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DOI: 10.1055/s-0038-1640584
Charakterisierung des Proteoms humaner Perilymphe mit dem Focus auf BDNF regulierte Proteine
Einleitung:
Die diagnostischen Möglichkeiten bei Erkrankungen des Innenohres, die zu einer Innenohrschwerhörigkeit führen, sind bis heute limitiert. Die Entwicklung einer massenspektrometrischen Proteinanalyse humaner Perilymphe (PL) eröffnet eine neuartige Perspektive zur Evaluation PL-spezifischer Biomarker für die Ursachen unterschiedlicher Erkrankungen des Innenohrs.
Methoden:
Proben humaner PL werden intraoperativ bei CI-Operationen entnommen. Die Identifikation der Proteine der PL geschieht anhand der Shot-gun proteomics Methode (Orbitrap Massenspektrometer, Thermo Fisher Scientific) und die Quantifizierung über die Max Quant Software. Die identifizierten Proteine werden mittels IPA (Ingenuity pathway analysis) analysiert und mit prae- und postoperativen audiologischen Patientendaten korreliert.
Ergebnisse:
In der PL von 41 Patienten wurden per se 878 Proteine massenspektrometrisch identifiziert. Mittels IPA konnte das Vorkommen spezifischer PL-Proteine, die an intrazellulären Vorgängen beteiligt sind und einer BDNF (brain-derived neurotrophic factor) Regulation unterliegen, nachgewiesen werden. Eine Korrelation der Quantifizierung dieser Proteine zu den audiologischen Patientendaten wird momentan untersucht.
Schlussfolgerungen:
Der Wachstumsfaktor BDNF steht im Zusammenhang mit dem Schutz von Neuronen und wirkt positiv auf deren Wachstum. Die detaillierte Analyse von humaner PL liefert neue richtungsweisende Erkenntnisse, dass BDNF-regulierte Proteine im Innenohr vorhanden sind und an biochemischen Vorgängen beteiligt sind. Daher kann in Zukunft die Entwicklung therapeutischer Strategien vorangetrieben werden, die den BDNF Pathway beeinflussen und somit eine Verbesserung der Innenohrfunktion bewirken und die zur Verbesserung der CI Performance beitragen.
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Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.
Publikationsverlauf
Publikationsdatum:
18. April 2018 (online)
© 2018. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution-NonDerivative-NonCommercial-License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit. Contents may not be used for commercial purposes, or adapted, remixed, transformed or built upon. (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
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