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Androgene sind bei Männern und Frauen hochkomplex in die Regulation des humanen
Metabolismus involviert, prägen in beträchtlichem Ausmaß die Körpermorphologie und können bei
Dysregulation in zahlreichen Erkrankungen resultieren. Jedoch ist die Rolle der Androgene auf den
Metabolismus bisher nicht vollständig erforscht und auch die detaillierten Mechanismen der
Interaktion sowie die abschließende Bedeutung für die Entstehung von Krankheiten sind
größtenteils unklar. Ziel der vorliegenden Arbeit war daher, mit Hilfe der Metabolomik - der
Bestimmung molekularer Stoffwechselzwischen- und endprodukte - einen Beitrag zum besseren
Verständnis der Wechselwirkungen zwischen dem Androgenhaushalt und Metabolismus zu leisten.
Die Datengrundlage der vorliegenden Arbeit wird aus einer Studienpopulation bestehend aus 430
Männern und 343 Frauen in einem Alter zwischen 20 und 79 Jahren gebildet, welche im Rahmen
der populationsbasierten Querschnittsstudie SHIP-TREND rekrutiert wurden. Unter Verwendung
von massenspektrometrischen Messmethoden und durch lineare Regressionsmodelle wurden
Assoziationen zwischen den Androgenen Testosteron, Androstendion und
Dehydroepiandrosteronsulfat beziehungsweise dem Transportprotein SHBG (sexual hormonebinding globulin) und Metaboliten aus Plasma und Urin identifiziert und anschließend ausgewertet.
Die Analysen offenbarten eine deutliche geschlechtsspezifische Differenz in Androgen-assoziierten
Metaboliten, beispielsweise bezüglich Urat, verschiedenen Lipiden und zahlreichen
Surrogatparametern für Lebensstilfaktoren, wie Piperin, Cotinin oder Trigonellin. Auffallend ist
hierbei, dass, im Vergleich zu Männern, Androgene bei Frauen, insbesondere bei Betrachtung von
postmenopausalen Frauen, eine deutlich stärkere Assoziation mit Metabolitkonzentrationen in
Plasma und Urin zeigten. Besonders deutlich wurde dieses Phänomen bei Untersuchungen
zwischen Dehydroepiandrosteronsulfat und verschiedenen Lipidderivaten. Letzterem ist eine
besonders hohe klinische Bedeutung beizumessen, da sich Veränderungen im Androgenhaushalt
bei Frauen häufig im Zusammenhang mit metabolischen und kardiovaskulären Erkrankungen
präsentieren. Weiterhin konnte in der vorliegenden Arbeit eine neuartige Beobachtung bezüglich
der Assoziation zwischen Androstendion und dem Metabolismus biogener Amine, wie Dopamin
oder Serotonin, dokumentiert werden. Überraschend war die geringe Überschneidung von
Androgen-assoziierten Metaboliten, insbesondere Dehydroepiandrosteron, über die Geschlechter
hinweg.
Die Ergebnisse dieser Arbeit liefern neue Einblicke in die Interaktion zwischen Androgenen und dem
humanen Metabolismus und ermöglichen es, insbesondere für den weiblichen Stoffwechsel,
Rückschlüsse zu ziehen sowie etwaige klinische Fragestellungen zukünftig in isolierten Studien zu
untersuchen.
Die gestörte Glukosetoleranz (engl. impaired glucose tolerance, IGT) ist eines der präsymptomatischen Zustände des Typ-2-Diabetes mellitus (T2DM) und erfordert zur Diagnose einen oralen Glukosetoleranztest (oGTT). Ziele dieser Arbeit waren:
1) die Identifikation einer Metabolitsignatur zur Vorhersage einer IGT,
2) die pathophysiologische Einordnung der bedeutendsten Assoziationen und
3) die Identifizierung von Untergruppen innerhalb der IGT-Population, um so erste
Hinweise auf eine Patientenstratifizierung anhand objektivierbarer Metabolitmarker im
Blut zu erlangen.
Dazu dienten Metabolomdaten basierend auf Massenspektrometrie und Kernspinresonanzspektroskopie von 827 Teilnehmern der Study of Health in Pomerania (SHIP)-TREND. Durch einen targeted und non-targeted Anlayseansatz konnte ein breites Spektrum an Metaboliten erfasst und mithilfe statistischer und bioinformatischer Methoden die Assoziationen zum oGTT-Outcome, zur 2-Stunden Insulinkonzentration und daraus abgeleitet zur IGT, ausgewertet werden. Aus über 100 assoziierten Molekülen konnten beteiligte Stoffwechselwege, wie etwa der Katabolismus von verzweigtkettigen Aminosäuren und Veränderungen im Lipoprotein- und Fettstoffwechsel herausgearbeitet werden. Zudem konnte eine integrative Signatur zur Vorhersage einer IGT abgeleitet werden. Es wurde ein verbessertes IGT-Prädiktionsmodell etabliert, welches auf einer Kombination von Metaboliten und klinischen Merkmalen basiert. Diese Befunde sind jedoch in klinischen Studien zu prüfen. Über Verfahren des maschinellen Lernens konnten zwei Cluster innerhalb der IGT-Population identifiziert werden. Die IGT-Cluster spiegeln möglicherweise unterschiedlich fortgeschrittene IGT-Stadien oder verschiedene Ätiopathogenesen wider. Metabolitsignaturen könnten demnach gegebenenfalls eine frühzeitige Patientenstratifizierung ermöglichen. Somit wären bereits IGT-Patienten einem Risikoprofil zuzuordnen, was eine zuverlässigere T2DM- Risikoprognose erlauben würde. Durch rechtzeitige Präventivmaßnahmen bei IGT-betroffenen Personen könnte die Manifestation eines T2DM unter Umständen verhindert werden.
Die hier vorgestellten Befunde sind jedoch als vorläufig zu betrachten und bedürfen einer Replikation in unabhängigen Studien. Die Subtypen-Klassifizierung sollte idealerweise in einer längsschnittlichen Follow-up-Studie examiniert werden, um eine tatsächliche klinische Relevanz zu belegen. Von besonderer Bedeutung wäre dabei die Untersuchung der IGT-Cluster im Follow-up hinsichtlich eines Ansprechens auf allgemeine Interventionsmaßnahmen wie z.B. Lebensstiländerungen aber auch hinsichtlich einer spontanen IGT-Regredienz oder Progression zu einem T2DM und damit einhergehenden Komplikationen.