Medizinische Universität Graz

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Bibliografische Informationen

Titel

Lipidomische Analyse von Humanserumproben mit unterschiedlichem mikrobiellem Darmhintergrund und unterschiedlichen Gesundheitszuständen

Kurzfassung

Lipide sind Moleküle mit großer struktureller Vielfalt und sind für eine Vielzahl biologischer Funktionen verantwortlich. Eine Deregulation des Lipidstoffwechsels kann erhebliche Auswirkungen auf verschiedene Krankheiten und pathogene Zustände wie zum Beispiel Lungenkrebs, Diabetes und Alzheimer haben. Die klinische Lipidomik ist ein relativ junges Forschungsgebiet und noch nicht gleich etabliert wie z.B. klinische Proteomik oder Metabolomik. Es werden Anstrengungen unternommen, um Probenmessungen und Datenanalysen zu standardisieren, um die Anforderungen für den klinischen Bereich zu optimieren. Die klinische Lipidomik hat das Potenzial eines leistungsstarken Werkzeugs für die krankheitsspezifische Diagnose, insbesondere wenn die Funktion des Lipidstoffwechsels und deren Enzyme besser verstanden werden. In dieser Arbeit stellen wir einen globalen Lipidomik Workflow von der Probenvorbereitung über die Datenverarbeitung bis zur statistischen Datenanalyse vor. Dabei wurden 3 große humane Serumprobenkohorten mit unterschiedlichen Phänotypen und eine Interventionsstudie mit einer kalorienarmen Diät mit Adipositas Patienten analysiert. Insgesamt wurden mehr als 1850 Serumproben mit einer Analysezeit von über 185 Tagen mit einem Q Exactive Focus Massenspektrometer gemessen. Die Interventionsstudie zeigte einen reversiblen Effekt im Lipidprofil zwischen der sechswöchigen kalorienarmen Diät und der normalen Nahrungsaufnahme für weitere sechs Wochen. Wir konnten auch Unterschiede im Phänotyp-spezifischen Lipidprofil in der Tomorrow Kohorte der gesunden Gruppe im Vergleich zur Diabetesgruppe feststellen. Dabei waren 235 Lipidspezies aus allen detektierten Lipidklassen signifikant unterschiedlich (adj. P-Wert ≤ 0,05). Mehrere Triglyceridspezies zeigten eine mehr als zweifache Veränderung im Vergleich zur Kontrollgruppe.
Zusätzlich konnten auch Unterschiede zwischen anderen Gruppen beobachtet werden, z.B. bei Herz-Kreislauf-Erkrankungen und rheumatoider Arthritis. Die Daten wurden an unseren Projektpartner übermittelt, um sie mit Metabolomics- und Mikrobiomdaten zu vergleichen.

Schlagwörter

Massenspektrometrie; UHPLC; Lipidomics; Orbitrap; Human Cohort

Anzahl Seiten

Publikationsjahr

2021

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