Zwei neue, von der EU finanzierte Studien zur Diabetesforschung stützen sich auf das Fachwissen des SIB im Bereich der innovativen Integration und Analyse von Omics-Daten. Die Studien bieten Einblicke in die Aufrechterhaltung des Glukosegleichgewichts in verschiedenen Organen und in die Charakterisierung der Insulinresistenz auf molekularer Ebene. Ein Beispiel dafür, wie die Datenwissenschaft am SIB dazu beiträgt, die menschliche Stoffwechselgesundheit besser zu verstehen und bei der Behandlung von Krankheiten wie Diabetes und Fettleibigkeit zu helfen.
SIBs komplementäres Fachwissen in Bezug auf verschiedene Arten von Omics-Daten: ein Schlüssel zum Erfolg
In beiden Projekten mussten unsere Experten mit großen und heterogenen Multiomics-Datensätzen umgehen. In einem ersten Schritt erarbeiteten sie eine geeignete Strategie für die Datenintegration. Anschließend erstellten sie integrative statistische Modelle zur Analyse und Interpretation der Daten. Schließlich führten sie eine Pfadanalyse durch, um Einblicke in die molekularen Mechanismen zu gewinnen, die dabei eine Rolle spielen. Ein solch umfassender Ansatz ist dank des komplementären Fachwissens unserer Statistik- und Omics-Datenspezialisten möglich. Klingt nach einer bekannten Herausforderung? Erfahren Sie mehr über unsere Dienstleistungen in den Bereichen Biostatistik und Bioinformatik und kontaktieren Sie uns.
Eine neue Ressource, um zu verstehen, wie die Organe bei der Blutzuckerkontrolle zusammenarbeiten
In einer neuen Studie, die Teil des paneuropäischen Rhapsody-Projekts ist und von den Vital-IT-Wissenschaftlern des SIB geleitet wird, wurden Schlüsselwege aufgedeckt, die Bauchspeicheldrüse, Muskel-, Leber- und Fettgewebe bei der Regulierung des Nüchternblutzuckers verbinden. Durch die Analyse von Mäusen, die verschiedene Diäten erhielten, und die Verwendung fortschrittlicher Methoden zur Datenintegration identifizierten die Forscher organspezifische molekulare Veränderungen, die mit erhöhtem Blutzucker und Insulinresistenz verbunden sind. Dazu gehören eine gestörte Insulinsignalübertragung und ein gestörter Energiestoffwechsel in Muskeln und Leber, eine veränderte Hormonrezeptorexpression in den Pankreasinseln und eine erhöhte Entzündung im Fettgewebe. Der umfassende Datensatz, der aus der Studie resultiert, bietet eine wertvolle Ressource für das Verständnis, wie Organe kommunizieren, um das Glukosegleichgewicht aufrechtzuerhalten, und für die Erforschung neuer Behandlungsmöglichkeiten für Diabetes.
SIBs komplementäres Fachwissen in Bezug auf verschiedene Arten von Omics-Daten: ein Schlüssel zum Erfolg
In beiden Projekten mussten unsere Experten mit großen und heterogenen Multiomics-Datensätzen umgehen. In einem ersten Schritt erarbeiteten sie eine geeignete Strategie für die Datenintegration. Anschließend erstellten sie integrative statistische Modelle zur Analyse und Interpretation der Daten. Schließlich führten sie eine Pfadanalyse durch, um Einblicke in die molekularen Mechanismen zu gewinnen, die dabei eine Rolle spielen. Ein solch umfassender Ansatz ist dank des komplementären Fachwissens unserer Statistik- und Omics-Datenspezialisten möglich. Klingt nach einer bekannten Herausforderung? Erfahren Sie mehr über unsere Dienstleistungen in den Bereichen Biostatistik und Bioinformatik und kontaktieren Sie uns.
Lesen Sie mehr über unsere Beteiligung und unsere Partner am Rhapsody-Projekt
Wie Insulinresistenz die diabetische Nierenerkrankung fördert
Die diabetische Nierenerkrankung (DKD) ist weltweit die häufigste Ursache für Nierenversagen, und die Insulinresistenz spielt eine wichtige Rolle beim Fortschreiten der Erkrankung. In einer bahnbrechenden Studie, die Teil des BEAt-DKD-Projekts ist, analysierten Forscher wichtige Nierenzelltypen unter insulinempfindlichen und -resistenten Bedingungen. Durch die Integration fortschrittlicher Transkriptom- und Proteomtechniken trugen die Wissenschaftler des SIB Vital-IT dazu bei, gemeinsame und zellspezifische molekulare Veränderungen im Zusammenhang mit der Insulinresistenz aufzudecken. Diese Erkenntnisse, die mit Nierenbiopsiedaten von DKD-Patienten validiert wurden, bieten wertvolle Einblicke in die Krankheitsmechanismen und ebnen den Weg für gezielte Therapien.
Lesen Sie mehr über unsere Beteiligung und unsere Partner im BEAt-DKD-Projekt
Reference(s)
Mehl F et al. A multiorgan map of metabolic, signaling, and inflammatory pathways that coordinate control fasting glycemia in mice, iScience 2024.
Lay A. et al. Profiling of insulin-resistant kidney models and human biopsies reveals common and cell-type-specific mechanisms underpinning Diabetic Kidney Disease, Nature Communications 2024.
