Identification of plasma biomarkers for the (early) diagnosis of coronary artery disease using autoantibody profiling

Publikation: AbschlussarbeitMasterarbeit

Abstract

Die weltweit häufigste kardiovaskuläre Todesursache ist koronare Herzkrankheit, welche durch einen
chronisch entzündlichen Prozess zu Lipideinlagerungen in Herzkranzgefäßen und weiters zur
verminderten Blutversorgung des Herzens führt. Der Goldstandard zur Diagnose dieser Erkrankung ist
bislang die Koronarangiographie, welche auf einer invasiven Herzkatheterisierung und
Röntgenbildgebung basiert. Daher zielte diese Studie darauf ab, neuartige (Auto-)Antikörper-
Biomarker für die Frühdiagnose von CAD anhand minimalinvasiver Flüssigbiopsien zu identifizieren.
In der ersten Projektphase wurden IgG-Proben, welche aus Plasma von gesunden, sklerotischen und
stenotischen Patienten gereinigt wurden, auf einem hochdichten Microarray getestet, welcher 15.456
rekombinante, in E.coli exprimierte menschliche Proteine präsentierte. Die dabei identifizierten 242
potenziellen Proteinmarker wurden erneut aus den cDNA-Klonen exprimiert, gereinigt und parallel
auf einem planaren Microarray und einem Bead-basierten Multiplex Luminex Assay bestätigt. Die
multivariaten Vorhersagemodelle im Microarray-Datensatz, die auf je 17 bis 20 Proteinmarkern für
jede Probengruppe (gesund, Sklerose, Stenose) aus den Paar-weisen Gruppenvergleichen basieren,
zeigten die höchsten AUC-Werte mit 0,731 und 0,748, während die Luminex-Daten eine geringere
Vorhersagekraft und nur geringe Überlappung der identifizierten Marker mit den Microarray-Daten
zeigten. Darüber hinaus wurden Antikörpersignaturen gegen mikrobielle Krankheitserreger auf einem
Mikroarray untersucht, der Rohproteinlysate von 253 Bakterien- und 7 Pilzstämmen enthielt. Diese
Analyse identifizierte eine erhöhte IgG-Reaktivität gegen mehrere Klebsiella Pneumoniae-Stämme,
spezifisch in stenotischen Patienten.
Zusammenfassend wurden mehrere vielversprechende (Auto-)Antikörper-basierte Biomarker
identifiziert, welche die zukünftige minimal-invasive Diagnose und Risikostratifizierung bei Patienten
mit koronarer Herzkrankheit verbessern könnten.
OriginalspracheEnglisch
Gradverleihende Hochschule
  • University of Vienna
Betreuer/-in / Berater/-in
  • Weinhäusel, Andreas, Betreuer:in
PublikationsstatusVeröffentlicht - 31 Juli 2024

Research Field

  • Molecular Diagnostics

Fingerprint

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