Projekt P-C: Krankheitsmodellierung mit der PSC Datenintegrationsplattform (PrIDE)

• Antragsteller: Professor Dr. Stefan Bonn
• Fachliche Zuordnung: Gastroenterologie
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 278045702

Obwohl genetische Studien PSC als Autoimmunkrankheit definieren, zeigt PSC eine eingeschränkte Reaktion auf Immunsuppressiva und ist daher als komplexe, multifaktorielle, immunvermittelte Störung anzusehen. Es ist sehr wahrscheinlich, dass die derzeitige PSC-Diagnose mehrere verschiedene hepatobiliäre Erkrankungen umfasst. Das schlechte Verständnis der Pathomechanismen und der Krankheitsheterogenität könnte das Fehlen einer zugelassenen medizinischen Behandlung von PSC erklären.In diesem Projekt stellen wir die Hypothese auf, dass die PSC-Pathophysiologie vom Zusammenspiel des Immunsystems, des Mikrobioms, von Infektionen und der genetischen Veranlagung abhängt. Wir glauben, dass PSC keine einzelne Krankheit ist, sondern eher ein Spektrum von mehreren Suberkrankungen, die basierend auf klinischer (Alter, Geschlecht, Komorbidität) sowie genetischer und molekularer Information (Genommutationen, Mikrobiom, Infektionen, Immunstatus) stratifiziert werden können.Wir schlagen vor, PSC über verschiedene Datentypen hinweg zu modellieren, um zu verstehen, wie das Immunsystem, das Mikrobiom und genetische und klinische Faktoren PSC vorhersagen, erklären und stratifizieren können.Zu diesem Zweck werden wir (i) die 'PSC Integrative Data Environment' (PrIDE), eine semantische Integrationsplattform, entwickeln, die eine interaktive Abfrage, Visualisierung und Analyse von PSC-relevanten Daten und Ergebnissen ermöglicht. PrIDE enthält Daten und Ergebnisse, die von hochdurchsatz Transkriptionsprofilen großer und kleiner RNAs , Einzelzell-RNA-seq, 16S-RNA-seq, WE-seq, FACS und Cytokinmessungen bis hin zu klinischen Patienteninformationen reichen. Die Integrationsplattform PrIDE wird die projektübergreifende Zusammenarbeit innerhalb dieser CRU verbessern und ermöglicht Forschern die Abfrage molekularer (Omics) und klinischer Daten sowie das Mischen und Kombinieren von Informationen aus öffentlichen Ressourcen, um Hypothesen zu erstellen, die experimentell validiert werden können. Letztendlich wird PrIDE öffentlich zugänglich gemacht, so dass die Verbundgemeinschaft die verfügbaren Biomaterialien, Daten und Analyseergebnisse abfragen kann.Wir werden dann (ii) die tiefen Phänotypisierungsinformationen von PrIDE verwenden, um sehr spezifische, hypothesengesteuerte Forschungsfragen zu beantworten. Insbesondere möchten wir die Auswirkungen des Mikrobioms und der Pathobionten auf Immunität und PSC verstehen. Wir möchten diese Informationen verwenden, um PSC in Subtypen zu unterteilen, die auf Komorbiditäten basieren, wie z. B. entzündliche Darmerkrankungen (IBD), Cholangiokarzinom (CCA) und / oder das Mikrobiom und Infektionen, wobei hauptsächlich Daten der klinischen Forschungseinheit verwendet werden.In unserem zweiten Anwendungsfall für die Datenintegration würden wir den Translationswert von Tiermodellen von PSC bestimmen.

• DFG-Verfahren: Klinische Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: KFO 306: Primär Sklerosierende Cholangitis
• Mitverantwortlich: Professor Dr. Andre Franke