gms | German Medical Science

50. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds)
12. Jahrestagung der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie (dae)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie
Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie

12. bis 15.09.2005, Freiburg im Breisgau

Modellierung von Gen-Gen- und Gen-Umwelt-Interaktionen mittels graphischer Modelle

Meeting Abstract

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  • Ronja Foraita - Bremer Institut für Präventionsforschung und Sozialmedizin, Bremen
  • Karin Bammann - Bremer Institut für Präventionsforschung und Sozialmedizin, Bremen

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie. 50. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 12. Jahrestagung der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie. Freiburg im Breisgau, 12.-15.09.2005. Düsseldorf, Köln: German Medical Science; 2005. Doc05gmds192

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/meetings/gmds2005/05gmds164.shtml

Veröffentlicht: 8. September 2005

© 2005 Foraita et al.
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Gliederung

Text

Einleitung und Fragestellung

Bei der Erforschung der Ätiologie von Erkrankungen spielen im zunehmenden Maße individuelle genetische Faktoren eine große Rolle. Der überwiegende Anteil der in der Bevölkerung relevanten Krankheiten, wie Herz-Kreislauf-Erkrankungen, psychiatrische Erkrankungen und Krebs, ist den komplexen Erkrankungen zuzurechnen, die somit für die öffentliche Gesundheit von außerordentlichem Interesse sind. Komplexe Erkrankungen sind ihrer Natur nach multifaktoriell, d.h. für ihre Entstehung werden verschiedene genetische und nicht-genetische (umweltbedingte) Faktoren sowie deren Zusammenspiel verantwortlich gemacht. Gerade die Analyse solcher Gen-Gen- oder Gen-Umwelt-Interaktionen scheint entscheidend für das Verständnis der Krankheitsentwicklung und die Etablierung möglicher Therapien zu sein. Die Identifikation solcher Wirkmechanismen erweist sich dabei als eine komplexe Aufgabe, die erhebliche Anforderungen an die einzusetzende statistische Methodik stellt. Im Gegensatz zu den monogenetischen Erkrankungen existieren hier jedoch nur wenige, zum Teil unbefriedigende Lösungsansätze.

Material und Methoden

Es wird ein DFG-Projekt vorgestellt, in dem die Verwendungsmöglichkeit graphischer Modelle [1] zur Modellierung von Gen-Gen- und Gen-Umwelt-Interaktionen untersucht werden soll. Die graphischen Modelle werden formuliert und ihre Praxistauglichkeit anhand von Simulationsdaten überprüft. Die Programmierung der graphischen Modelle und der Simulationen erfolgte mit dem Softwarepaket R. Die Ergebnisse werden mit herkömmlichen Regressionsanalysen verglichen.

Ergebnisse und Diskussion

Es werden erste Ergebnisse des Vorhabens vorgestellt. Vor- und Nachteile graphischer Modelle in diesem Kontext werden diskutiert.

Danksagung

Wir danken der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) für ihre finanzielle Unterstützung.


Literatur

1.
Lauritzen SL. Graphical Models. Oxford: Clarendon Press; 1996.