{"id":673,"date":"2021-02-18T13:07:03","date_gmt":"2021-02-18T13:07:03","guid":{"rendered":"https:\/\/website.prod.unilu.spikeseed.cloud\/de\/news\/pathofact-krankheitserreger-schneller-und-genauer-bestimmen\/"},"modified":"2021-02-18T13:07:03","modified_gmt":"2021-02-18T13:07:03","slug":"pathofact-krankheitserreger-schneller-und-genauer-bestimmen","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.uni.lu\/de\/news\/pathofact-krankheitserreger-schneller-und-genauer-bestimmen\/","title":{"rendered":"PathoFact: Krankheitserreger schneller und genauer bestimmen"},"content":{"rendered":"

Wissenschaftler des Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (LCSB) der Universit\u00e4t Luxemburg haben ein neues Bioinformatik-Werkzeug entwickelt, mit dem sie Krankheitserreger sehr viel schneller und genauer identifizieren k\u00f6nnen, als dies mit den bisher in der Diagnostik gebr\u00e4uchlichen Methoden der Fall ist. Das Team um Professor Paul Wilmes, dem Leiter der LCSB-Gruppe \u201eSystems Ecology\u201c, greift dabei auf sogenannte Metagenom-Daten zur\u00fcck: S\u00e4mtliche Genom-Schnipsel aus Proben, welche krankmachende Organismen enthalten k\u00f6nnen, werden im Hochdurchsatz sequenziert. Das neue Bioinformatik-Werkzeug \u2013 das LCSB-Team hat ihm den Namen PathoFact gegeben \u2013 gleicht die Gensequenzen mit einer eigenen Datenbank ab. So identifiziert PathoFact Gene von Mikroben, die entweder f\u00fcr ihre krankmachende Wirkung von Bedeutung sind oder die Bakterien resistent gegen Antibiotika machen. Auf der Basis dieses Wissens k\u00f6nnen die Forscher bestimmen, welche Pathogene f\u00fcr eine Infektion verantwortlich sind und \u2013 bei zuk\u00fcnftigen klinischen Anwendungen \u2013 geeignete Therapien vorschlagen. PathoFact hilft Wissenschaftlern zudem, den Einfluss insbesondere von Mikroben auf die Entstehung chronischer Erkrankungen wie Parkinson oder Diabetes besser zu verstehen.<\/p>

Die Ver\u00f6ffentlichung, in der Prof. Wilmes\u00b4 Team PathoFact beschreibt, erscheint heute im\u00a0Microbiome<\/i>. PathoFact ist ein \u201eOpen Access Tool\u201c, das unter\u00a0https:\/\/pathofact.lcsb.uni.lu<\/a>\u00a0abrufbar ist.<\/p>\n

\nEin neues Forschungswerkzeug f\u00fcr die Diagnose von Infektionen<\/h2>\n

Die Ermittlung des Ursprungs von Infektionen erfolgt immer noch mit \u00e4hnlichen Methoden wie vor 120 Jahren zu Zeiten Robert Kochs und Louis Pasteurs: Aus Patientenproben werden z.B. Bakterien isoliert, kultiviert und dann bestimmt. Bis man genau wei\u00df, an was f\u00fcr einer Infektion der Patient leidet und wie man ihr beikommen kann, vergehen oft mehrere Tage. \u201eIm Zeitalter von Hochdurchsatz-Genomsequenzierungen sollte das schneller gehen\u201c, sagt Paul Wilmes<\/a>: \u201eMan muss dazu die richtigen bioinformatorischen Techniken weiterentwickeln und passend miteinander kombinieren.\u201c Genau das hat sein Team mit PathoFact getan. Federf\u00fchrend dabei war Laura de Nies, Erstautorin der Ver\u00f6ffentlichung und Doktorandin in Prof. Wilmes\u00b4 Gruppe.<\/p>

PathoFact kann unter anderem Echtzeit-Daten benutzen, die aus sogenannten Metagenomsequenzierungen stammen. \u201eDabei werden s\u00e4mtliche Gene aller Mikroorganismen sequenziert, die sich in einer Probe befinden\u201c, erkl\u00e4rt Laura de Nies: \u201eNoch w\u00e4hrend die Sequenzierung l\u00e4uft, kann PathoFact die gewonnenen Informationen mit einer eigenen Gen-Datenbank abgleichen.\u201c PathoFact sucht dort nach Genen, von denen bekannt ist, dass sie f\u00fcr Virulenzfaktoren oder Antibiotika-Resistenzen verantwortlich sind. Virulenzfaktoren k\u00f6nnen Proteine sein, die Bakterien das \u00dcberleben im menschlichen K\u00f6rper sichern. Oder giftige Stoffwechselprodukte, die den K\u00f6rper krank machen.<\/p>

F\u00fcr viele Virulenzfaktoren und mikrobielle Strukturen, die f\u00fcr Antibiotikaresistenzen verantwortlich sind, kennen Wissenschaftler bereits die Gensequenzen. Sie sind in der Datenbank hinterlegt. Andere sind hingegen v\u00f6llig neu. \u201eAuch diese Gene k\u00f6nnen wir mit PathoFact identifizieren\u201c, sagt de Nies: \u201eDie Proteine, f\u00fcr welche die Gene codieren, \u00e4hneln bereits bekannten Strukturen. Sie weisen bestimmte Merkmale auf, die charakteristisch f\u00fcr Virulenzfaktoren oder antimikrobielle Resistenzen sind.\u201c So k\u00f6nnen die Forscher mithilfe von PathoFact grundlegend neues Wissen \u00fcber Krankheitserreger gewinnen und Arten identifizieren, die bisher nicht f\u00fcr ihre krankmachende Wirkung bekannt sind.<\/p>\n

\nChronische Erkrankungen\u00a0und\u00a0COVID-19<\/h2>\n

Im Zentrum von Prof. Wilmes\u00b4 wissenschaftlichen Interesse stehen chronische Erkrankungen wie Diabetes oder Parkinson: Bei solchen Erkrankungen steht die inzwischen recht gut belegte Vermutung im Raum, dass Ver\u00e4nderungen in der Zusammensetzung der mikrobiellen Gemeinschaften \u2013 dem Mikrobiom \u2013 an der Entstehung der Krankheiten beteiligt sind. \u201eDie Bakterien, die auf und in uns leben, stehen im st\u00e4ndigen Konkurrenzkampf miteinander\u201c, sagt Prof. Wilmes: \u201eBestimmte Lebensumst\u00e4nde k\u00f6nnen dazu f\u00fchren, dass sich sch\u00e4dliche Organismen st\u00e4rker vermehren und mit ihren giftigen Stoffwechselprodukten eine Krankheit ausl\u00f6sen.\u201c Mithilfe von PathoFact k\u00f6nnen die Wissenschaftler solche Verschiebungen im mikrobiellen \u00d6kosystem nun schneller und exakter als bisher feststellen \u2013 und ihre Grundlagenforschung in Bezug auf chronische Erkrankungen vorantreiben.<\/p>

Paul Wilmes m\u00f6chte seine Entwicklung auch der medizinischen Diagnostik zu Gute kommen lassen: Medizinern soll sie erm\u00f6glichen, schwere Verl\u00e4ufe von COVID-19-Infektionen besser vorherzusagen. Diese Viruserkrankung wird oft von so genannten Co-Infektionen begleitet. Verursacher sind Bakterien oder andere Viren als SARS-CoV-2. \u201eWir k\u00f6nnen mit PathoFact diese Krankheitserreger schneller als bisher identifizieren. Medizinern er\u00f6ffnet das bessere Behandlungsm\u00f6glichkeiten, um in Zukunft schwere COVID-19-Verl\u00e4ufe zu verhindern\u201c, so Wilmes: \u201eDamit PathoFact in der klinischen Diagnostik eingesetzt werden kann, planen wir, mit einem gro\u00dfen luxemburgischen Diagnostik-Unternehmen zusammenzuarbeiten. Proben, die das Unternehmen nach den etablierten Verfahren untersucht, werden wir parallel mit PathoFact analysieren. So wollen wir die hohe Genauigkeit unseres Verfahrens weiter entwickeln und validieren. Damit sollten gef\u00e4hrliche mikrobielle Infektionen in Zukunft schneller und gezielter behandelt werden k\u00f6nnen.\u201c<\/p>

—\u00a0<\/p>

Die Entwicklung von PathoFact wurde gef\u00f6rdert durch den Fonds National de la Recherche (FNR) sowie im Rahmen des ERC Consolidator Grants f\u00fcr das Projekt \u201eExpoBiome\u201c. Laura de Nies ist Doktorandin in der ebenfalls vom FNR im PRIDE-Programm gef\u00f6rderten Doctoral Training Unit \u201eMicrobiomes in One Health\u201d.<\/p>

Referenz: de Nies, L., Lopes, S., Busi, S.B. et al. PathoFact: a pipeline for the prediction of virulence factors and antimicrobial resistance genes in metagenomic data.\u00a0Microbiome 9, 49 (2021).\u00a0https:\/\/doi.org\/10.1186\/s40168-020-00993-9<\/a><\/p>

Bild: \u00a9 Valentina Galata<\/p><\/div><\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Wissenschaftler des Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (LCSB) der Universit\u00e4t Luxemburg haben ein neues Bioinformatik-Werkzeug entwickelt, mit dem sie Krankheitserreger sehr viel schneller und genauer identifizieren k\u00f6nnen, als dies mit den bisher in der Diagnostik gebr\u00e4uchlichen Methoden der Fall ist. Das Team um Professor Paul Wilmes, dem Leiter der LCSB-Gruppe \u201eSystems Ecology\u201c, greift dabei auf sogenannte Metagenom-Daten zur\u00fcck: S\u00e4mtliche Genom-Schnipsel aus Proben, welche krankmachende Organismen enthalten k\u00f6nnen, werden im Hochdurchsatz sequenziert. Das neue Bioinformatik-Werkzeug \u2013 das LCSB-Team hat ihm den Namen PathoFact gegeben \u2013 gleicht die Gensequenzen mit einer eigenen Datenbank ab. So identifiziert PathoFact Gene von Mikroben, die entweder f\u00fcr ihre krankmachende Wirkung von Bedeutung sind oder die Bakterien resistent gegen Antibiotika machen. 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Das Team um Professor Paul Wilmes, dem Leiter der LCSB-Gruppe \u201eSystems Ecology\u201c, greift dabei auf sogenannte Metagenom-Daten zur\u00fcck: S\u00e4mtliche Genom-Schnipsel aus Proben, welche krankmachende Organismen enthalten k\u00f6nnen, werden im Hochdurchsatz sequenziert. Das neue Bioinformatik-Werkzeug \u2013 das LCSB-Team hat ihm den Namen PathoFact gegeben \u2013 gleicht die Gensequenzen mit einer eigenen Datenbank ab. So identifiziert PathoFact Gene von Mikroben, die entweder f\u00fcr ihre krankmachende Wirkung von Bedeutung sind oder die Bakterien resistent gegen Antibiotika machen. Auf der Basis dieses Wissens k\u00f6nnen die Forscher bestimmen, welche Pathogene f\u00fcr eine Infektion verantwortlich sind und \u2013 bei zuk\u00fcnftigen klinischen Anwendungen \u2013 geeignete Therapien vorschlagen. 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