Krankheiten schon lange vor den ersten Symptomen erkennen – das könnte dank Proteomik bald möglich sein. Wie erfolgreich diese Methode wirklich ist, lest ihr hier.
Desto früher man eine Krankheit erkennt, desto besser kann man sie behandeln – das ist klar. Weniger klar ist in vielen Fällen jedoch die praktische Umsetzung, schließlich gibt es unzählige Krankheiten, die ein Patient erleiden könnte. Wie kann man also schnell und einfach das Risiko für ein ganzes Spektrum an Krankheiten ermitteln? Ein britisches Forscherteam liefert nun eine mögliche Antwort: Eine Proteom-Analyse.
In ihrer aktuellen Studie nutzten die Forscher Daten der UK Biobank von 41.931 Probanden. Sie kombinierten die klinischen Daten mit einer Proteom-Analyse von etwa 3.000 Plasmaproteinen, um Modelle zur Vorhersage von 218 Krankheiten zu erstellen. Anschließend validierten sie ihre Ergebnisse extern in der EPIC-Norfolk-Studie.
Bei 67 Krankheiten übertrafen die Modelle traditionelle klinische Vorhersagemethoden. Die jeweiligen Modelle nutzten dabei immer nur 5–20 Proteine, um die entsprechenden Krankheiten vorherzusagen. Dadurch kristallisierten sich Proteine heraus, die spezifisch für einzelne oder sogar mehrere Krankheiten prädiktiv waren und als mögliche Biomarker in Frage kommen.
Gerade in Kombination mit traditionellen klinischen Risikofaktoren konnte die Vorhersagegenauigkeit für viele Krankheiten mit Hilfe der Proteomik-Daten erheblich gesteigert werden. Die Forscher merken aber auch an, dass ihre Modelle noch nicht reif für eine praktische Anwendung sind: „Obwohl der Umfang unserer Studie beispiellos ist, ist eine umfassendere externe Validierung erforderlich, insbesondere in ethnisch vielfältigeren Populationen und unter Verwendung alternativer Proteomik-Technologien.“
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