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Vergleichende Genomik der linksventrikulären Hypertropie und Dysfunktion bei Hypertonie

 

 


Prof. Dr. Reinhold Kreutz

Teilprojektleiter

 

Prof. Dr. Reinhold Kreutz

 

Charite - Universitätsmedizin Berlin / Campus Benjamin Franklin

Institut für Klinische Pharmakologie und Toxikologie

Abteilung Klinische Pharmakologie

Hindenburgdamm 30

12200 Berlin

email:  reinhold.kreutz@charite.de

Tel:       030-8445 2279

 

 


Der Hintergrund dieses Projektes ist die Identifikation und Charakterisierung neuer Kandidatengene und molekularer Signalwege, die an der Entwicklung der linksventrikulären Hypertrophie (LVH) bzw. der linksventrikulären Dysfunktion beteiligt sind.

 

Thema 1: Vergleichende Genomik zur Aufklärung der regionalen Position der Kandidatenregionen für linksventrikuläre Hypertrophie.

Ein vorrangiges Ziel dieses Subprojektes (Topic 1) ist die Charakterisierung genetischer Suszeptibilitäts-loci, die die linksventrikuläre Masse (LV) und folglich die linksvetrikuläre Hypertrophie beim Bluthochdruck bestimmen.

 

Diesbezüglich wird ein „comparative genomics“ Ansatz verfolgt, um positionale Kandidatenregionen für die LVH zu analysieren, die in polygenen Inzucht-Stämmen der Ratte  als loci für quantitative Merkmale (quantitative trait loci, QTL) für die LV in humanen Populationen identifiziert wurden. Diese Populationen sind im Herz-kreislauf-Netz über das Netzprojekt „Populationsgenetik kardiovaskulärer Erkankungen“ (Profres. Katus, Schunkert, Wichmann, PD Dr. Kääb) und an der Universität nürnberg-erlangen  verfügbar sind.

 

Zwei starke QTLs mit einem durchschlagenden Effekt auf die linksventrikuläre Masse wurden auf dem Chromosom 1 (RNO1, Abb. 1) und RNO19 der ratte (Siegel et al. 2003) identifiziert. Beim QTL auf RNO1 zeichnete ein Allel der Schlaganfall-sensitiven, spontan hypertensiven Ratte (SHRSP) für einen 10% igen Anstieg der linksventrikulären Masse (d.h. 20% Anstieg der LV Masse in homozygoten Tieren, Abb. 2)  verantwortlich, wobei dieses QTL nicht mit dem Blutdruck verknüpft war (Abb. 1).

 

 



Abb. 1: Darstellung des „Lod“ für den systolischen Blutdruck (SBP) und das linksventrikuläre Gewicht (LVW) für das Chromosom 1 (RNO1) der Ratte in der F2-Kreuzung (n=232 männliche Tiere) zwischen SHRSP) und F344 Rattenstämme


Abb. 1: Darstellung des „Lod“ für den systolischen Blutdruck (SBP) und das linksventrikuläre Gewicht (LVW) für das Chromosom 1 (RNO1) der Ratte in der F2-Kreuzung (n=232 männliche Tiere) zwischen SHRSP) und F344 Rattenstämme



Dieses Ergebnis des Mappings wurde durch Gegenüberstellung der SHRSP mit einem mit einem Inzuchtstamm für niedriges Herzgewicht (F344 Ratte) erzielt. Unsere experimentelle Strategie bei der Ratte wird sich auf die Charakterisierung zweier kongener Stämme für die QTLs auf RNO1 und RNO19 konzentrieren. Unsere vergleichende Mapping Strategie wird beide Kandidatenregionen einschließen, während Assoziationsstudien beim Menschen sich zunächst auf die Kandidatenregion auf RNO1 konzentrieren werden.

 

Die vergleichende Genomanalyse wird die Prognostizierung homologer genomischer Regionen beim Menschen einschließen. Hier verfolgen wir einen zweistufigen Genotypisierungsansatz in der MONICA Population von Augsburg (Schunkert et al. 1994) mit derzeit 1600 Individuen mit dem Phänotyp linksventrikuläre Masse sowie funktionellen Daten die durch Echokardiographie erhoben wurden. Wir wollen zunächst eine informative Subgruppe (400 Individuen mit hoher und 400 mit niedriger LV Masse) mit dem vollständigen SNP-Satz der Kandiadatenregion (350 SNP´s) genotypisieren, gefolgt von einer Verifizierungsstudie, die die positiv assoziierten SNP`s in der gesamten MONICA Population (1600 Individuen) untersucht. Danach beabsichtigen wir detaillierte funktionelle klinische Analysen  der identifizierten Kandidatengene in Tiermodellen und in klinischen Studien (biochemische Analyse, physiologische und pharmakologische Tests) in erlangen in einer sehr homogenen Population.

 

 



Linkes Bild: Genotyp-Phänotyp Beziehung beim QTL für LVH (aus dem Verhältnis relatives LV Gewicht in mg/g) auf RNO1. S: SHRSP Allele; F: F344 Allele. * pp=1.7 • 10-9 vs. F/F. Rechtes Bild: Die Erzeugung des konsomischen Stamms SHRSP-1F344, in dem RNO1 aus F344 in den SHRSP Background eingezüchtet wurde.


Linkes Bild: Genotyp-Phänotyp Beziehung beim QTL für LVH (aus dem Verhältnis relatives LV Gewicht in mg/g) auf RNO1. S: SHRSP Allele; F: F344 Allele. * pp=1.7 • 10-9 vs. F/F. Rechtes Bild: Die Erzeugung des konsomischen Stamms SHRSP-1F344, in dem RNO1 aus F344 in den SHRSP Background eingezüchtet wurde.



Stand der Experimente zur identifikation von kandidatengenen durch:

 

- Züchtung konsomischer Stämme – durchgeführt

- Züchtung sub-kongener Stämme – läuft

- Microarray Analyse in LV Gewebe – in Vorbereitung

- Vergleichendes Mapping - läuft

 

 

Experimente zur Validierung von Kandidatengenen durch:

 

-          genetische Epidemiologie in der MONICA Studie

-          funktionelle Analsen beim Menschen mit LVH

-          Experimente mit transgenen Tieren

-          Experimente mit dem Zebrafisch Modell

 

 

Topic 2

Ein weiteres Ziel (topic 2) dieses Teilprojektes ist die Identiizierung genetischer Signalwege, die ein erhöhtes Risiko für die Entwicklung linksventrikulärer diastolischer bzw. systolischer Dysfunktion bei linksventrikulärer Hypertrophie mit sich bringen. Wir wollen die Anlayse der quantitativen physiologischen Merkmale und die genomweiten Expressionsprofile bei Kopplungs- und Segregationsanalysen (genetische Genomik) in einer experimentellen Kreuzung [F2 (SHHF x WKY)] unter Beteiligung der spontan hypertensiven herzinsuffizienten Ratte (SHHF) kombinieren, um quantitative physiologische und loci von Expressionsmerkmalen (pQTLs und eQTLs, Abb. 3)  zu identifizieren. Clustering von quantitativen Gen-Expressions Phänotypen wird genutzt um co regulierte gene zu identifizieren  und um die Kosegregation von Transscriptionsprofilen mit physiologischen und pathophysiologischen Phänotypen zu bestimmen (Abb. 4).

 

Genomweite Kopplungsanalysen für physiologische Merkmale in F2-ratten wurden vervollständigt und die Durchführung von Expressionsprofilen ist derzeit in arbeit.

 

Es wird angenommen, dass wir durch die Analyse des genetischen Netzwerkes und der Regulationsmechanismen, die die Genexpression bestimmen, zahlreiche der genetischen Allelvarianten bestimmen können, die die kardialen Phänotypen in diesem Rattenmodell für humane Herzinsuffizienz steuern.

 



Abb. 3  Linksventrikuläre Dysfunktion bei der SHHF Ratte. SHHF Tire zeigen signifikant erhöhte linksventrikuläre enddiastolische Drücke (LVEDP, mmHg) die eine linksventrikuläre Dysfunktion belegen im Vergleich zur normotensiven Wistar-Kyoto Ratte (WKY).


Abb. 3 Linksventrikuläre Dysfunktion bei der SHHF Ratte. SHHF Tire zeigen signifikant erhöhte linksventrikuläre enddiastolische Drücke (LVEDP, mmHg) die eine linksventrikuläre Dysfunktion belegen im Vergleich zur normotensiven Wistar-Kyoto Ratte (WKY).




Abb. 4  Arbeitsschema in Topic 2 des Projektes KGCV1.1


Abb. 4 Arbeitsschema in Topic 2 des Projektes KGCV1.1



LVH ist ein starker Risikofaktor für linksventrikuläre Dysfunktion, Herzinsuffizienz, koronare Herzerkrankung und Herzrhythmusstörungen und dementsprechend für die gesamte kardiovaskuläre Mortalität und Morbidität. Daher sind die Ergebnisse aus diesem Subprojekt von gegenseitigem nutzen für die anderen Forschungsprojekte im Herz-Kreislauf-Netz. Unser Ziele ist die Translation genetischer Daten experimenteller Modelle in die Klinik und die  Verfügbarmachung von Zielregionen für genetische Studien sowie von Modellorganismen für funktionelle Studien für den klinischen forscher. Dieses Projekt repräsentiert in besonderem Maße ein Beispiel für die in NGFN-1 etablierte erfolgreiche Netzwerkforschung. Hier untersuchen wir Kandidatenloci, die als QTL für linksventrikuläre Masse und linksventrikulläre Dysfunktion identifiziert wurden, in polygenen Rattenmodellen für Hochdruck in humanen Populationen. Unser Arbeitsablauf innerhalb des NGFN stützt sich auf die Analyse verfügbarer Rattenmodelle durch die Gruppen in Berlin, funktionelle und positionale Kandidatengenanalyse durch Kooperation mit den SMPs, vergleichendes Mapping und Haplotypenanalyse in großen populationsbasierten Studien, die für LVH (MONICA Studien mit 1600 Individuen) und Kontrollen (KORA) durch unsere Partner in Lübeck und bei der SMP- GEM (GSF in München) charakterisiert wurden. Die Genotypisierung und die statistische Analyse wird in Kooperation mit dem Herz-Kreislauf-Netz und der SMP-GEM (Kiel, Münster) durchgeführt. Nachfolgend wird eine funktionelle analyse der identifizierten Kandidatengene durch eine ausführliche klinische

Phänotypisierung von Patienten bei unseren Partnern in Erlangen, im Zebrafisch-Modell durch knock-down Experimente in Heidelberg und bei den SMP-Models (GMC München) durchgeführt

 

 



Tabelle 1: Liste der NGFN Gruppen die an diesem Projekt beteiligt sind


Tabelle 1: Liste der NGFN Gruppen die an diesem Projekt beteiligt sind.



Referenzen:

 

1. Kreutz R, Zurcher H, Kain S, Martus P, Offermann G, Beige J. The effect of variable CYP3A5 expression on cyclosporine dosing, blood pressure and long-term graft survival in renal transplant patients. Pharmacogenetics. 2004 Oct; 14(10):665-71.

 

2. Tripodi G, Florio M, Ferrandi M, Modica R, Zimdahl H, Hubner N, Ferrari P, Bianchi G. Effect of Add1 gene transfer on blood pressure in reciprocal congenic strains of Milan rats. Biochem Biophys Res Commun. 2004 Nov 12;324(2):562-8.

 

3. Yagil C, Hubner N, Monti J, Schulz H, Sapojnikov M, Luft FC, Ganten D, Yagil Y. Identification of hypertension-related genes through an integrated genomic-transcriptomic approach. Circ Res. 2005 Apr 1;96(6):617-25.

 

4. Hubner N, Wallace CA, Zimdahl H, Petretto E, Schulz H, Maciver F, Mueller M, Hummel O, Monti J, Zidek V, Musilova A, Kren V, Causton H, Game L, Born G, Schmidt S, Muller A, Cook SA, Kurtz TW, Whittaker J, Pravenec M, Aitman TJ. Integrated transcriptional profiling and linkage analysis for identification of genes underlying disease. Nat Genet. 2005 Mar;37(3):243-53.

 

5.  Niu T, Ding AA, Kreutz R, Lindpaintner K. An expectation-maximization-likelihood-ratio test for handling missing data: application in experimental crosses. Genetics. 2005 Feb; 169(2):1021-31.

 

6. Kossmehl P, Schonberger J, Shakibaei M, Faramarzi S, Kurth E, Habighorst B, von Bauer R, Wehland M, Kreutz R, Infanger M, Schulze-Tanzil G, Paul M, Grimm D. Increase of fibronectin and osteopontin in porcine hearts following ischemia and reperfusion. J Mol Med. 2005 Mar 16;

 

7. Siegel AK et al. Genetic Loci Contribute to the Progression of Vascular and Cardiac Hypertrophy in Salt-Sensitive Spontaneous Hypertension. Arterioscler Thromb Vasc Biol Biol. 2003;23:1211-12179.

 

8. Kreutz R et al. The role of the cytochrome-P450 3A5 enzyme for blood pressure regulation in the general Caucasian population, Pharmacogenetics and Genomics, in press.

 

9. Gibbs RA et al. Genome sequence of the Brown Norway rat yields insights into mammalian evolution. Nature. 2004 Apr 1;428(6982):493-521.  

 

10. Zimdahl H et al. A SNP map of the rat genome generated from cDNA sequences. Science. 2004 Feb 6;303(5659):807


 

 

Informationen zum Klinikum finden Sie unter:

http://www.charite.de/kliphatox/forschung/ag/kreutz_1.html


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