Lipidomics Differenzielle Genexpression bei Stoffwechselerkrankungen

Das Forschungsfeld der „Lipidomics“ ist eine relativ neue Disziplin, die unter anderem die komplexe Rolle der Lipide für die Gesundheit des Menschen beleuchtet. Forscher des Instituts für Humangenetik in Regensburg analysierten im Rahmen ihrer Lipidomics-Studien die Transkriptome Lipid-assoziierter Gene bei Mikroglia und Makrophagen. Dafür nutzten sie zwei auf der TaqMan-Technologie basierende Systeme zur quantitativen Real Time PCR.

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Bei zahlreichen Stoffwechselkrankheiten wie Adipositas, Arterienverkalkung, Schlaganfall, Bluthochdruck und Diabetes spielen Lipide eine wichtige Rolle. Um den Ursachen dieser Krankheiten auf den Grund zu gehen, wurde in den vergangenen Jahren immer häufiger ein Forschungszweig genutzt, der sich mit der Analyse von Lipiden in Zellen beschäftigt: Der Begriff „Lipidomics“ fasst sämtliche Forschungsarbeiten rund um Lipide in biologischen Systemen zusammen.

Durch technische Fortschritte bei Chromatographieverfahren und in der Massenspektrometrie wurde die Lipidforschung in den letzten Jahren stark vorangetrieben. Aber auch Expressionsprofile Lipid-assoziierter Gene und die Bestimmung regulatorischer Vernetzungen sind notwendig, um ein ganzheitliches Bild über Lipid-assoziierte Stoffwechselvorgänge zu erhalten. Hier leisten Mikroarrays und Hochdurchsatz-Anwendungen der quantitativen Real Time PCR (qRT-PCR) den Lipidforschern bereits gute Dienste. Mikroarrays decken die Genome zahlreicher Spezies ab. Jedoch wird in einem bestimmten Zelltyp oft nur ein kleiner Teil aller Lipid-assoziierten Gene auf mRNA-Ebene exprimiert und reguliert. Außerdem lassen sich dynamische Vorgänge mit Mikroarrays weniger präzise messen als mit der qRT-PCR.

Die Forschungsgruppe um Dr. Thomas Langmann vom Institut für Humangenetik der Universität Regensburg hat mithilfe der auf der qRT-PCR basierenden Taqman-Technologie von Applied Biosystems Lipid-assoziierte Schlüsselgene in Mikroglia und Makrophagen quantitativ analysiert. Von besonderem Interesse dabei war, die dynamische Genexpression unter Konditionen zu messen, die bestimmte krankheitsrelevante metabolische Veränderungen nachahmen wie hoher Cholesterinspiegel, aktive Entzündung und Stimulation mit essenziellen Omega-3-Fettsäuren.

Zunächst identifizierte die Gruppe in genomweiten Profilierungsexperimenten mit Mikroarrays Lipid-assoziierte Gene, die erstens in Mikroglia und Makrophagen exprimiert wurden, zweitens deren Trans-kripte in Lipid-Stimulations- und Zytokin-Aktivierungsversuchen differenziell exprimiert waren und die drittens durch einen der wesentlichen Transkriptionsfaktoren des Lipid-Stoffwechsels kontrolliert wurden.

Die Forscher wählten für ihr Experiment insgesamt 48 Gene aus, wovon 41 diese Anforderungen erfüllten. Diese Gene teilten sie (je nach Funktion des codierten Proteins) in vier Gruppen ein: erstens Cholesterin-Stoffwechsel, zweitens Fettsäure-Stoffwechsel, drittens Lipidspeicherung und viertens Transkriptionsfaktoren. Den 41 Genen wurden vier Referenzgene zur Datennormalisierung und drei Entzündungsmarkergene zur Validierung der entzündungsstimulierenden Experimente beigefügt (für eine Übersicht der 48 Gene s. Abb. 5 in der Bildergalerie).

Stimulation dreier verwandter Zelltypen

Die mRNA-Expression der ausgewählten Gene wurde mithilfe der Taqman-Technologie sowohl in primären Mikroglia, als auch in der Mikroglia-Zelllinie BV-2 und in Makrophagen aus dem Knochenmark unter verschiedenen Bedingungen gemessen. Die mit den Makrophagen verwandten Mikrogliazellen haben die Fähigkeit zur Phagozytose und dienen der Immunabwehr im Nervensystem.

Zunächst wurde dafür mit allen drei Zelltypen eine Cholesterin-Stimulation simuliert. Dafür wurden die Zellen mit den LXR- und RXR-Agonisten T0901317 (synthetischer Ligand) und 9-cis-Retinolsäure versetzt. Außerdem wurden die Zellen mit Lipopolysaccharid (LPS) und Interferon-gamma (Inf-gamma) stimuliert, um eine Entzündung zu imitieren. DHA (Docosahexaniodsäure = Omega-3-Fettsäure) diente bei einer Zellstimulation als anti-entzündliches Lipid.

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