TY - THES A1 - Stößel, Daniel T1 - Biomarker Discovery in Multiple Sclerosis and Parkinson’s disease T1 - Biomarkerentwicklung in Multiple Sklerose und der Parkinson-Krankheit BT - novel insights into metabolic disease mechanisms N2 - Neuroinflammatory and neurodegenerative diseases such as Parkinson's (PD) and multiple sclerosis (MS) often result in a severe impairment of the patient´s quality of life. Effective therapies for the treatment are currently not available, which results in a high socio-economic burden. Due to the heterogeneity of the disease subtypes, stratification is particularly difficult in the early phase of the disease and is mainly based on clinical parameters such as neurophysiological tests and central nervous imaging. Due to good accessibility and stability, blood and cerebrospinal fluid metabolite markers could serve as surrogates for neurodegenerative processes. This can lead to an improved mechanistic understanding of these diseases and further be used as "treatment response" biomarkers in preclinical and clinical development programs. Therefore, plasma and CSF metabolite profiles will be identified that allow differentiation of PD from healthy controls, association of PD with dementia (PDD) and differentiation of PD subtypes such as akinetic rigid and tremor dominant PD patients. In addition, plasma metabolites for the diagnosis of primary progressive MS (PPMS) should be investigated and tested for their specificity to relapsing-remitting MS (RRMS) and their development during PPMS progression. By applying untargeted high-resolution metabolomics of PD patient samples and in using random forest and partial least square machine learning algorithms, this study identified 20 plasma metabolites and 14 CSF metabolite biomarkers. These differentiate against healthy individuals with an AUC of 0.8 and 0.9 in PD, respectively. We also identify ten PDD specific serum metabolites, which differentiate against healthy individuals and PD patients without dementia with an AUC of 1.0, respectively. Furthermore, 23 akinetic-rigid specific plasma markers were identified, which differentiate against tremor-dominant PD patients with an AUC of 0.94 and against healthy individuals with an AUC of 0.98. These findings also suggest more severe disease pathology in the akinetic-rigid PD than in tremor dominant PD. In the analysis of MS patient samples a partial least square analysis yielded predictive models for the classification of PPMS and resulted in 20 PPMS specific metabolites. In another MS study unknown changes in human metabolism were identified after administration of the multiple sclerosis drug dimethylfumarate, which is used for the treatment of RRMS. These results allow to describe and understand the hitherto completely unknown mechanism of action of this new drug and to use these findings for the further development of new drugs and targets against RRMS. In conclusion, these results have the potential for improved diagnosis of these diseases and improvement of mechanistic understandings, as multiple deregulated pathways were identified. Moreover, novel Dimethylfumarate targets can be used to aid drug development and treatment efficiency. Overall, metabolite profiling in combination with machine learning identified as a promising approach for biomarker discovery and mode of action elucidation. N2 - Neuroinflammatorische and neurodegenerative Erkrankungen wie Parkinson (PD) und Multiple Sklerose (MS) gehen oft mit einer starken Beeinträchtigung der Lebensqualität einher. Effektive Therapien für die Behandlung sind derzeit nicht verfügbar, was nicht zuletzt eine hohe sozioökonomische Last zur Folge hat. Aufgrund der Heterogenität der Krankheitsbilder ist eine Stratifizierung gerade in der Frühphase der Erkrankung schwierig und basiert hauptsächlich auf klinischen Parametern wie bspw. neurophysiologischen Tests und bildgebenden Verfahren. Aufgrund ihrer guten Zugänglichkeit und Stabilität könnten bestimmte Blut- und Liquor-Metabolitenmarker als Surrogat für neurodegenerative Prozesse dienen, zu einem verbesserten mechanistischen Verständnis dieser Krankheiten führen und nicht zuletzt als “treatment response“ Biomarker in präklinischen und klinischen Entwicklungsprogrammen herangezogen werden. In dieser Arbeit sollten deshalb Plasma- und CSF-Metabolitprofile identifiziert werden, die eine Differenzierung von PD zu gesunden Kontrollen, Assoziierung zu PD mit Demenz (PDD) sowie eine Abgrenzung zu unterschiedlichen PD-Subtypen wie akinetisch-rigiden sowie tremor-dominanten PD-Patienten ermöglichen. Weiterhin wurden in dieser Arbeit Plasmametabolite zur Diagnose von primär-progressiver MS (PPMS) erforscht und auf ihre Spezifität gegenüber schubförmig remittierender MS (RRMS) und PD geprüft sowie deren Verlauf während der PPMS Progression getestet. Hierbei konnten durch “untargeted Metabolomics“ in Kombination mit statistischen Modellen mehrere Plasma- und CSF-Metabolite in PD-Patienten/Erkrankten ermittelt werden, die mit Hilfe von statistischen Diagnosemodellen eine Differenzierung zu gesunden Personen ermöglichen. Darüber hinaus wurden in dieser Arbeit PDD-spezifische Serummetabolite identifiziert, die wiederum genutzt werden können, um diesen PD-Typen von gesunden Individuen und PD-Patienten ohne Demenz abzugrenzen. Des Weiteren konnten bei akinetisch-rigiden PD-Patienten spezifische Metabolite entdeckt werden, die im Vergleich zu tremor-dominanten PD-Patienten eine stärkere metabolische Krankheitssymptomatik suggerieren. Im Zusammenhang mit PPMS wurden in dieser Arbeit spezifische Plasma-Metabolite entdeckt, die zur Diagnose gegen RRMS, PD und gesunden Kontrollen genutzt werden können. Interessanterweise zeigte dabei ein spezifisches Lipid geringere Werte im PPMS Krankheitsverlauf, wodurch sich dieses als möglicher Marker zur Progressionsdiagnostik dieser Krankheit qualifiziert. Abschließend konnten in dieser Arbeit im humanen Stoffwechsel bisher unbekannte Angriffspunkte des Medikaments Dimethylfumarat, das zur Behandlung von RRMS verwendet wird, ermittelt werden. Durch diese Ergebnisse kann der bis jetzt gänzlich unbekannte Wirkungsmechanismus dieses neuen Medikaments besser beschrieben und verstanden, sowie zur Weiterentwicklung neuer Medikamente gegen RRMS genutzt werden. KW - metabolomics KW - biomarker KW - multiple sclerosis KW - Parkinson's disease KW - neurodegeneration KW - neuroinflammation KW - machine-learning KW - Parkinson-Krankheit KW - Biomarker KW - Maschinelles-Lernen KW - Metabolomics KW - Multiple-Sklerose Y1 - 2018 ER - TY - THES A1 - Strehmel, Nadine T1 - GC-TOF-MS basierte Analyse von niedermolekularen Primär- und Sekundärmetaboliten agrarwirtschaftlich bedeutsamer Nutzpflanzen T1 - GC-TOF-MS based metabolite profiling of low molecular weight primary and secondary metabolites of agricultural meaningful crops N2 - Die Qualität von Nutzpflanzen ist von zahlreichen Einflussfaktoren wie beispielsweise Lagerbedingungen und Sorteneigenschaften abhängig. Um Qualitätsmängel zu minimieren und Absatzchancen von Nutzpflanzen zu steigern sind umfangreiche Analysen hinsichtlich ihrer stofflichen Zusammensetzung notwendig. Chromatographische Techniken gekoppelt an ein Massenspektrometer und die Kernspinresonanzspektroskopie wurden dafür bislang verwendet. In der vorliegenden Arbeit wurde ein Gaschromatograph an ein Flugzeitmassenspektrometer (GC-TOF-MS) gekoppelt, um physiologische Prozesse bzw. Eigenschaften (die Schwarzfleckigkeit, die Chipsbräunung, das Physiologische Alter und die Keimhemmung) von Nutzpflanzen aufzuklären. Als Pflanzenmodell wurde dafür die Kartoffelknolle verwendet. Dazu wurden neue analytische Lösungsansätze entwickelt, die eine zielgerichtete Auswertung einer Vielzahl von Proben, die Etablierung einer umfangreichen Referenzspektrenbibliothek und die sichere Archivierung aller experimentellen Daten umfassen. Das Verfahren der Probenvorbereitung wurde soweit modifiziert, dass gering konzentrierte Substanzen mittels GC-TOF-MS analysiert werden können. Dadurch wurde das durch die Probenvorbereitung limitierte Substanzspektrum erweitert. Anhand dieser Lösungsansätze wurden physiologisch relevante Stoffwechselprodukte identifiziert, welche indikativ (klassifizierend) bzw. prädiktiv (vorhersagend) für die physiologischen Prozesse sind. Für die Schwarzfleckigkeitsneigung und die Chipseignung wurde jeweils ein biochemisches Modell zur Vorhersage dieser Prozesse aufgestellt und auf eine Züchtungspopulation übertragen. Ferner wurden für die Schwarzfleckigkeit Stoffwechselprodukte des Respirationsstoffwechsels identifiziert sowie Aminosäuren, Glycerollipide und Phenylpropanoide für das Physiologische Alter als relevant erachtet. Das physiologische Altern konnte durch die Anwendung höherer Temperaturen beschleunigt werden. Durch Anwendung von Keimhemmern (Kümmelöl, Chlorpropham) wurde eine Verzögerung des physiologischen Alterns beobachtet. Die Applikation von Kümmelöl erwies sich dabei als besonders vorteilhaft. Kümmelöl behandelte Knollen wiesen im Vergleich zu unbehandelten Knollen nur Veränderungen im Aminosäure-, Zucker- und Sekundärstoffwechsel auf. Chlorpropham behandelte Knollen wiesen einen ähnlichen Stoffwechsel wie die unbehandelten Knollen auf. Für die bislang noch nicht identifizierten Stoffwechselprodukte wurden im Rahmen dieser Arbeit das Verfahren der „gezielten An-/Abreicherung“, der „gepaarten NMR/GC-TOF-MS Analyse“ und das „Entscheidungsbaumverfahren“ entwickelt. Diese ermöglichen eine Klassifizierung von GC-MS Signalen im Hinblick auf ihre chemische Funktionalität. Das Verfahren der gekoppelten NMR/GC-TOF-MS Analyse erwies sich dabei als besonders erfolgversprechend, da es eine Aufklärung bislang unbekannter gaschromatographischer Signale ermöglicht. In der vorliegenden Arbeit wurden neue Stoffwechselprodukte in der Kartoffelknolle identifiziert, wodurch ein wertvoller Beitrag zur Analytik der Metabolomik geleistet wurde. N2 - Several factors influence the quality of crops. These include particular storage conditions and cultivar properties. Minimization of quality defects requires the employment of comprehensive metabolic analysis to enhance the marketing potential of crops. From this point of view chromatographic techniques coupled either with a mass spectrometer or the combination with nuclear magnetic resonance spectroscopy have been successfully applied to solve the main tasks. In the present work, a gas chromatograph was coupled to a time of flight mass spectrometer (GC-TOF-MS) to analyze physiological processes and attitudes of crops like black spot bruising, chips tanning, physiological aging, and sprouting inhibition. For this purpose the potato tuber was employed as a model plant. Therefore, new analytical approaches were developed comprising the targeted analysis of a multitude of samples, the establishment of a comprehensive mass spectral reference library and the built up of a secure archival storage system. Furthermore, the sample preparation protocol was modified to analyze trace components with the help of GC-TOF-MS as well. This helped to extend the discovery of more endogenous metabolites. These analytical approaches were required to identify physiological relevant indicative and predictive metabolites. Consequently, a biochemical model was build up for the process of black spot bruising and chips tanning respectively. These models could be applied to an unknown breeding progeny. Metabolites of the respiratory chain were identified as relevant for the process of black spot bruising whereas amino acids, lipids and phenylpropanoids were of high importance for the process of physiological aging.  The process of physiological aging could be accelerated while applying higher temperatures and could be delayed while applying sprouting inhibitors, like caraway oil and chlorpropham. Compared to chlorpropham, caraway oil exhibited more advantages with respect to storage attitudes although it caused significant changes in the amino acid, sugar and secondary metabolism during a common storage period. However, the chlorpropham treated tubers showed a similar phenotype in comparison to the control tubers. In addition, several methods were developed with respect to the classification of yet unidentified signals. These cover the decision tree process, the targeted enrichment and depletion of specific metabolites with the help of solid phase extraction and the paired NMR and GC-MS analyses. The paired NMR and GC-MS analysis appears very promising because it allows for the identification of unknown GC-MS signals. Thus, this work makes a valuable contribution to the analytics of the metabolome, as new metabolites could be identified which are of physiological relevance for the potato tuber. KW - Stoffwechselprodukt KW - Kartoffelknolle KW - Identifizierung KW - analytische Lösungsansätze KW - Biomarker KW - metabolite KW - potato tuber KW - identification KW - analytical approaches KW - biomarker Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-51238 ER -