Project Details
Molekulare Charakterisierung der differentiellen Genexpression bei cryptogenen (ätiologisch unklaren) Lebererkrankungen
Applicant
Dr. Stefan Heringlake
Subject Area
Medicine
Term
from 1999 to 2002
Project identifier
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 5228236
Weltweit werden ca. 10-20% aller chronischen sowie 20-40% aller akuten/fulminanten Hepatiden als ätiologisch unklar und damit cryptogen klassifiziert. Das Fehlen pathogenetischer Modelle und diagnostischer Marker für cryptogene Lebererkrankungen erfordert innovative Untersuchungstechniken, die eine systematische Analyse des krankheitsspezifischen Genexpressionsstatus ermöglichen. Hierzu soll das gesamte mRNA Expressionsmuster aus Lebergewebe und Lymphozyten von Patienten mit cryptogener Hepatitis im Vergleich zu normalen Kontrollgeweben (Biopsien aus Spenderlebern und Spenderlymphozyten) erfaßt und auf seine Spezifität im Vergleich zu Lebererkrankungen bekannter Ätiologie hin definiert werden. Zentrale Methoden sind dabei die "Differential-Display RT-PCR" und die "Representational Difference Analysis (RDA)", die einander ergänzen, um differentielle Gene zu identifizieren. Gefischte Gene werden kloniert und mittels Northern-Blot, RNAse-Protection-Assay und genetischer RT-PCR auf die spezifische Assoziation zum Krankheitsbild überprüft. Auf diese Weise definierte Genfragmente werden sequenziert und durch computergestützte Vergleiche der Nukleotid- bzw. vorhergesagter Aminosäuresequenz mit GENBANK/EMBL Datenbanken analysiert. Das Forschungsvorhaben soll die molekularen pathogenetischen Abläufe bei der cryptogenen Hepatitis definieren, spezifische mRNAs als Markergene identifizieren, um diese nach Genomextension und Transfektion in eukaryote Expressionssysteme als Protein zu translatieren und damit als Grundlage für die Etablierung spezifischer ELISAs zur Verfügung zu stellen. Darüber hinaus können krankheitsspezifische Markergene in Zukunft gegebenenfalls als Zielstrukturen für gentherapeutische Ansätze dienen.
DFG Programme
Research Grants