DE10328033A1 - Verfahren und ArthritisChip zur Diagnostik, Verlaufskontrolle sowie zur Charakterisierung der rheumatoiden Arthritis und der Osteoarthrose - Google Patents

Verfahren und ArthritisChip zur Diagnostik, Verlaufskontrolle sowie zur Charakterisierung der rheumatoiden Arthritis und der Osteoarthrose Download PDF

Info

Publication number
DE10328033A1
DE10328033A1 DE2003128033 DE10328033A DE10328033A1 DE 10328033 A1 DE10328033 A1 DE 10328033A1 DE 2003128033 DE2003128033 DE 2003128033 DE 10328033 A DE10328033 A DE 10328033A DE 10328033 A1 DE10328033 A1 DE 10328033A1
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
gene expression
therapy
genes
disease
arthritis
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
DE2003128033
Other languages
English (en)
Inventor
Stefan Blaes
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Blass Stefan Dr
Original Assignee
Blass Stefan Dr
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Blass Stefan Dr filed Critical Blass Stefan Dr
Priority to DE2003128033 priority Critical patent/DE10328033A1/de
Publication of DE10328033A1 publication Critical patent/DE10328033A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C12BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12QMEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6876Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
    • C12Q1/6883Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C12BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12QMEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/158Expression markers

Landscapes

  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und einen ArthritisChip in Gestalt eines mehrteiligen Werkzeugs (Kombinationswerkzeugs) zur Diagnostik, Verlaufskontrolle sowie zur Charakterisierung der rheumatoiden Arthritis (RA) und der Osteoarthrose (OA). Der erfindungsgemäße ArthritisChip besteht aus 1.) bestimmten Zusammenstellungen von Gensequenzen, 2.) einer geeigneten Software, die in der Lage ist, m-dimensionale Genexpressionsprofile multiparametrisch mit n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofilen zu vergleichen, zu gruppieren oder Gruppen zuzuordnen und 3.) aus n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofilen, die als Referenz für die Diagnostik, Sub-Diagnostik/-Typisierung und Therapieentscheide erforderlich sind.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren und einen ArthritisChip in Gestalt eines mehrteiligen Werkzeugs zur Diagnostik, Verlaufskontrolle sowie zur Charakterisierung der rheumatoiden Arthritis (RA) und der Osteoarthrose (OA). Der ArthritisChip besteht zum einen aus einem DNA-basierten Array, der die relevanten Gensequenzen enthält, um spezifische Genexpressionsprofile insbesondere bei Patienten mit RA und OA bestimmen zu können, ferner aus einer geeigneten Software, die es ermöglicht, aus den komplexen m-dimensionalen Geneexpressionsdaten ein individuelles Expressionsprofil eindeutig als RA- bzw. OA-zugehörig zu identifizieren, bzw. die Zugehörigkeit zu einer solchen Erkrankung auszuschließen. Ferner ermöglicht es diese Software, die Zugehörigkeit zu einer Untergruppe der RA oder OA zu definieren und zu indizieren, den weiteren Krankheitsverlauf zu prognostizieren und erfolgreiche Therapieempfehlungen zu erstellen. Weitere Bestandteile des ArthritisChips sind n-dimensionale Referenz-Genexpressionsprofile, die unter Verwendung der relevanten Gene u.a. RA- und OA-spezifische Genexpressionsprofile darstellen, um über den Abgleich Diagnostik-Entscheidungen zu ermöglichen. Schließlich ist es mit Hilfe des ArthritisChips möglich, den molekularen Einfluss neuer Arzneien und Therapien zu bestimmen und im Verlauf zu kontrollieren.
  • Stand der Technik
  • Problemstellung
  • RA und OA (Abkürzungsverzeichnis hinter den Beispielen) gehören zu dem rheumatischen Formenkreis. Ihre Entstehung ist unbekannt, beide Erkrankungen sind bis heute unheilbar und verursachen direkte und indirekte Kosten, die zusammen über denen der Herz-Kreislauf-Erkrankungen liegen. Die RA ist durch Entzündung und zunehmende Zerstörung der Gelenke charakterisiert, darüber hinaus treten bei einem Teil der Patienten auch extra-artikuläre Symptome auf. Die OA ist durch Gelenkzerstörung primär ohne Entzündung charakterisiert, in späteren Stadien wird aber auch hier regelmäßig Entzündung beobachtet. Insbesondere die RA ist sehr heterogen und die Erkrankung weist bzgl. der Einzelmerkmale bei weitem keine hundertprozentige Penetranz auf.
  • In der Therapie der RA werden derzeit u.a. Methotrexat, Azathioprin sowie verschiedene Therapieformen, die sich der TNF-α-Blockade bedienen, eingesetzt. Diese Ansätze erlauben es, jeweils bei einem Teil der Patienten ein Fortschreiten der Erkrankung über einen gewissen Zeitraum einzudämmen oder zu verhindern. Die Wirkprinzipien sind nicht vollständig bekannt, und es existiert keine Verlaufskontrolle, anhand derer sich der Therapieerfolg messen ließe. Darüber hinaus gibt es auch keine Möglichkeit vorherzusagen, ob ein Patient therapierbar ist oder ob er sich als Therapieversager erweisen wird und eine alternative Medikation benötigt.
  • Etablierte Werkzeuge
  • Patienten mit RA (1 – Referenzen hinter den Beispielen) oder OA werden im klinischen Alltag beurteilt nach Krankheitsverlauf, klinischen Untersuchungen (Befallsmuster der Gelenke, Organbefall), Entzündungsparametern (Blutsenkung, C-reaktives Protein, Rheumafaktor), genetischer Disposition über HLA-Marker und erweiterte Organdiagnostik durch Routineparameter der Labordiagnostik (Leberenzyme, Muskelenzyme, Nierenretentionswerte). Diese Parameter erlauben keine prognostische Abschätzung des weiteren Krankheitsverlaufes. Insbesondere ist in der Frühphase der Erkrankung oftmals keine gesicherte Diagnosestellung möglich. Jedoch sind bei der Mehrzahl der Patienten nach erst einem Jahr Krankheitsdauer irreversible Gelenkschäden eingetreten. Früh-Arthritis-Studien haben jedoch gezeigt, dass konventionelle Therapie bei sehr frühzeitiger Anwendung erfolgreich die Progression der Erkrankung verhindern kann. Dies verdeutlicht die dringende Notwendigkeit einer frühen und gesicherten Diagnosestellung.
  • Auch die Verlaufskontrolle für den Therapie-Erfolg wird bislang mittels der genannten Methoden durchgeführt. Einige dieser Parameter verändern sich nicht oder nur sehr langsam, so dass eine vielwöchige bis Monate andauernde Verlaufsbeobachtung erforderlich ist, um die Wirksamkeit eines Medikamentes beurteilen zu können. Nicht selten muss wegen der Progredienz der Erkrankung auf ein anderes Medikament umgestellt werden.
  • Experimentelle Ansätze
  • Zur Verbesserung der Diagnostik der RA und OA wurden zahlreiche experimentelle Ansätze entwickelt. Hierzu zählen im Wesentlichen der Nachweis einer erhöhten oder erniedrigten Genexpression eines oder weniger bestimmter Gene sowie der Nachweis von Autoantikörpern. In keinem der Fälle konnte jedoch bisher ein spezifischer Krankheitsnachweis geführt werden. Dies hat seine Ursachen in erster Linie in der großen Heterogenität der Erkrankungen und ferner in den Ansätzen, die traditionell eine Mono- oder Oligokausalität der Erkrankungen zugrunde legen. So sind beispielsweise zur Therapie-Entwicklung chronischer entzündlicher Gelenkerkrankungen und anderer entzündlicher, infektiöser oder tumoröser Erkrankungen auf der Grundlage von Genom-, Proteom- und Immunomdaten Diagnose-Werkzeuge vorgeschlagen worden, die auf der Verwendung von Gensequenzen sowie abgeleiteten mRNAs und Proteinen sowie auf Antikörpern mit Spezifität für die abgeleiteten Proteine zur Charakterisierung von entzündlich-rheumatischen und nicht-entzündlichen rheumatischen Gelenkerkrankungen, Autoimmunerkrankungen und Infektionserkrankungen beruhen (WO 02/097125).
  • Das Wesen der Erfindung
  • Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, chronische Gelenkerkrankungen besser erkennbar und behandelbar zu machen. Diese Aufgabe wird durch die Bereitstellung eines Verfahrens zur Diagnostik und des nachfolgend beschriebenen ArthritisChips in Gestalt eines mehrteiligen Werkzeugs (Kombinationswerkzeugs) zur Diagnostik, Verlaufskontrolle, Therapiekontrolle, Therapieentwicklung, zu Therapieentscheid und zur molekularen Definition der rheumatoiden Arthritis und der Osteoarthrose beim Menschen gelöst. Dieses Werkzeug, der erfindungsgemäße ArthritisChip, besteht aus 1.) bestimmten Zusammenstellungen von Gensequenzen, 2.) einer geeigneten Software, die in der Lage ist, m-dimensionale Genexpressionsprofile multiparametrisch mit n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofilen zu vergleichen, zu gruppieren oder Gruppen zuzuordnen und 3.) aus n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofilen, die als Referenz für die Diagnostik, Sub-Diagnostik/-Typisierung und Therapieentscheide erforderlich sind.
  • Eine Komponente des erfindungsgemäßen ArthritisChips besteht aus einem DNA-basierten Array (bekannter Bestandteil), der eine Zusammensetzung von Gensequenzen aufweist, die neu ist und die geeignet ist, um spezifische m-dimensionale Genexpressionsprofile insbesondere bei Patienten mit Verdacht auf RA oder OA oder bei Patienten mit gesicherter RA oder OA bestimmen zu können.
  • DNA-Arrays in verschiedenen Zusammensetzungen (genomweit oder mit einem bestimmten Schwerpunkt wie beispielsweise Entzündung) sind bereits zuvor beschrieben und als Werkzeuge zur Diagnostik bezeichnet worden. Kein zuvor beschriebener DNA-Array oder kein zuvor beschriebenes Werkzeug konnte jedoch bislang nachweislich für die Diagnostik der RA oder OA herangezogen werden. Obwohl unter Verwendung genomweiter DNA-Arrays theoretisch eine Gesamtmenge an Genexpressionsinformationen zu gewinnen ist, die die reine m-dimensionale Genexpressionsinformation übersteigt, die unter Verwendung der hier zum Schutz angemeldeten Gruppen und Untergruppen von Genen und Gensequenzen zu gewinnen ist, eignet sich lediglich der letztgenannte Ansatz für die Diagnostik der RA und OA sowie die weiteren beschriebenen Answendungsgebiete. Die Ursache hierfür ist zweifältig: 1.) Zu große Grundgesamtheiten; DNA-Arrays, die aus einer zu großen Zahl uninformativer Gene oder Gensequenzen bestehen sowie DNA-Arrays, die aus zu wenigen der informativen Gene für die beschriebenen Anwendungen bestehen, führen in einer Anwendung wie hier zum Schutz angemeldet zu einer entweder uneindeutigen Aussage oder aber im Falle des genomweiten Ansatzes zu gar keiner relevanten Aussage. Aufgrund der Heterogenität der Erkrankungen RA und OA sowie aufgrund der Heterogenität der Menschheit an sich ergibt sich eine Informationsvielfalt, die mit Software aus dem Stand der Technik nicht aufzuarbeiten ist, um über das Rauschen (den Hintergrund) hinaus statistisch sowie inhaltlich relevante Aussagen treffen zu können. 2.) Der erfindungsgemäße ArthritisChip weist außer der besonderen auf die Anwendung zugeschnittene Zusammenstellung der Gene und Gensequenzen zusätzlich weitere, qualitativ völlig andere Information auf als lediglich ein DNA-Array. Diese Mehrinformation besteht u.a. aus den klinischen Daten, Krankheitsverläufen, Therapieverläufen, die zusätzlich in die Erstellung der n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofile eingehen. Die Herleitung der n-dimensionalen Referenz-Genexpressionprofile stellt ein wesentliches und überraschendes Merkmal der Erfindung dar, und aufgrund der Vorerfahrung vieler Arbeitsgruppen, die auf dem Gebiet der RA und OA forschen, galt es bislang als unwahrscheinlich, dass eine entsprechende Zusammenstellung von Genen und Gensequenzen zur Diagnostik und Charakterisierung der Erkrankung überhaupt gelingen könnte.
  • Eine weitere Komponente besteht aus einer geeigneten Software (bekannter Bestandteil), die dadurch charakterisiert ist, dass sie komplexe m-dimensionale Genexpressionsprofile multiparametrisch miteinander sowie mit zuvor abgelegten n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofilen vergleichen kann. Die Software ist ferner dadurch charakterisiert, dass sie den Grad der Identität oder Ähnlichkeit eines getesteten Genexpressionsprofils mit dem eines Referenz-Genexpressionsprofils mit statistischen Methoden bestimmen kann. Abhängig von der Art der Referenz-Genexpressionsprofile ist somit durch Anwendung der Software auf ein mit o.g. Array ermitteltes m-dimensionales Genexpressionsprofil eine Zuordnung desselben zu definierten Klassen wie z.B. RA, non-RA, OA, non-OA, einer Untergruppe zu RA oder OA, ein bestimmtes Erkrankungsstadium, ein bestimmtes Therapiestadium, einer Erfolgsaussicht einer bestimmten Therapie o.a. möglich. Außerdem ist es vorteilhaft aber nicht zwingend erforderlich, dass die Software dadurch charakterisiert ist, dass sie selbstlernend ist, d.h. dass sie aufgrund statistischer Abstandsmessung in der Lage ist, aus m-dimensionalen Genexpressionsprofilen selbständig Gruppen zu definieren, deren m-dimensionale Expressionsvektoren eine bestimmte statistische Nähe zueinander aufweisen. Die Software ist weiterhin dadurch charakterisiert, dass sie in der Lage ist, aufgrund zusätzlich eingegebener Information z.B. über die Art der Erkrankung (RA, non-RA, OA, non-OA, Erkrankungsstadium, Therapiestadium etc.) vorgegebene n-dimensionale Referenz-Genexpressionsprofile ggf. zu ändern oder stärker zu gewichten.
  • Eine weitere – neue – Komponente des ArthritisChips sind n-dimensionale Referenz-Genexpressionsprofile, die sich zum einen aus Gensequenzen der gelisteten Gensets ergeben. Wenngleich die gelisteten Gene und Gensequenzen mehrheitlich bekannt sind, ist die besondere Zusammenstellung neu, da die Zusammenstellung einen spezifischen Informationsgewinn bewirkt, der bespielsweise nicht durch eine zufällige Zusammenstellung der Gensequenzen ermöglicht würde. Zum anderen bestehen die n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofile aus m-dimensionalen Genexpressionsvektoren, die sich u.a. wiederum aus der Genexpressionshöhe und -richtung zusammensetzen, sowie aus weiteren Informationen über Klassenzugehörigkeiten (RA, non-RA, OA, non-OA, Erkrankungsstadium, Therapiestadium etc.). Über den multiparametrischen Vergleich mit diesen oder ähnlichen oder davon abgeleiteten n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofilen ist es möglich, ein zu analysierendes Genexpressionsprofil entsprechend zu klassifizieren.
  • Das Verfahren zur Diagnostik, Verlaufskontrolle und Therapie-Entscheid stellt den Ablauf von Probengewinnung und -prozessierung dar, die Hybridisierung mit einem speziell konzipierten ArthritisArray zur Generierung eines m-dimensionalen Genexpressionsprofils, sowie der Vergleich dieses Profils mit n-dimensionalen Referenz-Genexpressionssignalen, sowie die anschließende Aussage bzgl. Diagnostik, Verlaufskontrolle und Therapie-Entscheid.
  • Das erfindungsgemäße Verfahren zur Diagnostik, Verlaufskontrolle, Therapiekontrolle, Therapieentwicklung, zum Therapieentscheid und zur molekularen Definition der rheumatoiden Arthritis und der Osteoarthrose, besteht aus folgenden Schritten:
    • a) Extrahieren, Amplifizieren und Markieren von RNA aus geeigneten Gewebeproben
    • b) Erstellen eines DNA-Arrays unter Verwendung genspezifischer Sonden aus einem, mehreren oder allen in den Tabellen 1 bis 14 gelisteten Genen
    • c) Hybridisierung der aufbereiteten Gewebeprobe aus a) mit dem Array b)
    • d) Scannen des hybridisierten Arrays sowie Erstellen eines m-dimensionalen Genexpressionsprofils aus den Hybridisierungssignalen der Gewebeproben-RNA mit dem ArthritisArray
    • e) Multiparametrischer Vergleich des m-dimensionalen Genexpressionsprofils mit n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofilen, die zuvor als diagnostisch für eine Erkrankung (RA, OA), für eine Untergruppe einer Erkrankung (Sub-RA, Sub-OA), für ein bestimmtes Krankheitsstadium oder für einen Therapieerfolg oder -misserfolg definiert wurden.
  • Für das Erstellen des DNA-Arrays werden Standardverfahren verwendet. Die durch die Hybridisierung mit der Patientenprobe erhaltenen Signale werden normalisiert, vorzugsweise ebenfalls nach Standardverfahren.
  • Das m-dimensionale Genexpressionsprofil wird mittels einer Software erzeugt. Dieses Profil ist u.a. abhängig von der Anzahl der zugrunde liegenden Gensequenzen, der Expressionshöhe, der Expressionsrichtung und den hieraus resultierenden vektoriellen Abständen zu den Expressionsvektoren der übrigen Gensequenzen des Arrays. Der Vergleich des m-dimensionalen Genexpressionsprofils mit n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofilen, die zuvor als diagnostisch für eine Erkrankung (RA, OA), für eine Untergruppe einer Erkrankung (Sub-RA, Sub-OA), für ein bestimmtes Krankheitsstadium oder für einen Therapieerfolg oder -misserfolg definiert wurden, erfolgt mittels einer weiteren Software, die multiparametrische Analysen und Vergleiche sowie statistische Berechnungen erstellt. Das Referenzprofil ist also zusätzlich zu dem zu testenden abhängig u.a. von der Diagnose des Spenders eines Referenzgewebes (RA, non-RA, OA, non-OA, Untergruppe der RA oder OA), eines bestimmten Krankheitsstadiums oder eines bestimmten Therapiestadiums bzw. eines prospektiven Therapieerfolgs oder -misserfolgs.
  • Als Gewebeprobe wird z.B. Synovialgewebe, PBMCs oder SFMCs verwendet. Bei der Hybridisierung handelt es sich um eine (Mikro-)Array-Hybridisierung.
  • Das erfindungsgemäße Verfahren ist des weiteren dadurch gekennzeichnet, dass über den Vergleich das Patienten-Genexpressionsprofil einer bestimmten Diagnose zugeordnet wird (RA, non-RA, OA, non-OA, Untergruppe von RA oder OA; bestimmtes Krankheitsstadium, bestimmte Reaktion auf Medikation / Therapie etc.).
  • Erfindungsgemäßes Verfahren sowie erfindungsgemäßer ArthritisChip sind prinzipiell analog anwendbar auf Tier-Modelle für die RA, OA oder Untergruppen der RA oder OA unter Verwendung derselben Gensequenzen und Genexpressionsprofile wie in den Tabellen 1–14 gelistet, oder aber unter Verwendung der homologen Sequenzen der betreffenden Spezies, in der das Tiermodell etabliert ist.
  • Die Neuheit des Ansatzes ArthritisChip
  • Die Erfindung trägt den Tatsachen Rechnung, dass rheumatische Erkrankungen im Allgemeinen, und RA und OA im Besonderen, multifaktorielle und sehr heterogene Erkrankungsformen darstellen und dass deren Ursachen nach wie vor ungeklärt sind. Während sich herkömmliche Herangehensweisen auf einen oder wenige Faktoren konzentrieren, als handele es sich bei dem genannten Formenkreis eben doch um mono- oder oligokausale Erkrankungen, so bedient sich der erfindungsgemäße ArthritisChip einer Vielzahl von Genen, die parallel analysiert und bewertet werden. Das Werkzeug ArthritisChip geht jedoch über die Parallelbetrachtung noch maßgeblich hinaus, indem es neuheitlich n-dimensionale Genexpressionsprofile nutzt und/oder generiert, die spezifisch für eine Erkrankung sind und diese Erkrankung damit von Nicht-Erkrankung eindeutig abgrenzen. Bedeutsam, weiterhin neuheitlich und überraschend ist, dass es sich nicht um ein einziges Genexpressionsprofil handelt, das die Abgrenzung gewährleisten soll, sondern auch hier um eine Vielzahl von Profilen. Bestimmte Genexpressionsprofile kommen ausschließlich bei Patienten mit einer der genannten Erkrankungen vor und sind somit diagnostisch für diese. Ein einzelnes Profil ist aber typischerweise nicht bei allen Patienten derselben Erkrankung exprimiert, da es auch gleichzeitig ein Abbild des Erkrankungszustandes des Patienten darstellt. Dieser unterscheidet sich aufgrund der Heterogenität der Erkrankung oftmals von dem eines anderen Patienten derselben Erkrankung, in einem stärkeren Ausmaße allerdings unterscheiden sich zwei Patienten derselben Erkrankung RA von einem Patienten mit OA oder einer anderen rheumatischen Erkrankung, so dass eine Abgrenzung der Krankheitsbilder ermöglicht wird.
  • Der erfindungsgemäße ArthritisChip wird erst möglich durch den Einsatz von High-Throughput-Technologien wie DNA-Arrays, die die parallele Bestimmung extrem vieler Parameter (Gene und deren Expressionslevel) erlaubt (2, 3). So wurde in den Vorarbeiten für das Design der ArthritisChips eine nahezu genomweite Genexpressionsanalyse u.a. von RA- und OA-Patienten durchgeführt. Die bei diesen Analysen als informativ identifizierten Gene sind in Tabellen 1–14 aufgelistet. Informativ bedeutet in diesem Zusammenhang, dass ihr Genexpressionslevel im Zusammenhang mit den anderen Genexpressionslevels einer Gruppe (Tabelle) und in Zusammenarbeit mit einer geeigneten Auswertungssoftware geeignet ist, eine eindeutige Diagnoseentscheidung bzgl. RA oder OA zu leisten. Für die alleinige Fragestellung nach eindeutiger Diagnostik weist insbesondere die Tabelle 1 starke Redundanz auf. Daher erstrecken sich die Ansprüche sowohl auf die Gesamtheit der gelisteten Gene oder davon abgeleiteten Gensequenzen, als auch auf geeignete Untergruppen von Genen oder davon abgeleiteten Gensequenzen, die immer noch in der Lage sind, die diagnostische Diskriminierung der Expressionsprofile zu ermöglichen.
  • Die Redundanz der in den Tabelle 1–14 gelisteten Gene ist beabsichtigt und ergibt sich aus der Tatsache, dass nicht ausschließlich die Diagnostik der RA, sondern auch die der OA gewährleistet wird. Schließlich ermöglichen die gelisteten Gensets auch die Subklassifizierung der Erkrankungen, sowie das Monitoring des Krankheitsverlaufs, einschließlich des Monitorings von Therapieverläufen.
  • Der erfindungsgemäße ArthritisChip wird ferner erst möglich durch den Einsatz von Software, die in der Lage ist, Multiparameter-Analysen durchzuführen und Gruppenzugehörigkeit eigenständig oder aufgrund erlernter Gruppencharakteristika zu determinieren. Eine derartige Software ist aufgrund n-dimensionaler Referenz-Genexpressionsprofile, die sich auf Gensequenzen der in den Tabellen 1–14 gelisteten Gene bezieht, in der Lage, sehr robust Therapie- und Krankheitsverlaufs- sowie Diagnostik-Prädiktion zu leisten. Die Prädiktion ist derart robust, dass eine Verwässerung der Referenz-Genexpressionsprofile bis zu einem gewissen Grad die Prädiktionsfähigkeit nicht beeinflusst. Daher wird u.a. der Anspruch erhoben, eine Verwässerung der Referenzprofile um bis zu 20% der in einem Set (Tabelle) gelisteten Gensequenzen zu erlauben.
  • Die Neuheit des dargestellten Ansatzes ergibt sich 1.) aus der Erstmaligkeit einer eindeutigen Diagnostik der RA, 2.) aus der Erstmaligkeit einer eindeutigen Diagnostik der OA, 3.) aus der Erstmaligkeit einer eindeutigen Subklassifizierung von RA und OA, 4.) aus der spezifischen Zusammenstellung von Gensequenzen für die benannten Zwecke [erst die Zusammenstellung in diesen oder davon abgeleiteten Formen ermöglicht einen Informationsgewinn, der durch eine zufällige oder beliebige Zusammenstellung von Genen nicht ermöglicht würde], 5.) aus der Definition n-dimensionaler Referenz-Genexpressionsprofile, 6.) aus dem multiparametrischen Vergleich zwischen zu testenden m-dimensionalen Genexpressionsprofilen mit den benannten oder künftig generierten n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofilen zu den benannten Zwecken, 7.) aus der Kombination eines DNA-Arrays zur Bestimmung m-dimensionaler Genexpressionsprofile und einer Software zum multiparametrischen Vergleich zu testender m-dimensionaler Genexpressionsprofile mit n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofilen zu den benannten Zwecken.
  • Für die ArthritisChip-Analyse wird Patientengewebe (betroffene Synovialmembran, PBMCs [Peripheral Blood Mononuclear Cells] der SFMCs [Synovial Fluid Mononuclear Cells]) benötigt. Aus dem Gewebe wird RNA nach Standardprotokollen extrahiert, amplifiziert (4), geeignet markiert (5) und für die Hybridisierung auf dem Arthritischip verwendet. Die in den Tabellen 1–14 gelisteten Gene (Accession-Nummer GeneBank – http://www.ncbi.nlm.nih.gov/) dienen als Vorlage, genspezifische Sequenzen oder Sonden abzuleiten. Diese Sonden werden für die Erstellung eines Array verwendet, z.B. durch die Anwendung von Standardverfahren (6, 7, 8). Die nach der Hybridisierung mit der Patientenprobe erhaltenen Signale werden z.B. nach standardisierten Verfahren mittels einer dafür geeigneten Software normalisiert. Aus einer Probe oder Patientenprobe wird dann schließlich ein m-dimensionales Genexpressionsprofil erzeugt, das mit n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofilen abgeglichen werden kann, die zuvor als diagnostisch für eine Erkrankung (RA, OA), für eine Untergruppe einer Erkrankung (Sub-RA, Sub-OA), für ein bestimmtes Krankheitsstadium oder für einen Therapieerfolg oder -misserfolg definiert wurden.
  • Für die Definition der diagnostisch bedeutsamen n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofile wurden Microarrays der Fa. Affymetrix verwendet (U.S. Patente No 5,445,934; 5,744,305; 5,700,637; 5,945,334; EP 619321 ; EP 373203 ), die eine nahezu genomweite Analyse ermöglichen. Die genomweite Analyse des Transkriptoms eines gegebenen Gewebes eines bestimmten Patienten resultierte typischerweise in einer Vielzahl nicht-regulierter Gene, sowohl im Vergleich zu anderen Patienten wie auch im Vergleich zu bestimmten sog. Haushaltsgenen. Andere Gene konnten hingegen – insbesondere im Vergleich mit anderen Patienten oder mit Kontrollgruppen – als in die eine oder andere Richtung und mit unterschiedlichem Grad reguliert identifiziert werden. Hierunter fallen sowohl Gene, die aus der Einzelbetrachtung bereits als Kandidatengene für die RA oder OA bekannt waren, als auch solche Gene, die bisher nicht mit der einen oder anderen Erkrankung in Verbindung gebracht wurden, oder gar solche Sequenzen, deren Funktion bislang völlig unbekannt ist.
  • Nach vorheriger Eliminierung der Signale nicht-regulierter Gene war es über etablierte Software (GeneSpring, Eisen Software u.a.) möglich, z.B. über k-means oder hierarchisches Clustern eine eindeutige Diskriminierung der RA von non-RA sowie OA von non-OA zu erzielen. Ferner war es möglich, RA und OA in Sub-Gruppen aufzuspalten. Die ermittelten Genexpressionsprofile wurden stichprobenartig auf der Ebene einzelner Gene mittels RT-PCR (real-time Polymerase Chain Reaction), in situ-Hybridisierung und/oder Immunhistochemie bestätigt.
  • Material und Methoden
  • Patienten und Gewebeasservierung
  • Patienten wurden nach den ACR-Kriterien für RA (1) und OA (9) ausgewählt. Synovialgewebe wurde in RPMI 1640-Medium (handelsübliches Zellkulturmedium; Moore, G. E. et al., J. Am. Assoc. 199, 519–524, 1967) unter Zusatz von Penicillin und Streptomycin (je 1000/ml) vom Operationssaal direkt ins Labor gebracht, freipräpariert und in flüssigem Stickstoff schockgefroren. Langzeitlagerung erfolgte bei –80°C. Es wurden für die Hybridisierung auf Affymetrix Arrays Normalspender-, OA- und RA-Synovialgewebeproben verwendet.
  • RNA-Isolation
  • Zur RNA-Gewinnung wurden die Gewebeproben homogenisiert: Gewebemengen <50mg Feuchtgewicht wurden mit Mörser und Pistill unter Kühlung mit flüssigem Stickstoff zu Pulver zerrieben und in (RLT-Puffer, Firma Qiagen, Hilden, Deutschland – www.qiagen.com/literature/handbooks/rna/rny96/1019545_PREHB_RNY96_prot2.pdf) lysiert. Größere Gewebemengen wurden mit einem Gewebe-Homogenisator; IKA-Ultra-Turrax T 25 (Jahnke & Kunkel, Staufen) in eiskalter Guanidinium-Isothiocynat-haltiger Lösung (RLT-Puffer) zerkleinert. Die RNA-Isolierung erfolgte nach einem Standardprotokoll (10) mit anschließender RNA-Extraktion aus der wässrigen Phase (QIAGEN-RNaesy-Kit, httpa/www.qiagen.com/literature/rnalit.asp#mini). Die RNA wurde in 30–100μl RNAse-freiem Wasser eluiert.
  • Zur Qualitätskontrolle wurde die optische Dichte (OD) bei 260 nm (OD260) gemessen, das Verhältnis OD260/OD280nm bestimmt und eine Gelelektrophorese in 1%iger Agarose durchgeführt. DNA-Kontaminationen konnten gegebenenfalls entweder im Gel detektiert oder nach Erststrangsynthese in einer PCR mit einem Intron-Primer für Glycerinaldehyd-3-Phosphat Dehydrogenase (GAPDH) nachgewiesen werden. In diesen Ausnahmefällen wurde zusätzlich mit DNAse verdaut, entsprechend dem Protokoll von QIAGEN.
  • Erststrangsynthese
  • Für die cDNA-Synthese wurde Superscript II Reverse Transcriptase (RT), einschließlich des 5-fach-Reaktionspuffers (Invitrogen/Life Technologies, Karlsruhe, Deutschland; http://www.invitrogen.com) verwendet. Die eingesetzten RNA-Mengen betrugen 3-5μg für die semiquantitative PCR sowie 10–20μg für die Array-Hybridisierungen in einem Endvolumen von 20μl. Der Reaktionsansatz für die Umschreibung in cDNA enthielt folgende Komponenten: 500ng des jeweiligen Oligonukleotids (Oligo(dT)12-18; T7-Oligo (dT24)) als Primer, 50mM Tris, pH 8.3, 75mM KCl, 3mM MgCl2, 10mM Dithiothreitol, deoxy-Nukleosid-Triphosphat (dNTP) als Mischung der Nukleosidtriphosphate ATP, GTP, TTP, CTP in 1mM Endkonzentration, 40U RNase-Inhibitor and 20U Superscript TMII RT. Die Inkubationsdauer betrug 90min, gefolgt von der Inaktivierung der Enzyme durch Erhitzen auf 72°C.
  • Zweitstrangsynthese
  • Zur cDNA wurden 90μl Aqua dest. pipettiert, 30μl 5-fach-Zweitstrangpuffer (500mM KCl, 50mM Ammoniumacetat, 25mM MgCl2, 0,75mM beta-Nikotinamid-Adenin Dinukleotid (β-NAD) und 0,25mg/ml bovinem Serumalbumin sowie 3μl einer 10mM dNTP-Lösung und Enzymlösung (1μl E.coli Ligase (10U/μl), 4μl DNA Polymerase I (10U/μl) und 1 μl RNAse H (2U/μl); Invitrogen/Life Technologies, Karlsruhe, Deutschland). Die Inkubation betrug 2 Stunden bei 16°C. Nach Zusatz von 2μl einer T4-DNA-Polymerase (5U/μl) wurde für weitere 30 min. bei 16°C inkubiert.
  • Microarray-Hybridisierung
  • Es erfolgten Hybridisierungen mit MicroArrays (HU95A; HU95B, HU95C, HU95D und HU95E) der Firma Affymetrix (Affymetrix Inc., Santa Clara, USA http://www.affymetrix.com). Die Synthese der markierten Proben erfolgte nach Herstellers-Angaben. Die fluoreszenzmarkierte Probe wurde nach Umschreibung mit einem Oligo-dT24-Primer synthetisiert, der eine T7-Polymerase-Bindungsstelle besitzt. Die Markierungsreaktion erfolgte mit T7-RNA-Polymerase und biotinylierten dNTPs entsprechend dem Hersteller-Protokoll (ENZO-Biochem, New York, USA, http://www.enzo.com/entrance.html). Proben und Referenzproben wurden auf separaten Arrays hybridisiert. Der Vergleich der Signal-Intensitäten erfolgte nach Normalisierung.
  • Auswertung der Chipergebnisse- Entscheidungsmatrix
  • Die Roh-Genexpressionsdaten wurden global normalisiert unter Nutzung der GeneChip-Software MAS 5.0 (Affymetrix). Die Daten wurden auf Gene analysiert, die durchgängig entweder höher oder niedriger reguliert waren, um Listen von Kandidatengenen zu erhalten und diese auf Expressionsklassen zu testen (MicroDB 2.0; DMT 3.0 (httpa/www.affymetrix.com/products/software/specific/dmt.affx)). Regulation wurde bei einem Cut-Off von 2-facher Regulation bei einer Signifikanz von p<0.05 (Whitney U test) definiert bei den Vergleichen von RA mit non-RA und OA mit non-OA.
  • Cluster analysis – hierarchical and k means
  • Für die Cluster-Analyse wurden u.a. die Software von M. Eisen (httpa/rana.lbl.gov./EisenSoftware.htm) sowie für die nicht-hierarchischen Ansätze GeneSpring 4.2.1 (Silicon Genetics) verwendet. Um nicht-informative Gene, die nicht wesentlich reguliert sind, zu eliminieren, wurden für Berechnungen nur die Gene berücksichtigt herausgefiltert, die 1. present calls in allen Proben einer Krankheits- oder Kontrollgruppe aufwiesen und die 2. eine mindestens 2-fache Regulation in mindestens 10% der Vergleiche aufwiesen.
  • RA- und OA-regulierte Gene wurden sowohl nach ihrer linearen Genexpression klassifiziert wie auch nach ihrem n-dimensionalen Genexpressionsprofil über die Erkrankungs- und Kontrollgruppen. Hierfür wurde die regulierte Gesamtheit der Gene einem k-means-Clustering unterworfen, das auf die Erzeugung von 6 Clustern eingestellt wurde.
  • Durch beide Technologien konnte bereits auf der Basis der gefilterten Gene eine eindeutige Diskriminierung der jeweiligen Krankheits- und Kontrollgruppen erzielt werden. Es wurden hierarchische Bäume in Kombination mit k-means Clustering und Korrelationsmessung (Pearson) verwendet.
  • Semiquantitative PCR
  • Für Gene, die über RT-PCR stichprobenartig überprüft werden sollten, wurden geeignete Primer designed (DNASTAR Primer Select Software, DNASTAR Inc., Madison, USA http://www.dnastar.com/) und synthetisiert (Gibco-Life Technologies, Karslruhe, Deutschland). Semiquantifizierung der PCR-Produkte erfolgte am GeneAmp 5700 unter Verwendung des Sybr-Green-PCR-Core Kit (Applied Biosystem, Weiterstedt, Germany; http://europe.appliedbiosystems.com/). Quantifizierung erfolgte über GAPDH und β-Actin als Standard.
  • Immunhistochemie
  • Eine Probe der Synovialmembran wurde für die histopathologische Beurteilung verwendet. Dazu wurden Kryoschnitte in einer Dicke von 6μm angefertigt, luftgetrocknet und anschließend in einem 1:1 Gemisch aus Aceton und Methanol fixiert. Die Hämatoxilinfärbung wurde nach Standardprotokollen durchgeführt und nach histopathologischen Beurteilungskriterien unterteilt (11).
  • Merkmale der Erfindung
  • Die Merkmale der Erfindung gehen aus den Ansprüche und aus der Beschreibung hervor, wobei sowohl einzelne Merkmale als auch mehrere in Form von Kombinationen vorteilhafte Ausführungen darstellen, für die mit dieser Schrift Schutz beantragt wird. Diese Merkmale setzen sich aus bekannten Elementen – den in den Tabellen benannten Genen oder ihren Teilsequenzen – und neuen Elementen – dem neuen ArthritisChip mit den dazugehörenden n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofilen und der geeigneten Software, die in ihrer Kombination zu den erfindungsgemäßen Werkzeugen führen und eine neue Diagnostik und Therapie-Entwicklung bei entzündlichen Gelenkerkrankungen ermöglichen.
  • Die erfindungsgemäße Verwendung des neuen ArthritisChips liegt
    • – in der Untersuchung von Blutproben oder Gewebeproben in der medizinischen Diagnostik, Verlaufskontrolle, Therapiekontrolle, Therapieentwicklung, im Therapieentscheid und in der molekularen Definition der rheumatoiden Arthritis und der Osteoarthrose sowie darin,
    • – dass der ArthritisChip als molekulares Werkzeug zur Entwicklung von Therapiekonzepten, die eine direkte oder indirekte Beeinflussung der Expression der in Anspruch 1 und 2 benannten Gene oder Gensequenzen oder der abgeleiteten Proteine beinhaltet, eingesetzt wird.
  • Die Erfindung wird an Ausführungsbeispielen näher erklärt, ohne sie auf diese Beispiele zu beschränken.
  • Ausführungsbeispiele
  • Beispiel 1: Design ArthritisChip und klinische Anwendung
  • Ein ArthritisChip wird synthetisiert nach der Genliste aus Tabelle 1 (alternativ nach einer Genliste aus Tabelle 2–14).
  • Typischerweise wird ein korrespondierendes Set von Oligonukleotiden synthetisiert, das die Gene eindeutig repräsentiert. Es kann dabei die Gesamtheit der in Tabelle 1 gelisteten Gene zu Grunde gelegt werden, oder aber eine Teilmenge; ferner können auch weitere Gene zusätzlich zu den gelisteten repräsentiert werden. Der so konzipierte ArthritisArray stellt den Teil des Werkzeuges ArthritisChip dar, der der Patientenproben-Testung dient.
  • Ferner wird eine geeignete Software ausgesucht, die dadurch charakterisiert ist, dass sie multiparametrische Analysen und Vergleiche, statistische Berechnungen leisten kann. Optimal ist die Software auch dadurch charaktersiert, dass sie selbstlernend ist, d.h. im Falle des ArthritisChips, dass sie aus m-dimensionalen Genexpressionsprofilen automatisch Gruppenbildung leisten kann bzw. anhand von vor-diagnostizierten n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofilen Diagnostik bei undiagnostizierten Proben leisten kann. Dies kann z.B. die von M. Eisen entwickelte Software sein, oder aber die von Silicon Genetics entwickelte GeneSpring-Software.
  • Schließlich wird ein n-dimensionales Referenz-Genexpressionsprofil erstellt. Dies kann z.B. durch Vorgabe eines Genexpressionsprofils geschehen, wie es sich aus Tabelle 1 und/oder Tabellen 1–14 ableitet. Wiederum ist es möglich, das gesamte Profil zu verwenden oder eine Teilmenge oder aber die Gesamtheit durch Hinzufügen weiterer Dimensionen (Gene, Genexpressionslevel, Diagnose, Subdiagnose, Medikation/Therapie) zu erweitern. Das Referenzprofil kann jedoch auch entweder ausschließlich oder aber zusätzlich zu exakt definierten Referenzpunkten "erlernt", also automatisch abgeleitet, modifiziert und gewichtet werden.
  • Eine geeignete Patientenprobe – typischerweise Blut, Synovialflüssigkeit oder Synovialmembran als Biopsie, Mini- oder Mikrobiopsie – wird auf RNA aufbereitet und für die Hybridisierung vorbereitet. Es erfolgt eine Hybridisierung unter standardisierten Bedingungen mit dem wie oben konzipierten ArthritisArray. Durch die weiteren Prozeduren mit dem ArthritisArray (Waschen, Scannen, Normalisierung) wird ein m-dimensionales Genexpressionsprofil des Patienten / der Patientenprobe gewonnen. Dieses Genexpressionsprofil wird durch Einsatz der o.g. Software und des o.g. n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofil-Sets multiparametrisch verglichen. Über diesen Vergleich wird das Patienten-Genexpressionsprofil einer bestimmten Diagnose zugeordnet (RA, non-RA, OA, non-OA, Untergruppe von RA oder OA; bestimmtes Krankheitsstadium, bestimmte Reaktion auf Medikation / Therapie etc.).
  • Der ArthritisChip stellt somit ein Kombinationswerkzeug aus DNA-Array, Software zur Multiparameteranalyse sowie n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofilen dar. Die Auswahl der Gene oder Gensequenzen des ArthritisChip kann variieren und richtet sich z.B. nach den in Voruntersuchungen ermittelten Ergebnissen. Sie richtet sich nach dem Informationsgehalt, den ein bestimmtes Gen für die Diagnostik, die Verlaufskontrolle oder insbesondere die Medikamentenkontrolle für die RA und/oder die OA aufweist. Für die einzusetzende Software ist zu fordern, dass diese multiprarametrische Analysen und Vergleiche sowie statistische Wertungen zu leisten in der Lage ist; optimalerweise kann diese auch aufgrund von im Verlauf der Nutzung zugeführter – gesicherter – Daten weitere Zuordnungen bzw. Veränderungen in den Zuordnungs-/Klassifikationskriterien erlernen. Die n-dimensionalen Genexpressionsprofile richten sich z.B. zunächst nach den aus den Vorversuchen beschriebenen; deren Zusammensetzung ist variabel insbesondere im Hinblick auf Therapiekonzepte, die in der Zukunft entwickelt werden.
  • Beispiel 2: Anwendung in der klinischen Diagnostik
  • Ein Patient weist Gelenkbeschwerden auf, die in ihrer Gesamtheit auf eine frühe RA hindeuten, obwohl die erforderlichen derzeitigen Kriterien hierfür noch nicht erfüllt sind (z.B. die Beschwerden dauern seit 4 Monaten an; insgesamt sind vier Gelenke entzündliche geschwollen (Arthritis); dabei sind die betroffenen Gelenke nicht symmetrisch befallen; die morgendliche Gelenksteife dauert etwa eine halbe Stunde an; ein Gelenk weist bereits radiologische Veränderungen auf; der Rheumafaktor ist negativ; keine familiäre oder genetische (Shared Epitope) Prädisposition liegt vor).
  • Zur abschließenden Diagnostik wird Gewebe (Blut [zur Gewinnung von PBMCs], Synovialflüssigkeit [zur Gewinnung von SFMCs] oder Synovialmembran) entnommen. Das Gewebe wird wie in Beispiel 1 ausgeführt auf RNA aufgearbeitet, um eine Hybridisierung auf einem ArthritisArray durchzuführen und über den Abgleich mit den relevanten n-dimensionalen Genexpressionsprofilen mittels Software eine eindeutige Diagnose stellen zu können. Ferner erlaubt der Abgleich festzustellen, welche verfügbare Therapie / Kombinationstherapie die bestgeeignete für diesen Patienten ist.
  • Beispiel 3: Anwendung für Therapiebeurteilung
  • Ein RA-Patient weist fortschreitende entzündungsbedingte Zerstörungen in mehreren Fingergelenken auf, begleitet von Schmerzen und Schwellungen. Der Patient erhält eine sog. Basistherapie von wöchentlich 20mg Methotrexat. Zum Therapie-Entscheid wird Gewebe (Blut [zur Gewinnung von PBMCs], Synovialflüssigkeit [zur Gewinnung von SFMCs] oder Synovialmembran) entnommen. Die Aufarbeitung erfolgt wie in Beispielen 1 und 2 beschrieben. Als ArthritisArray kommt entweder der dort ausgeführte Standard zum Einsatz, oder aber ein solcher, der aufgrund seiner Genauswahl sowie des dazugehörigen n-dimensionalen Genexpressionsprofils besonders geeignet für den Therapie-Entscheid bei Therapieversagern ist. Das Ergebnis könnte z.B. den Therapieentscheid für einen Wechsel auf eine bestimmte anti-TNFa-Therapie sein.
  • Abkürzungsverzeichnis
  • ACR
    American College of Rheumatologie
    Affy
    ID Affymetrix Identifier, Identifikationsnummer der benannten GeneChips
    cDNA
    complementary DNA, copy DNA
    DNA
    Desoxyribonucleinsäure (desoxyribonucleic acid)
    DpnII
    von Diplococcus pneumoniae
    dNTP
    Desoxynukleotidtriphospate (equimolare Mischung aus dATP, dCTP, dGTP, dTTP)
    GAPDH
    Glycerinaldehydphosphatdehydrogenase
    HLA-System
    Histokompatibilitäts-Antigene (HLA – human leucocyte antigen)
    mRNA
    Messenger-Ribonucleinsäure
    NAD
    Nikotinamidadenindinukleotid
    NCBI
    National Center for Biotechnology Information
    ND
    Normal Donor (Normalspender)
    OA
    Osteoarthrose
    PCR
    Polymerase-Kettenreaktion
    RA
    Rheumatoide Arthritis
    RNA
    Ribonucleinsäure
    RF
    RF regulation factor, Regulationsfaktor
    RPMI
    handelsübliches Zellkulturmedium, Verdünnungsmedium RPMI 1640; Moore, G. E. et al., J. Am. Assoc. 199, 519–524, 1967)
    Rsal
    DNA-Restriktionsenzym Rsal von Rhodopseudomonas sphaeroides
    RT
    Reverse Transcriptase
  • Figure 00150001
  • Figure 00160001
  • Figure 00170001
  • Figure 00180001
  • Figure 00190001
  • Figure 00200001
  • Figure 00210001
  • Figure 00220001
  • Figure 00230001
  • Figure 00240001
  • Figure 00250001
  • Figure 00260001
  • Figure 00270001
  • Figure 00280001
  • Figure 00290001
  • Figure 00300001
  • Figure 00310001
  • Figure 00320001
  • Figure 00330001
  • Figure 00340001
  • Figure 00350001
  • Figure 00360001
  • Figure 00370001
  • Figure 00380001
  • Figure 00390001
  • Figure 00400001
  • Figure 00410001
  • Figure 00420001
  • Figure 00430001
  • Figure 00440001
  • Figure 00450001
  • Figure 00460001
  • Figure 00470001
  • Figure 00480001
  • Figure 00490001
  • Figure 00500001
  • Figure 00510001
  • Figure 00520001
  • Figure 00530001
  • Figure 00540001
  • Figure 00550001
  • Figure 00560001
  • Figure 00570001
  • Figure 00580001
  • Figure 00590001
  • Figure 00600001
  • Figure 00610001
  • Figure 00620001
  • Figure 00630001
  • Figure 00640001
  • Figure 00650001
  • Figure 00660001
  • Figure 00670001
  • Figure 00680001
  • Figure 00690001
  • Figure 00700001
  • Figure 00710001
  • Figure 00720001
  • Figure 00730001
  • Figure 00740001
  • Figure 00750001
  • Figure 00760001
  • Figure 00770001
  • Figure 00780001
  • Figure 00790001
  • Figure 00800001
  • Figure 00810001
  • Figure 00820001
  • Figure 00830001
  • Figure 00840001
  • Figure 00850001
  • Figure 00860001
  • Figure 00870001
  • Figure 00880001
  • Figure 00890001
  • Figure 00900001
  • Referenzen
    • 1. Arnett, F. C., S. M. Edworthy, D. A. Bloch, D. J. McShane, J. F. Fries, N. S. Cooper, L. A. Healey, S. R. Kaplan, M. H. Liang, H. S. Luthra, and et al. 1988. The American Rheumatism Association 1987 revised criteria for the classification of rheumatoid arthritis. Arthritis Rheum 31:315.
    • 2. DeRisi, J., L. Penland, P. O. Brown, M. L. Bittner, P. S. Meltzer, M. Ray, Y. Chen, Y. A. Su, and J. M. Trent. 1996. Use of a cDNA microarray to analyse gene expression patterns in human cancer. Nat Genet 14:457.
    • 3. Haab, B. B., M. J. Dunham, and P. O. Brown. 2001. Protein microarrays for highly parallel detection and quantitation of specific proteins and antibodies in complex solutions. Genome Biol 2:RESEARCH0004.
    • 4. Eberwine, J. 1996. Amplification of mRNA populations using aRNA generated from immobilized oligo(dT)-T7 primed cDNA. Biotechniques 20:584.
    • 5. Cook, A. F., E. Vuocolo, and C. L. Brakel. 1988. Synthesis and hybridization of a series of biotinylated oligonucleotides. Nucleic Acids Res 16:4077.
    • 6. Okamoto, T., T. Suzuki, and N. Yamamoto. 2000. Microarray fabrication with covalent attachment of DNA using bubble jet technology. Nat Biotechnol 18:438.
    • 7. Fodor, S. P., J. L. Read, M. C. Pirrung, L. Stryer, A. T. Lu, and D. Solas. 1991. Light-directed, spatially addressable parallel chemical synthesis. Science 251:767.
    • 8. Barone, A. D., J. E. Beecher, P. A. Bury, C. Chen, T. Doede, J. A. Fidanza, and G. H. McGall. 2001. Photolithographic synthesis of high-density oligonucleotide probe arrays. Nucleosides Nucleotides Nucleic Acids 20:525.
    • 9. Altman, R., G. Alarcon, D. Appelrouth, D. Bloch, D. Borenstein, K. Brandt, C. Brown, T. D. Cooke, W. Daniel, D. Feldman, and et al. 1991. The American College of Rheumatology criteria for the classification and reporting of osteoarthritis of the hip. Arthritis Rheum 34:505.
    • 10. Chomczynski, P., and N. Sacchi. 1987. Single-step method of RNA isolation by acid guanidinium thiocyanate-phenol-chloroform extraction. Anal Biochem 162:156.
    • 11. Krenn, V., A. Konig, F. Hensel, C. Berek, M. M. Souto Carneiro, W. Haedicke, Y. Wang, H. Vollmers, and H. K. Muller-Hermelink. 1999. Molecular analysis of rheumatoid factor (RF)-negative B cell hybridomas from rheumatoid synovial tissue: evidence for an antigen-induced stimulation with selection of high mutated IgVH and low mutated IgVL/lambda genes. Clin Exp Immunol 115:168.

Claims (18)

  1. ArthritisChip zur Diagnostik, Verlaufskontrolle, Therapiekontrolle, Therapieentwicklung, zum Therapieentscheid und zur molekularen Definition der rheumatoiden Arthritis und der Osteoarthrose, bestehend aus – einem DNA-Array, der ein, mehrere oder alle in den Tabellen 1 bis 14 gelisteten Gene oder davon abgeleitete Gensequenzen enthält – einer Software für multiparametrische Analysen und Vergleiche sowie statistische Berechnungen – n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofilen, die zuvor für eine Erkrankung (RA, OA) oder für eine Untergruppe einer Erkrankung (Sub-RA, Sub-OA) oder für ein bestimmtes Krankheitsstadium oder für einen Therapieerfolg oder -misserfolg definiert wurden.
  2. ArthritisChip nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der Array aus Sequenzen oder Teilsequenzen einzelner Gene, einer Auswahl von Genen oder aller Gene, die in der Tabelle 1 gelistet sind, besteht.
  3. ArthritisChip nach den Ansprüchen 1 und 2, dadurch gekennzeichnet, dass der DNA-Array aus Gensequenzen besteht, die in ihrer Sequenz identisch zu den in den Tabelle 1 bis 14 genannten Genen sind oder mindestens 80% Sequenzidentität aufweisen.
  4. ArthritisChip nach den Ansprüchen 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass der Array aus Sequenzen oder Teilsequenzen einer Auswahl von Genen oder aller Gene besteht, die in den Tabellen 2 bis 14 gelistet sind.
  5. ArthritisChip nach den Ansprüchen 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass der Array aus den entsprechenden homologen Sequenzen einer anderen Spezies zur Analytik in Tierexperimenten oder zur Diagnostik bei Tieren mit entzündlichen Gelenkerkrankungen und anderen entzündlichen, infektiösen oder tumorösen Erkrankungen besteht.
  6. ArthritisChip nach den Ansprüchen 1 bis 5 zur Bestimmung eines unbekannten m-dimensionalen (Patienten-)-Genexpressionsprofils bezüglich der Zugehörigkeit zu rheumatoider Arthritis oder Osteoarthrose, dadurch gekennzeichnet, dass er aus n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofilen besteht, die sich aus den in Tabelle 1 ausgeführten n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofilen vollständig oder teilweise zusammensetzen, sowie aus Sequenzen oder Teilsequenzen einzelner Gene, einer Auswahl von Genen oder aller Gene und deren dazugehörigen Expressionsvektoren.
  7. ArthritisChip nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass sich die n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofile u.a. aus Sequenzen oder Teilsequenzen einzelner Gene, einer Auswahl von Genen oder aller Gene sowie deren dazugehörigen Expressionsvektoren zusammensetzen, a) die in der Tabelle 2 gelistet und für die Diagnostik der OA sowie die Subklassifizierung der OA geeignet sind b) die in der Tabelle 3 gelistet und für die Ausschlussdiagnose einer RA oder OA sowie die Subklassifizierung von RA und OA geeignet sind c) die in der Tabelle 4 gelistet und für die Ausschlussdiagnose einer RA oder OA geeignet sind d) die in der Tabellen 5, 7, 8 und 11 gelistet und für die Diagnostik der RA sowie deren Subklassifizierung geeignet sind e) die in der Tabelle 6 gelistet und für die Ausschlussdiagnose einer RA oder OA sowie die Subklassifizierung der RA geeignet sind f) die in der Tabelle 9 gelistet und für die Diagnostik der OA sowie die Subklassifizierung der OA geeignet sind g) die in den Tabellen 10, 12, 13 und 14 gelistet sind und für die Diagnostik der RA und der OA sowie der Subklassifizierung der RA und OA geeignet sind.
  8. ArthritisChip nach den Ansprüchen 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass der Array zusätzlich aus Sequenzen oder Teilsequenzen besteht, die bis zu 20% von Genen abgeleitet sind, die nicht in den Tabellen 1 bis 14 gelistet sind.
  9. Verfahren zur Diagnostik, Verlaufskontrolle, Therapiekontrolle, Therapieentwicklung, zum Therapieentscheid und zur molekularen Definition der rheumatoiden Arthritis (RA) und der Osteoarthrose (OA) mittels des ArthritisChips nach den Ansprüchen 1 bis 8, gekennzeichnet durch folgende Schritte: a) Extrahieren, Amplifizieren und Markieren von RNA aus Gewebeproben b) Erstellen eines Arrays unter Verwendung genspezifischer Sequenzen aus den in Tabelle 1 bis 14 gelisteten Genen c) Hybridisierung der aufbereiteten Gewebeprobe aus a) mit dem Array b) d) Erstellen eines m-dimensionalen Genexpressionsprofils aus den Hybridisierungsergebnissen nach c) für jede Gewebeprobe e) Vergleichen des m-dimensionalen Genexpressionsprofils mit n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofilen, die zuvor als diagnostisch für eine Erkrankung (RA, OA), für eine Untergruppe einer Erkrankung (Sub-RA, Sub-OA), für ein bestimmtes Krankheitsstadium oder für einen Therapieerfolg oder -misserfolg definiert wurden, und sich aus den Daten der Tabellen 1 – 14 ableiten.
  10. Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass für das Erstellen des Arrays Standardverfahren verwendet werden (DNA-Array) und die durch die Hybridisierung mit der Probe oder Patientenprobe erhaltenen Signale normalisiert werden, vorzugsweise nach Standardverfahren.
  11. Verfahren nach Anspruch 9 und 10, dadurch gekennzeichnet, dass das m-dimensionale Genexpressionsprofil mittels einer Software erzeugt wird.
  12. Verfahren nach den Ansprüchen 9 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass der Vergleich des m-dimensionalen Genexpressionsprofils mit n-dimensionalen Referenz-Genexpressionsprofilen, die zuvor als diagnostisch für eine Erkrankung (RA, OA), für eine Untergruppe einer Erkrankung (Sub-RA, Sub-OA), für ein bestimmtes Krankheitsstadium oder für einen Therapieerfolg oder -misserfolg definiert wurden, mittels einer weiteren Software erfolgt, die multiparametrische Analysen und Vergleiche sowie statistische Berechnungen erstellt.
  13. Verfahren nach den Ansprüchen 9 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass als Gewebeprobe Blut, Synovialflüssigkeit oder Synovialgewebe verwendet wird.
  14. Verfahren nach den Ansprüchen 9 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass es sich bei der Hybridisierung um eine (Mikro-)Array-Hybridisierung vom Typ eines High-Throughput-Verfahrens handelt und mit oder ohne Kombination mit Techniken der Polymerase-Ketten-Reaktion zur (Semi-)Quantifizierung angewendet wird.
  15. Verfahren nach den Ansprüchen 9 bis 14, dadurch gekennzeichnet, dass über den Vergleich das m-dimensionale (Patienten-)Genexpressionsprofil einer bestimmten Diagnose zugeordnet wird (RA, non-RA, OA, non-OA, Untergruppe von RA oder OA), einem bestimmten Krankheitsstadium sowie einer bestimmten Reaktion auf Medikation oder Therapie.
  16. Verfahren nach den Ansprüchen 9 bis 15, dadurch gekennzeichnet, dass zur Detektion einer erfolgten Hybridisierung entweder ausschließlich die Patientenprobe oder eine experimentelle Probe markiert wird – mit Fluoreszenzfarbstoff, Farbstoff, enzymatisch, chemisch oder biochemisch – oder aber dass sowohl Patientenprobe oder eine experimentelle Probe wie auch eine zweite Kontrollprobe unterschiedlich markiert werden (mit Fluoreszenzfarbstoff, Farbstoff, enzymatisch, chemisch oder biochemisch).
  17. Verwendung des ArthritisChips gemäß der Ansprüche 1 bis 8 zur Untersuchung von Blutproben oder Gewebeproben in der medizinischen Diagnostik, Verlaufskontrolle, Therapiekontrolle, Therapieentwicklung, zum Therapieentscheid und zur molekularen Definition der rheumatoiden Arthritis und der Osteoarthrose.
  18. Verwendung nach Anspruch 17, dadurch gekennzeichnet, dass der ArthritisChip nach den Ansprüchen 1 bis 8 als molekulares Werkzeug zur Entwicklung von Therapiekonzepten, die eine direkte oder indirekte Beeinflussung der Expression der in Anspruch 1 und 2 benannten Gene oder Gensequenzen oder der abgeleiteten Proteine beinhaltet, eingesetzt wird.
DE2003128033 2003-06-19 2003-06-19 Verfahren und ArthritisChip zur Diagnostik, Verlaufskontrolle sowie zur Charakterisierung der rheumatoiden Arthritis und der Osteoarthrose Withdrawn DE10328033A1 (de)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE2003128033 DE10328033A1 (de) 2003-06-19 2003-06-19 Verfahren und ArthritisChip zur Diagnostik, Verlaufskontrolle sowie zur Charakterisierung der rheumatoiden Arthritis und der Osteoarthrose

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE2003128033 DE10328033A1 (de) 2003-06-19 2003-06-19 Verfahren und ArthritisChip zur Diagnostik, Verlaufskontrolle sowie zur Charakterisierung der rheumatoiden Arthritis und der Osteoarthrose

Publications (1)

Publication Number Publication Date
DE10328033A1 true DE10328033A1 (de) 2005-01-05

Family

ID=33495218

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE2003128033 Withdrawn DE10328033A1 (de) 2003-06-19 2003-06-19 Verfahren und ArthritisChip zur Diagnostik, Verlaufskontrolle sowie zur Charakterisierung der rheumatoiden Arthritis und der Osteoarthrose

Country Status (1)

Country Link
DE (1) DE10328033A1 (de)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008104608A1 (en) * 2007-03-01 2008-09-04 Universite Catholique De Louvain Method for the determination and the classification of rheumatic conditions
WO2010071405A1 (en) * 2008-12-18 2010-06-24 Erasmus University Medical Center Rotterdam Markers for detecting predisposition for risk, incidence and progression of osteoarthritis
US7919259B2 (en) 2004-06-14 2011-04-05 Galapagos N.V. Methods for identification, and compounds useful for the treatment of degenerative and inflammatory diseases
WO2011152071A1 (ja) 2010-06-04 2011-12-08 花王株式会社 新規ヒアルロン酸分解促進因子及びその阻害剤
WO2012102020A1 (ja) * 2011-01-28 2012-08-02 シスメックス株式会社 関節リウマチの存在の評価方法およびその方法に用いられるバイオマーカーセット
WO2012110793A3 (en) * 2011-02-14 2012-11-22 University Of Newcastle Upon Tyne Cd4+ t-cell gene signature for rheumatoid arthritis (ra)
CN109680059A (zh) * 2019-01-17 2019-04-26 浙江大学 骨关节炎第三亚型的生物标记物以及用途
CN114317720A (zh) * 2021-12-31 2022-04-12 安徽中医药大学第一附属医院(安徽省中医院) hsa_circ_0066715基因的应用及其检测方法

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7919259B2 (en) 2004-06-14 2011-04-05 Galapagos N.V. Methods for identification, and compounds useful for the treatment of degenerative and inflammatory diseases
WO2008104608A1 (en) * 2007-03-01 2008-09-04 Universite Catholique De Louvain Method for the determination and the classification of rheumatic conditions
WO2010071405A1 (en) * 2008-12-18 2010-06-24 Erasmus University Medical Center Rotterdam Markers for detecting predisposition for risk, incidence and progression of osteoarthritis
EP2837373A1 (de) 2010-06-04 2015-02-18 Kao Corporation Neuartiger Faktor zur Förderung der Zersetzung von Hyaluronsäure und Hemmer dafür
EP2594274A1 (de) * 2010-06-04 2013-05-22 Kao Corporation Neuer faktor zur förderung der zersetzung von hyaluronsäure und hemmer dafür
EP2594274A4 (de) * 2010-06-04 2013-11-20 Kao Corp Neuer faktor zur förderung der zersetzung von hyaluronsäure und hemmer dafür
WO2011152071A1 (ja) 2010-06-04 2011-12-08 花王株式会社 新規ヒアルロン酸分解促進因子及びその阻害剤
US9056096B2 (en) 2010-06-04 2015-06-16 Kao Corporation Hyaluronic acid decomposition-promoting factor and inhibitor thereof
WO2012102020A1 (ja) * 2011-01-28 2012-08-02 シスメックス株式会社 関節リウマチの存在の評価方法およびその方法に用いられるバイオマーカーセット
JP2012152198A (ja) * 2011-01-28 2012-08-16 Sysmex Corp 関節リウマチの存在の評価方法およびその方法に用いられるバイオマーカーセット
WO2012110793A3 (en) * 2011-02-14 2012-11-22 University Of Newcastle Upon Tyne Cd4+ t-cell gene signature for rheumatoid arthritis (ra)
CN109680059A (zh) * 2019-01-17 2019-04-26 浙江大学 骨关节炎第三亚型的生物标记物以及用途
CN114317720A (zh) * 2021-12-31 2022-04-12 安徽中医药大学第一附属医院(安徽省中医院) hsa_circ_0066715基因的应用及其检测方法
CN114317720B (zh) * 2021-12-31 2023-06-16 安徽中医药大学第一附属医院(安徽省中医院) hsa_circ_0066715基因的应用及其检测方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE69535428T2 (de) Verfahren zum Auffinden von differentiel exprimierte Gene
DE69528644T2 (de) Verfahren zu Feststellung von DNA-Mulationen in einer Probe eines Patienten
DE69625461T2 (de) Fortführende amplifizierungsreaktion
DE60023539T2 (de) Immunologischer nachweis von rna:dna-hybriden auf mikroarrays
DE69625920T2 (de) Expressionsnachweis durch hybridisierung an oligonukleotidarrays hoher belegungsdichte
DE69531831T2 (de) Verfahren mit einer hohen umsatzrate für das auffinden von sequenzen oder genetischen veränderungen in nukleinsäuren
DE69822206T2 (de) Erkenntnisse der genomforschung für die suche nach neuartigen wirkstoffen
DE60035196T2 (de) Verfahren zum Charakterisieren von biologischen Bedingungen, die kalibrierte Genexpressionsprofile verwenden
US20160115541A1 (en) Detection and quantification of donor cell-free dna in the circulation of organ transplant recipients
EP1730315B1 (de) Polymorphismen im nod2/card15 gen
DE102007010252B4 (de) Kontrollgene zur Normalisierung von Genexpressionsanalysedaten
DE10056802A1 (de) Verfahren zur Detektion von Methylierungszuständen zur toxikologischen Diagnostik
WO2009018962A1 (de) Verwendung von polynukleotiden zur erfassung von genaktivitäten für die unterscheidung zwischen lokaler und systemischer infektion
DE10328033A1 (de) Verfahren und ArthritisChip zur Diagnostik, Verlaufskontrolle sowie zur Charakterisierung der rheumatoiden Arthritis und der Osteoarthrose
EP1317570B1 (de) Pcr-reaktionsgemisch für fluoreszenz-basierende genexpressions- und genmutationsanalysen
DE60317606T2 (de) Marker für Brustkrebsprognose
DE60014887T2 (de) Analyseverfahren zur feststellung der prädisposition enes patienten auf mindestens eine erkrankung sowie geeignete amplifizierung für ein solches verfahren
DE60117555T2 (de) Bewertungssystem für die vorhersage von krebsrezidiven
DE60306328T2 (de) Verfahren zur integrierten Integritätsbewertung und Analyse von Nukleinsäuren
EP1523575A1 (de) Nukleinsäurearray bestehend aus selektiven monozyten-makrophagen-genen
EP2092087B1 (de) Prognostische marker für die klassifizierung von kolorektalen karzinomen basierend auf expressionsprofilen von biologischen proben
DE60118038T2 (de) Vefahren zur analyse der genetischen prädisposition eines patienten für insulinabhängige diabetes, testsatz und primersets
DE69931759T2 (de) Methode zur erstellung von genexpressionsprofilen
EP2978858B1 (de) In vitro-verfahren zur prognostischen beurteilung der erfolgsaussichten einer implantation und/oder transplantation
DE60221964T2 (de) Verfahren und testkit zur quantitativen bestimmung von variationen der polynukleotidmengen in zell- oder gewebeproben

Legal Events

Date Code Title Description
8139 Disposal/non-payment of the annual fee