Record #238514 - GSI Repository

DFG project G:(GEPRIS)268619504

MicroRNAome signaturen bei longitudinalen Verlauf der Schizophrenie: Biomarker und Pathomechnismen

Coordinator	Professor Dr. André Fischer ; Professor Dr. Fabian Theis
Grant period	2015 - 2020
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)268619504

Note: Die Pathogenese komplexer neuropsychiatrischer Erkrankungen, wie z.B. der Schizophrenie, wird durch variable Kombinationen von genetischen und umweltbedingen Faktoren bedingt. Solche Faktoren können den Krankheitsverlauf positiv oder negative beeinflussen. Epigenetische Prozesse regulieren als Schlüsselmechanismen Genom-Umwelt Interaktionen und werde mittlerweile auch in den Neurowissenschaften im Kontext kognitiver Prozessen untersucht. Zusätzlich zu den klassischen epigenetischen Mechanismen wie Histon-modifizierung und DNA-methylierung wurde auch für microRNAs gezeigt, dass Diese epigenetische Prozesse vermitteln können. MicroRNAs wurden kürzlich auch mit der Entstehung der Schizophrenie in Verbindung gebracht. Zudem weisen jüngste Daten und vorläufige Arbeiten die in diesem Antrag dargestellt werden darauf hin, dass das microRNAome als Biomarker für den longitudinalen Verlauf neuropsychiatrischer Erkrankungen dienen könnte. Daher wollen wir in diesem Projekt Mausmodelle für schizophrene Phänotypen nutzen, um das microRNAome im Blut und im Hirn longitudinal zu bestimmen. Ein besondere Fokus liegt dabei auf Genom-Umwelt Interaktionen. Dazu werde wir ausschließlich Hochdurchsatz-Sequenzierung zur Anwendung bringen, welches uns erlaubt das komplette kleine nicht-kodierende RNAome quantitativ zu bestimmen. Diese Daten werden wir systembiologisch analysieren um Veränderungen des microRNAome mit krankheitsrelevanten Phänotypen zu assoziieren und Hinweise auf neuen Pathomechanismen zu gewinnen. Die Analyse der Mausmodelle wird durch die Analyse von humanen Blutproben komplementiert die ebenfalls im Verlauf untersucht werden und daher direkt mit den Daten aus Tiermodellen verglichen werden können. Es ist daher davon auszugehen, dass wir neue mikroRNAome-basierte Biomarker-Signaturen für den Verlauf der Schizophrenie identifizieren können und gleichzeitig Hinweise auf Pathomechanismen und Schlüssel mikroRNAs erhalten, welche dann mechanistisch im Tiermodell untersucht werden sollen.

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Record created 2021-07-01, last modified 2024-09-28

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