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  • Orales Poster
  • P 58

RNAseq in Emery-Dreifuss Muskeldystrophie: Pathway Analyse zur Identifikation des Pathomechanismus

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Hörsaal A1

Session

Themen

  • Biomarker - molekular, klinisch, digital
  • Pathophysiologie und molekulare Mechanismen

Mitwirkende

Jose de las Heras (Edinburgh / GB), Vanessa Todorow (München / DE), Dr. Stefan Hintze (München / DE), Lejla Krečinić-Balić (München / DE), Dr. Rafal Czapiewski (Edinburgh / GB), Shaun Webb (Edinburgh / GB), Prof. Dr. med. Benedikt Schoser (München / DE), Prof. Dr. Eric Schirmer (Edinburgh / GB), Dr. Peter Meinke (München / DE)

Abstract

Abstract-Text (inkl. Referenzen)

Einleitung

Emery-Dreifuss Muskeldystrophie (EDMD) ist eine Muskelerkrankung, bei der verschiedene Kernmembranprotein-kodierende Gene mutiert sind. Mögliche Erklärungen für den Pathomechanismus beinhalten Beeinträchtigungen der zellulären mechanischen Stabilität, generelle Genexpressionsveränderungen und veränderte Signalwege. Es ist bisher nicht geklärt ob die verschiedenen Proteine, die mutiert sind, und die verschiedenen Mutationen, einen einheitliche zelluläre Pathologie verursachen.

Material/Methoden

Muskelzellkulturen von 10 EDMD-Patienten (mit Mutationen in 7 verschiedenen Genen) und Kontrollen wurden differenziert. Aus isolierten Myotuben wurde RNA gewonnen und sequenziert. Die RNAseq Daten wurden mittels Pathway-Analyse untersucht. Einzelne Ergebnisse wurden in einem erweitertem Satz an Patienten- und Kontrollmuskelzellkulturen in vitro verifiziert.

Ergebnisse

Obwohl zwischen den einzelnen Patientenzellkulturen unterschiedliche Gene fehlreguliert waren, konnten einheitlich veränderte Pathways identifiziert werden. Es waren Fibrose, Metabolismus, Splicing, und myogenes Signalwege waren in allen Patienten verändert. Dabei konnten die Patienten basierend auf der molekularen Signatur in Untergruppen unterteilt werden.

Diskussion

Wir konnten neue pathologische Veränderungen sowie einheitlich veränderte Pathways in EDMD identifizieren. Abgesehen von den neuen Erkenntnissen zur Pathologie können diese Daten potentiell für die Etablierung prognostischer Biomarker genutzt werden.

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