Der Einfluss der Ernährung auf das Risiko an Typ 2 Diabetes zu erkranken - Aufklärung der zugrunde liegenden Mechanismen durch Metabolomics-Netzwerke

• Antragsteller: Dr. Clemens Wittenbecher
• Fachliche Zuordnung: Ernährungswissenschaften
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 423863258

Gesunde Ernährung schützt vor Typ 2 Diabetes, die biologischen Prozesse die diesen Zusammenhängen zugrunde liegen, sind jedoch nur unzureichend bekannt. Ziel dieses Forschungsvorhaben ist die Identifizierung von Stoffwechselwegen, die Einflüsse der Ernährung auf das Diabetesrisiko vermitteln.In der Nurses‘ Health Study, einer prospektiven Kohortenstudie in 121 700 Krankenschwestern, die seit ca. 40 Jahren an der Harvard Universität läuft, werden kontinuierlich Daten zu Ernährungsgewohnheiten der Teilnehmerinnen und zu den Krankheiten, die sie entwickeln, gesammelt. Neue Verfahren in der analytischen Chemie, sogenannte Metabolomics-Messungen, können sehr viele Stoffwechselintermediate, d.h. Metabolite, gleichzeitig in Blutproben erfassen. Eine Momentaufnahme des Stoffwechsels entsteht. In der Nurses‘ Health Study wurden gerade wiederholte Metabolomics-Messungen in einer Gruppe von Frauen durchgeführt, die später Typ 2 Diabetes entwickelt haben, und in einer Vergleichsgruppe, die im Studienzeitraum diabetesfrei geblieben ist (eingebettete Fall-Kontroll-Studie). Diese detaillierten Informationen zum Stoffwechsel, zur Ernährung und zur Typ 2 Diabetesinzidenz bieten einzigartige Möglichkeiten, um ernährungsabhängige Mechanismen der Diabetesentstehung zu beobachten.Dieses systemepidemiologische Projekt ist in vier Arbeitspakete gegliedert. Zuerst werden auf Grundlage der Korrelationsstruktur der Metabolomics-Daten Netzwerkmodelle des Stoffwechsels generiert. Dann wird untersucht, welche Metabolite mit dem Diabetesrisiko assoziiert sind. Für die diabetesassoziierten Metabolite wird weiterhin analysiert, inwiefern sie durch den Verzehr von Lebensmitteln beeinflusst werden, von denen bekannt ist, dass sie mit dem Diabetesrisiko zusammenhängen. Die Verwendung von Metabolomics-Netzwerken ermöglicht es, direkte und indirekte (durch andere Metabolite vermittelte) Effekten auf das Diabetesrisiko zu unterscheiden. Durch die wiederholten Messungen und die langen Beobachtungszeiträume können Veränderungen in Bezug zueinander gesetzt werden, beispielsweise Änderungen des Ernährungsverhaltens mit Änderungen in den Metabolomics-Profilen. Im letzten Schritt werden dann aus den vorherigen Ergebnissen abgeleitete Hypothesen mit Causal Inference-Methoden untersucht. Genetische Varianten werden genutzt, um vorhergesagte Effekte von Metaboliten auf das Diabetesrisiko zu überprüfen (Mendelian Randomisation Studien) und um subgruppenspezifische Effekte der Ernährung auf den Stoffwechsel aufzudecken (Gen-Ernährungs-Interaktionen). Die Wiederholungsmessungen werden genutzt, um die Effekte von hypothetischen Ernährungsinterventionen auf Stoffwechsel und Diabetesrisiko vorherzusagen.Die zu erwartenden Ergebnisse werden Diabetesprävention durch Ernährungsinterventionen auf Populationsebene unterstützen und Grundlagen für personalisierte Ernährungsempfehlungen schaffen.

• DFG-Verfahren: Forschungsstipendien
• Internationaler Bezug: USA
• Gastgeber: Professor Frank B. Hu, Ph.D.