Darm- Mikrobiom identifiziert werden können. Analysemethoden für dieses Auflösungsniveau wurden erst kürzlich entwickelt und bis heute wurden diese erst wenig erforscht. Wir zeigen, dass die Landschaft an genomischer Variation von SNPs in einer großen, multinationalen Kohorte sogar über die Speziesebene hinaus geht und hochgradig strukturiert ist, was das Vorkommen klar abgrenzbarer Subspezies unter Darmmikroben suggeriert. In mehreren Fällen zeigen diese Subspezies geographische Stratifikation, wobei einige Subspezies nur in chinesischen Populationen vorkommen. Im Allgemein zeigen Sie jedoch nur eine geringfügige Beschränkung der Dispersion und sind in der Mehrzahl der Populationen vorhanden. Innerhalb eines Individuums dominiert häufig eine bestimmte Subspezies, nur selten dominieren verschieden gemeinsam im gleichen Ökosystem. Eine Analyse von Zeitreihenexperimenten deutet darauf hin, dass die dominante Subspezies über Zeiträume von mehr als drei Jahren stabil bleibt. Wenn man ihre funktionalen Eigenschaften untersucht findet man viele Unterschiede, von denen bestimmte relevant für den Wirt erscheinen. Zum Beispiel identifizieren wir eine Subspezies von E. rectale, welcher das Flagellum-Operon fehlt, die signifikant assoziiert ist mit geringerem BMI und geringerer Insulinresistenz ihres Wirts; sie korreliert zudem mit höherer mikrobieller Diversität. Diese Assoziationen konnten auf Speziesebene nicht gesehen werden (auf der mehrere Subspezies überlagert sind), was die Wichtigkeit dieser erhöhten Auflösung für ein umfassenderes Verständnis mikrobieller Interaktionen innerhalb des Mikrobioms und mit dem Wirt illustriert. Zusammenfassend bieten unsere Ergebnisse eine präzise Grundlage für vergleichende Metagenomik des menschlichen Darms, einschließlich Empfehlungen über experimentelles Sampling und statistische Analysen. Weiterhin verfeinern wir das Konzept der Enterotypen- Stratifikation in Gemeinschaften, entwickeln referenzbasierte Ansätze für Enterotypen- Zuordnung und bieten überzeugende Beweise für ihre Relevanz. Indem wir die volle Auflösung metagenomischer Sequenzierungen nutzen entdecken wir eine Landschaft hochgradig strukturierter genomischer Variation unterhalb der Speziesebene und identifizieren gemeinsame Subspezies des menschlichen Darm-Mikrobioms. Durch die Entwicklung dieser hochpräzisen metagenomischen Untersuchungsansätze tragen wir zu einem verbesserten KW - metagenomics KW - microbiology KW - Mensch KW - Darmflora KW - Metagenom Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-139649 ER - TY - THES A1 - Anjana Vaman, Vamadevan Sujatha T1 - LASP1, a newly identified melanocytic protein with a possible role in melanin release, but not in melanoma progression T1 - LASP1, ein neu identifiziertes melanozytischen Protein mit einer möglichen Rolle bei der Freisetzung von Melanin, jedoch nicht in Melanomprogression N2 - LIM and SH3 protein 1 (LASP1) is a nucleocytoplasmic scaffolding protein. LASP1 interacts with various cytoskeletal proteins via its domain structure and is known to participate in physiological processes of cells. In the present study, a detailed investigation of the expression pattern of LASP1 protein in normal skin, melanocytic nevi and melanoma was carried out and the melanocyte–specific function of LASP1 was analyzed. LASP1 protein was identified in stratum basale of skin epidermis and a very high level was detected in nevi, the benign tumor of melanocyte. In the highly proliferative basal cells, an additional distinct nuclear localization of the protein was noted. In different tumor entities, an elevated LASP1 expression and nuclear localization, correlated positively with malignancy and tumor grade. However, LASP1 level was determined to be very low in melanoma and even reduced in metastases. Melanoma is distinguished as the first tumor tested to date – that displayed an absence of elevated LASP1 expression. In addition no significant relation was observed between LASP1 protein expression and clinicopathological parameters in melanoma. The epidermal melanin unit of skin comprises of melanocytes and keratinocytes. Melanocytes are specialized cells that synthesize the photo protective coloring pigment, melanin inside unique organelles called melanosomes. The presence of LASP1 in melanocytes is reported for the first time through this study and the existence was confirmed by immunoblotting analysis in cultured normal human epidermal melanocyte (NHEM) and in melanoma cell lines, along with the immunohistostaining imaging in normal skin and in melanocytic nevi. LASP1 depletion in MaMel2 cells revealed a moderate increase in the intracellular melanin level independently of de novo melanogenesis, pointing to a partial hindrance in melanin release. Immunofluorescence images of NHEM and MaMel2 cells visualized co-localization of LASP1 with dynamin and tyrosinase concomitant with melanosomes at the dendrite tips of the cells. Melanosome isolation experiments by sucrose density gradient centrifugation clearly demonstrated the presence of LASP1 and the melanosome specific markers tyrosinase and TRP1 in late stage melanosomes. The study identified LASP1 and dynamin as novel binding partners in melanocytes and provides first evidence for the existence of LASP1 and dynamin (a protein well–known for its involvement in vesicle formation and budding) in melanosomes. Co-localization of LASP1 and dynamin along the dendrites and at the tips of the melanocytes indicates a potential participation of the two proteins in the membrane vesicle fission at the plasma membrane. In summary, a possible involvement of LASP1 in the actin–dynamin mediated membrane fission and exocytosis of melanin laden melanosome vesicles into the extracellular matrix is suggested. N2 - LIM und SH3 protein 1 (LASP1) ist ein nukleozytoplasmatischen Gerüstprotein. LASP1 interagiert über seine Domänenstruktur mit verschiedenen Zytoskelettproteinen und ist an physiologischen Prozessen wie Migration und Zellproliferation beteiligt. In der vorliegenden Studie wurde eine detaillierte Untersuchung des Expressionsmusters von LASP1 in normale Haut, Nävi und Melanom durchgeführt und die Melanozyten-spezifische Funktion des Proteins analysiert. LASP1 konnte durch immunhistologische Färbungen im Stratum basale der Epidermis und in hoher Konzentration in Nävi (gutartige Tumore der Melanozyten) nachgewiesen werden, während die Expression in Melanom und Metastasen sehr gering ist. Auch wurde kein signifikanter Zusammenhang zwischen der LASP1 Proteinexpression in Melanomen und den klinisch-pathologischen Parametern bei 58 Patienten festgestellt. Dies steht im Gegensatz zu allen bisher getesteten Tumoren (u.a. Brust, HCC und Medulloblastom), bei der eine erhöhte LASP1 Expression in den Tumoren beobachtet wurde, die mit dem Tumorgrad korrelierte. Die hochproliferativen Basalzellen der Epidermis bestehen aus Keratinozyten und Melanozyten und weisen, im Gegensatz zu Nävi und Melanomzellen, eine deutliche Kernlokalisation des LASP1 Proteins auf. Melanozyten sind spezialisierte Zellen, die das UV-Schutzfarbpigment Melanin in einzigartigen Organellen, genannt Melanosomen, synthetisieren. Die Expression von LASP1 in diesen Melanozyten konnte zum ersten Mal in dieser Studie nachgewiesen werden. Immunfluoreszenzaufnahmen und Western Blots mit kultivierten normalen menschlichen epidermalen Melanozyten (NHEM) und Melanom-Zelllinien bestätigen die LASP1 Expression. Funktionelle Experimente mit LASP1 depletierten Zellen zeigen eine erhöhte Melaninkonzentration, die unabhängig von der de novo Melanogenese ist. Immunfluoreszenaufnahmen visualisieren eine Ko-Lokalisation von LASP1 mit Tyrosinase an den Melanosomen in den Zellausläufern von pigmentierten MaMel2 Zellen. Eine Auftrennung der einzelnen Melanosomenstadien durch Saccharose-Dichtegradienten-Zentrifugation erlauben die Detektion von LASP1 mit Dynamin, TRP1 und Tyrosinase in späten Stadium IV Melanosomen. Die vorliegende Studie liefert den ersten Beweis für die Existenz von Dynamin (einem für die Vesikelbildung essentiellem Protein) in Melanosomen und identifiziert Dynamin als neuartigen Bindungspartner von LASP1 in Melanozyten. Die Ko-Lokalisierung LASP1 und Dynamin entlang der Dendriten und in den Spitzen der Melanozyten weist auf eine mögliche Beteiligung beider Proteine an der Melanosomen-Vesikel-Abspaltung an der Plasmamembran hin. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass LASP1 an der Actin-Dynamin vermittelten Exocytose von Melanin-beladenen Melanosomvesikeln in die Extrazellulärmatrix beteiligt ist. KW - Melanom KW - Melanin KW - LASP1 KW - melanocytic nevi KW - melanoma cancer KW - Molekularbiologie KW - Melanin release Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-116316 ER -