Monitoring der Therapie von Multiple-Sklerose-Patienten basierend auf Transkriptomuntersuchungen

Zusammenfassung

Die Multipe Sklerose (MS) stellt nach heutigem Erkenntnisstand eine multifaktorielle immunmediierte Erkrankung dar, deren Verlauf als auch Therapieansprechen von einer Reihe von Genen beeinflusst wird. Ein Ziel der biomedizinischen MS-Forschung ist die Bestimmung und Evaluierung der Expression prädisponierender Gene, die den Krankheitsverlauf und das Therapieansprechen vorhersagen (prognostische Biomarker). Solche Informationen können direkten Einfluss auf Auswahl und Optimierung von Therapeutika und für die Entwicklung von Behandlungsstrategien haben. Das genomweite RNA-Profil eines Individuums repräsentiert eine wichtige Komponente bei der umfassenden Bestimmung von krankheitsrelevanten oder Therapieresponse-assoziierten Faktoren. Es dient hiermit einem großangelegten Screening. Die vorliegende Arbeit liefert einen Überblick über den Stand der genomweiten Screeningmethoden auf Transkriptomebene in humanen peripheren Immunzellen bei MS.

Abstract

Multiple sclerosis (MS) is a multifactorial immune mediated disease; its course and response to therapy is influenced by various genes. A goal of the biomedical MS research is the discovery of sets of predisposing genes of which differential expression predict the disease course and outcomes of drug therapy. Such knowledge would have direct consequences for selection, refinement or development of treatments. The genome-wide RNA profile of an individual represents one component of the comprehensive determination of disease- or drug response-related elements; it serves as a large-scale approach. This work reviews the state of the art in MS research applying genomewide screening methods at the transcriptome level in peripheral immune cells of humans.

Multiple Sklerose - Therapieantwort - Genexpressionsprofile - Mikrochip - Lymphozyten

multiple sclerosis - therapy response - gene expression profiling - microarray - lymphocytes

Literatur

• 1 Lassmann H, Bruck W, Lucchinetti C. Heterogeneity of multiple sclerosis pathogenesis: implications for diagnosis and therapy.  Trends Mol Med. 2001;  7 115-121
• 2 Goodin D S. Disease-modifying therapy in multiple sclerosis: update and clinical implications.  Neurology. 2008;  71 S8-S13
• 3 Rieckmann P, Toyka K V. Multiple Sclerosis Therapy Consensus Group . Immunmodulatorische Stufentherapie der Multiplen Sklerose.  Nervenarzt. 2002;  73 556-563
• 4 Hemmer B, Hartung H P. Toward the development of rational therapies in multiple sclerosis: what is on the horizon?.  Ann Neurol. 2007;  62 314-326
• 5 Villoslada P, Steinman L, Baranzini S E. Systems biology and its application to the understanding of neurological diseases.  Ann Neurol. 2009;  65 124-139
• 6 Vastag B. Gene chips inch toward the clinic.  JAMA. 2003;  289 155-159
• 7 Windeler J. Prognosis – what does the clinician associate with this notion?.  Stat Med. 2000;  19 425-430
• 8 Comabella M, Martin R. Genomics in multiple sclerosis – current state and future directions.  J Neuroimmunol. 2007;  187 1-8
• 9 Goertsches R H, Hecker M, Zettl U K. Monitoring of multiple sclerosis immunotherapy: from single candidates to biomarker networks.  J Neurol. 2008;  225 (Suppl 6) 48-57
• 10 Sturzebecher S, Wandinger K P, Rosenwald A. et al . Expression profiling identifies responder and non-responder phenotypes to interferon-beta in multiple sclerosis.  Brain. 2003;  126 1419-1429
• 11 Wandinger K P, Lunemann J D, Wengert O. et al . TNF-related apoptosis inducing ligand (TRAIL) as a potential response marker for interferon-beta treatment in multiple sclerosis.  Lancet. 2003;  361 2036-2043
• 12 Baranzini S E, Mousavi P, Rio J. et al . Transcription-based prediction of response to IFNbeta using supervised computational methods.  PLoS Biol. 2005;  3 e2
• 13 Goertsches R, Serrano-Fernández P, Möller S. et al . Multiple sclerosis therapy monitoring based on gene expression.  Curr Pharm Des. 2006;  12 3761-3779
• 14 Hecker M, Goertsches R H, Engelmann R. et al . Integrative Modelling of Transcriptional Regulation in Response to Antirheumatic Therapy.  BMC Bioinformatics. 2009;  (in Revision)
• 15 Fernald G H, Knott S, Pachner A. et al . Genome-wide network analysis reveals the global properties of IFN-beta immediate transcriptional effects in humans.  J Immunol. 2007;  178 5076-5085
• 16 Palacios R, Goni J, Martinez-Forero I. et al . A network analysis of the human T-cell activation gene network identifies JAGGED1 as a therapeutic target for autoimmune diseases.  PLoS ONE. 2007;  2 e1222
• 17 Weinstock-Guttman B, Bhasi K, Badgett D. et al . Genomic effects of once-weekly, intramuscular interferon-█1a treatment after the first dose and on chronic dosing: Relationships to 5-year clinical outcomes in multiple sclerosis patients.  J Neuroimmunol. 2008;  205 113-125
• 18 Goertsches R, Hecker M, Koczan D. et al . Biological function analyses of long-term genome wide blood RNA expression profiles yield novel molecular response candidates for interferon beta treatment in relapsing remitting multiple sclerosis.  Pharmacogenomics. 2009;  (in Revision)