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Die Glaukomerkrankungen sind weltweit eine der führenden Ursachen für Erblindung. Die Erkrankung ist charakterisiert durch einen progressiven Verlust an retinalen Ganglienzellen. Der erhöhte Augeninnendruck, der wichtigste Risikofaktor des Glaukoms, kann die Erkrankung nur einem Teil erklären. Proteomics Studien z.B. mittels ProteinChips (Seldi-TOF) können unser Verständnis der Pathogenese von Krankheitsprozessen verbessern und zu frühzeitigerer Diagnose führen. Das Ziel unserer Studie war mittels ProteinChip Messungen nach möglichen Protein/Peptid Biomarkern im Serum von Glaukompatienten zu suchen.

Seren von 4 Gruppen von Patienten (n=40; gesunde Kontrollen CTRL, primäres Offenwinkelglaukom (POAG), okuläre Hypertension (OHT) und Normaldruckglaukom (NPG) wurden über eine Anionenaustauscheroberfläche mit absteigendem pH Gradienten fraktioniert und anschliessend auf drei unterschiedlichen ProteinChip Oberflächen (Kationenaustauscher, hydrophobe und Metallionenaffinitäts-Oberfläche) analysiert. Proteine, die an die Oberfläche der Chips gebunden hatten, wurden mittels massenspektrometrischer Messung detektiert (Seldi-TOF= surface enhanced laser desorption and ionisation in time of flight mass spectrometry). Die Spektren wurden anschliessend mittels multivariater Statistik und künstlichen neuronalen Netzwerken analysiert.

Komplexe Protein-Profile konnten in allen Seren gefunden werden. 2427 Proteincluster konnten über die drei Chip-Oberflächen, Fraktionen und Laser-Energien berechnet werden. Die multivariate statistische Analyse (Diskriminanzanalyse) konnte statistisch signifikante Unterschiede zwischen den einzelnen Gruppen nachweisen. Aus den signifikantesten Proteinpeaks wurde ein Set von 8 Biomarkern gebildet. Basierend auf dieser Biomarker-Gruppe war das künstliche neuronale Netzwerk in der Lage, zwischen den Gruppen mit einer Sensitivität und Spezifität von ca. 90% zu unterscheiden.

In dieser Studie konnten mehr als 2400 Proteine und Peptide in den Seren von Glaukom-Patienten detektiert werden. Aus diesen wurde mittels Verfahren der Mustererkennung ein Set von 8 Biomarkern selektiert, die zu diagnostischen Zwecken dienen könnten oder auch zu innovativen Therapieansätzen führen könnten.