Doctoral Thesis
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Depression und Adipositas sind weit verbreitet und eng miteinander verbunden. Brain-
derived neurotrophic factor und Vitamin D stehen in Diskussion an neuronaler Plastizität beteiligt zu sein, insbesondere bei Depression. Es wurde berichtet, dass niedrige BDNF und Vitamin D Spiegel auch mit Adipositas assoziiert. Auch bei Adipositas scheint Neuroplastizität eine Rolle zu spielen. Serum Neuronen-spezifische Enolase, wird als Marker für neuronale Schädigung diskutiert. Über das Zusammenspiel von BDNF und Vitamin D ist bisher wenig bekannt. In der vorliegenden Dissertation wurden die vermuteten Zusammenhänge und Interaktionen von BDNF und Vitamin D mit Depression und Adipositas in einer großen, bevölkerungsbasierten Kohorte untersucht. Dabei wird auch auf den Zusammenhang zwischen sNSE und Adipositas eingegangen. Die Daten kamen aus der epidemiologischen Study of Health in Pomerania (SHIP)-Trend. Die logistischen Regressionsmodelle erbrachten eine negative Assoziation von Vitamin D mit Depression und Adipositas. Zwischen BDNF und Depression oder Adipositas zeigte sich in der logistischen Regression kein signifikanter Zusammenhang. Allerdings erbrachten multivariable lineare Regressionsmodelle einen U-förmigen Zusammenhang zwischen BDNF und WHR. Die Interaktion von BDNF und Vitamin D in Bezug auf Depression zeigte keine statistische Signifikanz (p-Wert=0,065). sNSE Spiegel und BMI waren nicht linear assoziiert, es zeigte sich ein parabelförmiger Zusammenhang mit fallenden sNSE Werten ab einem BMI von >25 kg/m2. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Vitamin D negativ mit Depression und Adipositas assoziiert war. BDNF zeigte einen Zusammenhang mit Adipositas, aber nicht mit Depression. In Übereinstimmung mit anderen Studien scheint es im Frühstadium von
Adipositas zu akuten neuronalen Schäden zu kommen, wobei die Auswirkungen auf das Gehirn mit steigendem Körperfett zunehmen. Um die Auswirkungen von Depression und Adipositas auf neuronale Schädigung und Differenzierung besser beurteilen zu können und BDNF, Vitamin D und sNSE als Biomarker für diese Prozesse einsetzen zu können, sind weitere Studien nötig. Im klinischen Alltag könnten sich so neue, wirksame Diagnostik- und Therapiestrategien ableiten lassen.
Aiming at the goal of individualized medicine, this dissertation develops a generic methodology to individualize risk factors and phenotypes via metabolomic data from the urine. As metabolomic data can be seen as a holistic representation of the metabolism of an organism at certain time point, metabolomic data contain not only information about current life-style factors like diet and smoking but also about latent genetic traits. Utilizing this integrative attribute, the dissertation delivers a metric for biological age (the metabolic age score) which was shown to be informative beyond chronological age in three independent samples. It was associated with a broad range of age-related comorbidities in two large population-based cohorts, predicted independently of classical risk factors mortality and, moreover, it predicted weight loss subsequently to bariatric surgery in a small sample of heavily obese individuals.
Subsequently to this work, the dissertation built a definitional framework justifying the procedure underlying the metabolic age score, delivering a general framework for the construction of individualized phenotypes and thereby an operationalization of individualization in statistical terms. Conceptualizing individualization of the process of differentiation of individuals showing the same phenotype despite different underlying biological traits, it was shown formally that the prediction error of a statistical model approximating a phenotype is always informative about the underlying biology beyond the phenotype if the predictors fulfill certain statistical requirements. Thus, the prediction error facilitates the meaningful differentiation of individuals showing the same phenotype. The definitional framework presented here is not restricted to any kind of data and is therefore applicable to a broad range of medical research questions.
However, when utilizing metabolomic data, technical factors, data-preprocessing, pre-analytic features introduce unwanted variance into the statistical modeling. Thus, it is unclear whether predictive models like the metabolic age score are stable enough for clinical application. The third part of this doctoral thesis provided two statistical criteria to decide which normalization method to remove the dilution variance from urinary metabolome data performs best in terms of erroneous variance introduced by the different methods, aiding the minimization of biological irrelevant variance in metabolomic analyses.
In conclusion, this doctoral thesis developed a general, applicable, definitional framework for the construction of individualized phenotypes and demonstrated the value of the methodology for clinical phenotypes on metabolomic data, improving on the way the statistical treatment of urinary data regarding the dilution correction.