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DOI: 10.1055/s-0033-1341840
Expressionsprofiling neuer Adipokine in verschiedenen Fettdepots von Mausmodellen für Adipositas und Typ-2-Diabetes
Fragestellung: Den Adipokinen wird eine entscheidende Rolle in der Pathophysiologie multifaktorieller, metabolischer Erkrankungen beigemessen. Mithilfe einer kombinierten Proteomanalyse (2D-DIGE/MALDI-TOF-MS und SDS-PAGE/LC/ESI-MS) konnten wir aus dem Sekretom primärer menschlicher Adipozyten 44 bisher nicht als Adipokine beschriebene Proteine identifizieren (Lehr et al.; MCP 2012). Ziel des Projektes ist es, die Expression der neuen Adipokine in unterschiedlichen Fettdepots adipöser und diabetischer Mäuse zu bestimmen.
Methodik: Leptin- (C57BL6/J Lepob) und Leptin-rezeptor-defiziente (C57BLKS/J Lepdb), adipöse bzw. adipöse und diabetische Mäuse wurden umfassend phänotypisch charakterisiert (Körpergewicht, -zusammensetzung (NMR), Nüchternglukose, Seruminsulin). Nach 17 Wochen wurde Fettgewebe (Lepob/+, Lepob/Lepob, Lepdb/+, Lepdb/Lepdb) aus unterschiedlichen Depots entnommen. Die Expression der neuen Adipokine wird im subkutanen und viszeralen Fettgewebe mittels quantitativer PCR (qPCR) bestimmt.
Ergebnisse: Erste Untersuchungen zur differentiellen Expression im subkutanen und viszeralen Fettgewebe zeigen, dass die neuen Adipokine im Fettgewebe exprimiert werden. Die quantitative Analyse der Adipokine in den Fettdepots ist noch nicht vollständig abgeschlossen, weist aber auf eine Korrelation von Adipokinen mit Komponentenmerkmalen des metabolischen Syndroms hin. Mithilfe von in silico Analysen konnten die Gene von 6 der 44 Adipokine in Regionen (quantitative trait locus (QTL) Hotspots auf Chr. 2 und 11), die eine hohe Kopplung mit Komponentenmerkmalen des metabolischen Syndroms zeigen, kartiert werden. Weiterführende bioinformatische Analysen erlauben zudem eine Zuordnung der Adipokine zum Wnt-Signalweg sowie der Modulation der extrazellulären Matrix.
Schlussfolgerung: Die kombinierte Transkriptom- und Proteomanalyse in spezifischen Mausmodellen ermöglicht die Fokussierung auf potentielle Biomarker-Kandidaten für eine weitere Validierung in klinischen Studien.