Doctoral Thesis
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Adipositas ist medizinisch und sozioökonomisch ein weltweit an Bedeutung gewinnendes Problem. Bariatrische Chirurgie hat sich als effektivste Möglichkeit zur Behandlung morbider Adipositas erwiesen. Dabei ergeben sich deutliche Verbesserungen des diabetischen Stoffwechsels bereits kurz nach dem Eingriff, bevor ein signifikanter Gewichtsverlust eingetreten ist. Die Mechanismen, die dazu führen, sind dabei noch nicht vollständig aufgeklärt. Ziel der Arbeit war es, mit Hilfe des Metabolomikansatzes herauszufinden, ob bariatrische Chirurgie einen Einfluss auf das Metabolom des Urins hat. Dazu wurden Urinproben von 50 Patienten jeweils prä-operativ und bis zu 13 Tage post-operativ mittels 1H-NMR untersucht und mit Hilfe von multivariaten statistischen Methoden analysiert. Dabei konnte deutlich zwischen prä- und post-operativen Proben unterschieden werden. PLS-DA und OPLS-DA Modelle waren in der Lage, 95 % der Spektren richtig in prä- und post-operativ zu klassifizieren. Zur Unterscheidung trugen in erster Linie die Buckets b20, b49 und b50 bei. Bei Betrachtung der gemittelten Spektren fielen eine Heraufregulation in den ppm-Bereichen 1,20-1,24, 2,1-2,5, 3,2-3,6, 4,1-4,2, 7,40-7,45 und 7,6-7,7 sowie eine Herabregulation in den ppm-Bereichen 7,5-7,6 und 7,8-7,9 jeweils post-operativ auf. Bariatrische Chirurgie verändert somit das Metabolom des Urins. Den Variationen im Spektrum liegen Metabolite zu Grunde, deren Identifikation Rückschlüsse auf Stoffwechselprozesse erlauben. Diese können wiederum Erklärungsansätze für den Gewichtsverlust und die Stoffwechselbeeinflussung in Folge einer bariatrischen Chirurgie liefern. Dieses bessere Verständnis der pathophysiologischen Vorgänge könnte weiterhin zur Entwicklung weniger invasiver chirurgischer Eingriffe oder spezieller, individueller pharmakologischer Therapien führen, zielgerichtet auf Gewichtsverlust und Remission des Diabetes mellitus. Weiterhin könnte Metabolomik bei der Entscheidung über die OP-Methode helfen. Dazu müsste es gelingen, aus einem großen Patientenkollektiv mit mehreren OP-Methoden im Urin z.B. einen Prädiktor zu finden, welcher Gewichtsverlust und Resolution von Komorbidität für einen individuellen Patienten vorhersagt. Insgesamt befindet sich die Metabolomikforschung noch in den Anfängen. Im Besonderen gilt dies für die Dokumentation des Einflusses chirurgischer Eingriffe auf das Metabolom des Urins. Weitere Studien mit einem größeren Patientenkollektiv und alternativen Fragestellungen könnten hier zu einem Erkenntnisgewinn führen.
In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur Bestimmung von Toleranzbereichen für 1H-NMR-Spektren von Neugeborenenurinen zur Detektion von angeborenen Stoffwechselerkrankungen vorgestellt. Diese Krankheiten werden durch genetische Defekte ausgelöst, die eine schwerwiegende Funktionsstörung im Stoffwechselkreislauf verursachen. Die dadurch entstehenden Krankheitsbilder führen in der Regel zu Behinderungen und oftmals zum Tod. Eine frühe Diagnose und Behandlung können in vielen Fällen ein Überleben ohne Symptome ermöglichen. Beim derzeitigen Neugeborenenscreening werden in Deutschland zwölf der häufigsten Stoffwechselerkrankungen routinemäßig abgetestet - weit über hundert sind aktuell bekannt. Basierend auf einem Referenzdatensatz von 695 Neugeborenenurinspektren, werden in dieser Arbeit mathematische Methoden zur Bestimmung von Toleranzbereichen entwickelt, die eine ungezielte Detektion von Abweichungen ermöglichen, um schwerwiegende Krankheiten wie angeborene Stoffwechselerkrankungen frühzeitig und routinemäßig diagnostizieren zu können. Das Verfahren basiert dabei auf der robusten Ermittlung von Verteilungsfunktionen, Toleranzbereichen und Identifikation von Ausreißern für eindimensionale Stichproben von unbekannten Verteilungen. Mithilfe einer von der Box-Cox-Transformation abgeleiteten Transformationsfamilie, werden die gemessenen Kenngrößen in normalverteilte Stichproben überführt. Für die Bestimmung der optimalen Transformationsparameter wird die Teststatistik des Shapiro-Wilk-Tests auf Normalverteilung der transformierten Stichprobe verwendet. Die Betrachtung verschiedener links- und rechtsseitiger Trimmungen sichert dabei eine robuste Bestimmung, die nicht von Ausreißern innerhalb des Referenzdatensatzes beeinflusst wird. Anhand von Simulationsstudien wird die Leistung dieses Verfahrens an Stichproben mit bekannten Verteilungen ermittelt und demonstriert. Die Anwendbarkeit an abgeleiteten Kenngrößen aus den realen Urinspektren wird zunächst anhand von Metabolitenkonzentrationen gezeigt. Hierfür wurden im Rahmen dieser Arbeit Methoden zur Identifikation und Quantifikation von 22 ausgewählten Metaboliten entwickelt. Für die ungezielte Analyse werden aus den NMR-Spektren abstrakte Kenngrößen abgeleitet, welche die Protonenkonzentrationen in verschiedenen chemischen Verschiebungsbereichen zusammenfassen (sogenannte Bucketierung). Dadurch wird jedes Signal, unabhängig von Molekül oder funktioneller Gruppe, erfasst und ausgewertet. Bei der in dieser Arbeit verwendeten Strategie entstehen dadurch 500 Messwerte pro Spektrum, von denen 479 (96%) in normalverteilte Variablen überführt werden können. Für diese werden schließlich Toleranzbereiche definiert, um Messungen von weiteren Urinproben abzugleichen. Zusätzlich wird ausgehend von den transformierten Variablen eine Möglichkeit dargestellt, auch multivariate Toleranzbereiche auf Basis der Mahalanobisdistanz zu ermitteln, welche die Sensitivität des Tests auf abweichende Signale signifikant erhöht. Anhand einer Spiking-Simulationsstudie mit ca. 500.000 Spektren, bei denen die Signale von elf Verbindungen, die in Zusammenhang mit angeborenen Stoffwechselerkrankungen stehen, numerisch zu den Referenzspektren addiert werden, können Detektionsraten in Abhängigkeit der Konzentrationen dieser Verbindungen ermittelt werden.