Personalized - Personalisiert (auf Personen oder Personengruppen bezogen)​

Omics Technologien - Transcriptomics

 

Alle informationen über die Bestandteile des Körpers und die grundsätzliche Regulation entstammen dem Genom. Das Epigenom kontrolliert, welche Bereiche des Genoms an einem bestimmten Ort zu einer bestimmten Zeit zur Transkription freigegeben werden. Transcriptomics befasst sich mit dem Vorgang der tatsächlichen Umschreibung von DNA in RNA, einschließlich aller dabei entstehenden RNAs. Durch Epigenomics werde Bereiche “potenziert”, d.h. grundsätzlich freigeben. Ob dann allerdings auch tatsächlich eine RNA entsteht ist nochmals auf mehreren Ebenen kontrolliert, die man zu Transcriptomics zählt. Das sind hoch-komplexe Vorgänge in einem eng verschalteten Netzwerk verschiedener Regulatoren. Leider kann man diese Vorgänge nicht direkt beobachten. Daher konzentriert sich klinische Transcrptomik auf die Analysen der entstandenen RNA-Producte, zumeist von RNAs, die für Proteine kodieren. 

 

Was sind die wesentlichsten Ergebnisse, die für Personalisierte Medizin relevant sind?

 

Gleichgewichtsmengen an RNAs lassen sich entweder mithilfe von Microarrays (siehe unten) oder mit Hilfe von RNA-seq bestimmen. Das ist eine speziell für RNAs adaptierten Form des Next Generation Sequencings. Jede gesunde Zelle oder jedes gesunde Gewebe hat ein “normales” Verhältnis der RNAs untereinander, trotz quantitativer Unterschiede in den einzelnen RNA-Mengen. Liegt eine Erkrankung vor, so verschieben sich die Verhältnisse teils sehr deutlich. Eine RNAs werden sehr viel mehr gebildet, andere Verschwinden aus dem Spektrum in charakteristischer Weise. Diese Veränderungen sind oft auch charakteristisch für die Erkrankung, z.B. einen Tumor. Daher werden RNA-Mesungen in Blut- oder Gewebeproben herangezogen, um das jeweilige Transkriptom zu bestimmen und Abweichungen vom Normalzustand zu entdecken. 

 

Welche medizinischen Proben werden benötigt, um die zugehörige experimentelle Analyse auszuführen?

 

Blutzellen enthalten RNA und reagieren oft in charakteristischer Weise auf eine Erkrankung durch Veränderungen ihrer RNA-Produktion. Derartige Veränderung lassen sich auch in Tumorgeweben oder anderen erkrankten Geweben feststellen.  Charakteristisch bedeutet aber lediglich, dass sie mit der Krankheit zusammen auftreten, ohne dass daraus in letzter Konsequenz ein wirkliches molekulares Verständnis folgen würde. 

 

Abb 16: Klinische Transkriptomik

 

Welche grundsätzliche Technologie steckt hinter der entsprechenden -omics Anwendung?

 

Die bisher hauptsächlich angewandte Technologie waren Microarrays. Dabei werden tausende von kurzen DNA Proben (oft mehr als 20.000) auf ein Glasplättchen aufgebracht. Diese Proben können die einzelne RNAs erkennen und binden. Daraus ergibt sich ein optisches semi-quantitatives Signal für jede gemessene RNA. The neuere Technologie NGS RNA-Seq ist den Microarrays in mehren Hinsichten deutlich überlegen und vermeidet etliche der systematischen Fehler von Microarrays (Saturierung, Kreuzhybridisierung) und ist wesentlich sensitiver. Allerdings ist das Verfahren auch aufwendiger und teuerer, weshalb Microarrays nach wie vor parallel zu RNA-Seq verwendet werden. 

 

Was sind die wahrscheinlichsten nächsten Entwicklungen und wie verbessern sie die Personalisierte Medizin?

 

Es sind in erster Line zwei Entwicklungen, die den medizinischen Wert von RNA-Bestimmungen deutlich erhöhen werden. Bisher waren die Länge von DNA/RNA, die man in einem Stück lesen konnte stark begrenzt. Als Folge muss man größere RNAs aus vielen “Reads” zusammen stückeln.  Jetzt erreichen die Längen der direkt messbaren RNA-Sequenzen langsam die Gesamtlänge der RNAs, was die Bestimmung des Transkriptomes einer Zelle erheblich erleichtern wird. Zum anderen wird gerade die sogenannte Einzel-Zell RNA-Seq Methode perfektioniert, die es erlaubt RNA Mengen in einzelnen Zellen zu bestimmen. Damit kann man beispielsweise eine Tumor-Subtypisierung in einer einzigen Biopsie-Probe vornehmen. 

 

Was kommt als nächstes?

 

Nächste Woche folgen wir der Expressions-Kette weiter zum Gebiet der Proteomics, also der Welt der Proteine. Die meisten heute im klinischen Einsatz befindlichen Biomarker sind Proteine. 

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