Metabolomik: Ein neuartiges Werkzeug zur Untersuchung der Pathogenese der altersbedingten Makuladegeneration (AMDMetab)

Die altersbedingte Makuladegeneration (AMD) ist die Hauptursache für Erblindung bei Erwachsenen in Industrieländern und die dritte Ursache für Erblindung weltweit. Es ist eine Augenalterungskrankheit mit enormen Auswirkungen auf die tägliche Lebensqualität. Klinisch ist AMD eine fortschreitende Erkrankung, die sich von frühen bis zu späten Stadien entwickelt – geografische Atrophie (GA) oder choroidale Neovaskularisation (CNV). GA hat derzeit keine Behandlung und CNV erfordert mehrere kostspielige intravitreale Injektionen. Patienten mit späten Stadien der AMD stellen eine enorme wirtschaftliche Belastung für die Gesellschaft dar, mit enormen medizinischen und nicht-medizinischen Kosten.

Die Vorhersage des Fortschreitens ist daher von größter Bedeutung. Es ist erwiesen, dass die AMD-Progression multifaktorieller Natur ist und phänotypische sowie mehrere umweltbedingte und genetische Risikofaktoren kombiniert. Es wurden Versuche unternommen, die verschiedenen Risikofaktoren in theoretische Vorhersagemodelle einzubeziehen, jedoch sind sie im klinischen Umfeld nicht praktikabel und können biologische Wechselwirkungen nicht erklären. Daher wird in der aktuellen klinischen Praxis die Risikovorhersage immer noch auf phänotypischer Basis bewertet, ohne die multifaktorielle Natur von AMD zu berücksichtigen.

Ein neuer Ansatz, der die Integration aller mit AMD interagierenden Faktoren ermöglichen könnte, ist die Metabolomik, die simultane multiparametrische Messung von Stoffwechselveränderungen in lebenden Organismen als Reaktion auf Störungen (Krankheit, Ernährung, Umwelt, andere). Der Wert der Metabolomik in der medizinischen Forschung ist durch mehrere Studien zu Krebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und der Alzheimer-Krankheit (AD) deutlich geworden, wobei letztere gemeinsame Wege mit AMD teilen, sowie durch verstärkte Investitionen in diesem Bereich. Das Metabolom spiegelt die ablaufenden biochemischen Prozesse wider und bildet somit einen Fingerabdruck des Gesundheitszustands des Organismus zu einem bestimmten Zeitpunkt, der durch Kernspinresonanz (NMR)-Spektroskopie und/oder Massenspektrometrie (MS) gemessen werden kann. Die frühere Arbeit des Forschungsteams zeigte, dass Metabolomik auch ein leistungsfähiges Werkzeug zur Untersuchung von AMD sein kann, das die Identifizierung spezifischer Plasma-Metabolomprofile bei AMD ermöglicht, die mit den Schweregradstadien variieren und in erster Linie Lipidmetaboliten sind, die mit Glycerophospholipid- und Sphingolipid-Wegen verbunden sind, wie z sowie Purine Die aktuelle Studie wird die Rolle der Metabolomik beim Verständnis von AMD weiter aufklären und auch potenzielle biologisch robuste Biomarker identifizieren, die das Problem der Vorhersage des Fortschreitens angehen können. Die Forscher gehen von der Hypothese aus, dass sich das Plasma- und Urin-Metabolomprofil von Probanden, die über einen Zeitraum von fünf Jahren fortschreiten (Progressoren), von denen unterscheidet, die im selben AMD-Schweregrad verbleiben (Nicht-Progressoren). Basierend auf unseren vorläufigen Daten stellen die Forscher die Hypothese auf, dass eine Gruppe von Metaboliten diese beiden Gruppen (Progressoren vs. Nicht-Progressoren) unterscheiden wird und dass diese hauptsächlich aus Lipiden und Aminosäuren bestehen wird.

Um diese Ziele zu erreichen, werden Probanden rekrutiert, die an der vorherigen prospektiven Studie unserer Gruppe zu AMD-Metabolomik teilgenommen haben. Berechtigte Probanden sind alle, die an der IN654-Studie (zwischen Januar 2015 und Juli 2016) teilgenommen haben. Diese werden abgerufen und die Progression wird phänotypisch bewertet, wodurch die Gruppen der AMD-Progressoren und Nicht-Progressoren definiert werden.

Metabolomische Signaturen der AMD-Progression und -Erkrankung werden den Weg für die zukünftige Definition von metabolischen Biomarkern für die Progression bereiten, die eine schnelle, zuverlässige und potenziell erschwingliche Methode zur Prognose der Progression darstellen können. Insgesamt sollte dieser Ansatz eine Gelegenheit bieten, neue wertvolle ergänzende Instrumente für die routinemäßige klinische Bewertung zu identifizieren. Dies wird medizinische Interventionen auf der Grundlage von Präventivstrategien ermöglichen, um das Fortschreiten bis zu Erblindungsstadien zu reduzieren, was letztendlich auch die gesellschaftlichen Kosten von AMD reduzieren wird.

Vorläufige Daten Das Forschungsteam leistete Pionierarbeit bei der Anwendung von Metabolomics auf die Untersuchung von AMD in allen Stadien, und im Jahr 2015 rekrutierte und sammelte das AIBILI-Team Ausgangsdaten von insgesamt 295 Probanden (242 AMD-Patienten und 53 Kontrollen). Diese Studienkohorte wird aus dieser Studienpopulation abgeleitet.

Die Forscher haben ausführlich über die Hypothese veröffentlicht, dass sich die Metabolomprofile in den AMD-Stadien unterscheiden. In der neuesten Arbeit, die die gesamte Studienpopulation umfasst, wurden Metaanalysen verwendet, um Daten aus verschiedenen Kohorten zu kombinieren. Dieses Papier liefert zusätzliche Beweise dafür, dass Patienten mit AMD im Vergleich zu Kontrollpersonen ein verändertes Plasma-Metabolomprofil aufweisen und dass diese Profile mit der Schwere der Erkrankung variieren. Die Ergebnisse zeigten, dass sich 28 Metaboliten signifikant zwischen AMD-Patienten und Kontrollpersonen (False-Discovery-Rate (FDR) q-Wert: 4,1 x 10-2 - 1,8 x 10-5) und 67 Metaboliten in den Krankheitsstadien (FDR q-Wert: 4,5 x 10) unterschieden -2 - 1,7 x 10-4). Die Pathway-Analyse zeigte eine signifikante Anreicherung von Glycerophospholipid, Purin, Taurin und Hypotaurin sowie des Stickstoffstoffwechsels (p-Wert < 0,04).

Um die Leistung von Modellen unter Berücksichtigung von Metaboliteninformationen zu bewerten, wurden Bewertungen der Empfangsbetriebskurve (ROC) durchgeführt. Sowohl ein Modell, das Metabolitenveränderungen über Krankheitsstadien hinweg berücksichtigt (AUC = 0,815; 95 % KI: 0,771-0,860) und ein Modell, das Patienten mit AMD mit Kontrollen vergleicht (AUC = 0,789; 95 % KI: 0,738-0,840) übertraf (p-Wert = 3,74 x 10-6 bzw. p-Wert = 2,07 x 10-4) ein eher klassisches Modell, das nur demografische Kovariaten berücksichtigt (AUC = 0,725; 95 % KI: 0,671-0,779) Dies ist ein Beweis dafür, dass Metabolomik ein nützliches Werkzeug für Längsschnittuntersuchungen der AMD-Progression sein kann.

Allgemeines Forschungsdesign Fünf Jahre nach der ersten AMD-Metabolomstudie werden alle Teilnehmer eingeladen, an dieser Studie teilzunehmen.

Alle Teilnehmer werden eingeladen, zu AIBILI zu kommen, um die Studienverfahren durchzuführen, die Farbfundusfotografien (CFP), SD-OCT und Swept-Source-OCT (SS-OCT) umfassen. Darüber hinaus werden sie aufgefordert, einen validierten Fragebogen zur Häufigkeit der Ernährung (FFQ)19 und einen Fragebogen zu ihrer regelmäßigen körperlichen Aktivität zu beantworten. Systemische Komorbiditäten und aktuelle Medikation werden erfasst. Blut- und Urinproben werden für die Metabolomik-Profilierung gesammelt. Als zusätzliches optionales Studienverfahren wird die Funktionsprüfung mit Mikroperimetrie und Dunkeladaptation angeboten.

Anschließend wird das erhaltene CFP benotet. Gemäß den Verfahren zur IN654-Studienklassifizierung werden alle CFP unter Verwendung einer von unserer Gruppe entwickelten Software standardisiert. Zwei unabhängige Bewerter, die gegenüber anderen Daten maskiert sind, werden das AMD-Staging aller Augen gemäß der AREDS-Klassifikation beurteilen.21 Jedes Auge des Patienten wird separat bewertet, und wenn es unterschiedlich ist, wird das am weitesten fortgeschrittene Auge als Klassifizierung für dieses Subjekt betrachtet. Zuvor durchgeführte IN654-Studienklassifizierungen werden verglichen. Progressoren werden als Patienten definiert, die: (i) ursprünglich als frühe AMD klassifiziert wurden und nach fünf Jahren eine mittlere oder späte AMD haben; (ii) wurde ursprünglich als intermediäre AMD klassifiziert und hat eine fünf Jahre spätere AMD. Non-Progressors werden als diejenigen definiert, die beim fünfjährigen Besuch im selben AMD-Stadium verbleiben.