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Genetische Epidemiologie

Statistik für Millionen Datenpunkte

Ohne sie wäre die medizinischen Forschung wertlos – die statistische Auswertung und Interpretation der erhobenen Daten. Spätestens bei genetisch-epidemiologischen Studien ist es hier mit der einfachen Mathematik vorbei. Dafür braucht es Fachleute wie Inke König vom Institut für Medizinische Biometrie und Statistik der Universität zu Lübeck.

Um Missverständnissen vorzubeugen, macht Professorin Inke König gleich klar: „Ich bin keine Informatikerin. Wir machen medizinische Biometrie und benutzen Informatik nur als ein Tool.“ Kurz gesagt – ist sie für den mathematisch-statistischen Teil von Studien, vor allem genetisch-epidemiologischen Studien zuständig. Das klingt banal, ist aber alles andere als das.

„Viele stellen sich das so vor: Wir bekommen die Daten, drücken auf einen Knopf und erhalten dann die Ergebnisse dazu.“ Die Realität ist eine andere. „Wenn neue Studien durchgeführt werden, müssen häufig neue statistische Verfahren entwickelt werden, damit man überhaupt die Daten bewältigen kann. So schreitet zum Beispiel im Bereich der Gensequenzierung die Technologie so schnell voran, dass wir mit der Entwicklung von statistischen Verfahren kaum hinterher kommen“, erklärt die stellvertretende Direktorin des Instituts für Medizinische Biometrie und Statistik der Universität zu Lübeck.

Statistische Verfahren für genetische Studien

Bei klassischen Therapiestudien, wenn zum Beispiel bei 100 Personen die Wirkung eines Medikaments auf die Lebensqualität gemessen werden soll, sei die Situation noch relativ einfach. König: „Da habe ich eine Variable, nämlich die Lebensqualität, und 100 Personen. Damit kommt eine klassische Statistik wunderbar klar.“ Das Problem bei genetischen Studien sei, so König, „es gibt sehr viel mehr Variablen als Personen. Das lässt sich mit den üblichen Statistiken nicht auswerten. Da muss man neu überlegen und andere Verfahren entwickeln, die das bewältigen können.“

Gemeinsame Studienplanung

Die Arbeit der Expertin für genetische Epidemiologie beginnt aber nicht erst, wenn die Daten vorliegen. Wünschenswert wäre eine Beteiligung von Anfang an. „Im Idealfall kommt eine Arbeitsgruppe zu uns, wenn sie eine Studie zu den genetischen Faktoren von Krankheiten plant. Dann setzen wir uns zusammen und überlegen erst einmal, wie man eine Studie aufsetzen könnte, ob man zum Beispiel Familiendaten hat oder ein Kollektiv von nicht verwandten Personen, ob man mit Sequenzdaten arbeiten will oder mit Genotypisierungschips.“ Gemeinsam werde das gesamte Studiendesign geplant und die für die Studienziele nötigen Fallzahlen ermittelt, also die Anzahl an Personen, die in die Studie aufgenommen werden müssen. Wenn die Daten vorliegen, erfolgt die Qualitätskontrolle der Daten und anschließend die Auswertung und Interpretation. „Wir bekommen Zahlen als Ergebnisse heraus. Diese sagen uns zum Beispiel, ob eine bestimmte genetische Variante bei Fällen häufiger ist als bei Kontrollen. Und wir können das auch quantifizieren, also sagen: wenn jemand diese Variante trägt, ist die Chance, dass er einen Herzinfarkt bekommt, um den Faktor xy höher als bei Personen, die diese Variante nicht tragen.“ Ausgehend von den Ergebnissen kann die Biometrikerin auch die Regionen heraussuchen, die besonders interessant sind und eventuell in zusätzlichen Studien weiter verfolgt werden sollten.

Herzinfarkt bei Männern und Frauen

Im Exzellenzcluster Entzündungsforschung war Inke König vor allem bei den großen genomweiten Assoziationenstudien zum Herzinfarkt beteiligt, bei denen 13 neue Risikogene für die koronare Herzerkrankung entdeckt wurden. Hier arbeitete sie eng mit der Lübecker Kardiologie (Professor Heribert Schunkert und Professorin Jeanette Erdmann) zusammen. Und die Forschung in diesem Bereich geht noch weiter. Zum einen ist geplant, über Sequenzierungsmethoden noch mehr Varianten zu messen. Zum anderen beabsichtigt König die bestehenden Daten weiter zu analysieren. „Ich möchte mich auch im Cluster dafür einsetzen, Subgruppen genauer anzuschauen. Bisher haben wir meist Herzinfarkt-Fälle gegen Kontrollen, die keinen Herzinfarkt haben, verglichen. Ich möchte jetzt beispielsweise untersuchen, wie sich Männer und Frauen unterscheiden.“ Die Wissenschaftlerin erwartet, dass es unterschiedliche Varianten gibt, die bei Frauen zum Herzinfarkt führen als bei Männern.
Denn auch klinisch gibt es Unterschiede: Männer sind zum Beispiel häufiger vom Herzinfarkt betroffen als Frauen. Aber Frauen leiden stärker darunter und sterben häufiger daran. Der Schluss liegt also nahe, „dass der Herzinfarkt als solches, bei Männern und Frauen etwas Unterschiedliches ist.“ Daher möchte Inke König die bestehenden Datensätze auf geschlechtsspezifische Aspekte hin auswerten und zwar nicht nur beim Herzinfarkt, sondern auch bei anderen Erkrankungen, die im Cluster beforscht werden.

Prognosen verbessern

Inhaltlicher Schwerpunkt ihrer Arbeit ist neben der reinen genetischen Epidemiologie die Prognose von Krankheitsverlauf oder Therapieansprechen. Bisher beruhten solche prognostischen Aussagen vor allem auf Daten von klinischen oder epidemiologischen Studien. „Ich möchte zukünftig die Bereiche genetische Epidemiologie und Prognose miteinander verknüpfen. Das Ziel wäre also, aufgrund des genetischen Profils einer Person vorherzusagen, was passieren könnte. Das ist ein wichtiger Schritt in den Bereich der personalisierten Medizin.“

 


Inke König
ist seit April 2010 Professorin für Medizinische Biometrie und Statistik an der Universität zu Lübeck. Im Exzellenzcluster Entzündungsforschung ist sie vor allem mit der Entwicklung und Umsetzung genetisch-epidemiologischer Studien befasst. Ihr Schwerpunkt bei der Betreuung klinischer Studien sind prognostische Fragestellungen. Ihre Arbeit zielt langfristig darauf ab, Risikoprofile aufgrund genetischer Konstellationen zu erstellen und zu bewerten.

Inke König

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