Herzinfarkt: Multiomics-Faktorenanalyse ermöglicht Atlas der Immunantworten

Wie sich das Immunsystem nach einem Herzinfarkt beim Menschen verhält haben Forschende der Medizinischen Klinik I des LMU Klinikums München und vom Helmholtz Munich erstmalig analysiert. Sie untersuchten die Blutproben von Herzinfarkt-Patienten, die am LMU Klinikum behandelt wurden und unterschiedliche Verläufe aufwiesen.

Die im Blut befindlichen Immunzellen wurden Zelle für Zelle einzeln in Bezug auf ihre RNA-Zusammensetzung untersucht. RNA entsteht, wenn Zellen die Information ihrer Gene in Proteine übersetzen – so kann eine sogenannte Transkriptomanalyse den aktuellen Zustand und die Eigenschaften einer Zelle aufdecken. Außerdem wurde das Blutplasma mittels Proteinanalysen auf verschiedene Botenstoffe untersucht, die zum Beispiel Hinweise auf Entzündungen geben. Diese Analysen gehören zu den modernsten möglichen Verfahren, sogenannten Multi-Omics-Methoden.

Ein bestimmtes Verfahren der Bioinformatik (MOFA, für Multi-Omics Factor Analysis) erkannte in der Masse der erzielten Daten übergreifende Muster.

„Diese Methode ist optimal, um viele kleinere Effekte, die koordiniert in die gleiche Richtung gehen, zu erkennen und zusammenzufassen“, sagt Dr. Matthias Heinig, Leiter einer bioinformatischen Arbeitsgruppe bei Helmholtz Munich. So konnte eine Art Atlas der Immunantworten nach einem Herzinfarkt erstellt werden.

„Diese Muster können Unterschiede zwischen den klinischen und zeitlichen Verläufen der Patienten erklären“, sagt Prof. Konstantin Stark, Leitender Oberarzt der Kardiologie am LMU Klinikum. Das bedeutet: Bestimmte dieser „Immunsignaturen“ assoziieren mit einer besseren Erholung der Herzfunktion, andere mit einer schlechteren.

Original Paper:
 

• Multiomic analyses uncover immunological signatures in acute and chronic coronary syndromes | Nature Medicine
   

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Weiterführende Informationen: 
 

• Multi-Omics Factor Analysis-a framework for unsupervised integration of multi-omics data sets – PubMed (nih.gov)
   
• MOFA | Multi-Omics Factor Analysis (biofam.github.io)