Schlüsselgene entdeckt

Viele seltene Erkrankungen haben ähnliche Auslöser

Unterschiedlichste Krankheiten, bei denen das Immunsystem den eigenen Körper angreift oder grundlos Entzündungen auslöst, wie chronische Darmerkrankungen, Multiple Sklerose, „Schmetterlingsflechte“ (Lupus erythematodes) und Diabetes (Typ 1), haben eng verwandte Ursachen.

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Es gibt unterschiedlichste heimtückische Krankheiten, bei denen das Immunsystem den eigenen Körper angreift oder grundlos Entzündungen auslöst - wie etwa chronische Darmerkrankungen. Mediziner wollen unter ihnen eng verwandte Ursachen entdeckt haben und nehmen an, dass es sogenannte „Schlüsselgene“ gibt.

Demnach sollen etwa auch Multiple Sklerose, die „Schmetterlingsflechte“ (Lupus erythematodes) und Diabetes (Typ 1), sehr viele Parallelen in ihrer Entstehung aufweisen. Bei ihnen ist ein gewisses Netzwerk beteiligt, die normalerweise das Immunsystem probat regulieren. Das ging aus einer Studie hervor, die im Fachjournal „Science Advances“ veröffentlicht wurde.

Mittels Computeranalysen gefunden
Ein Team um Kaan Boztug und Julia Guthrie vom Forschungszentrum für Molekulare Medizin (CeMM) der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW) untersuchte mit Computernetzwerkanalysen, wie die Urheber von 186 seltenen Erkrankungen miteinander in Verbindung stehen.

Auch bei Diabetes scheint es ein Schlüsselgen zu geben.

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Netzwerk involvierter Gene
Dabei handelt es sich hauptsächlich um Autoimmun- und Autoinflammatorische Erkrankungen, bei denen das Immunsystem eigenes Gewebe angreift und Entzündungen ohne fremde Ursache entstehen. Die Forscher identifizierten ein Netzwerk miteinander interagierender Schlüsselgene, die solche Krankheiten auslösen können. „Sie liegen bei Autoimmun- und Autoinflammatorischen Erkrankungen genau im Zentrum der involvierten Gene“, so Guthrie.

„Mithilfe der Auswertung wurden die Erkrankungen neu klassifiziert, und wir haben berechnet, welche Therapien für die jeweiligen Gruppen die besten Ergebnisse erzielen könnten“, heißt es in einer Aussendung des CeMM. Die Vorhersagen, welche Therapien erfolgversprechend sind, sollten mithilfe der Netzwerkanalysen „erheblich präziser sein als bei der bisherigen Vorgehensweise“, meint Boztug.