Molekulare Faktoren der "Diabesity" bei Kindern

• Antragstellerinnen: Professorin Dr. Antje Körner; Professorin Dr. Eleftheria Zeggini
• Fachliche Zuordnung: Endokrinologie, Diabetologie, Metabolismus ; Allgemeine Genetik und funktionelle Genomforschung ; Kinder- und Jugendmedizin
• Förderung: Förderung seit 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 458892987

Adipositas bei Kindern entwickelt sich in früh im Leben und ist bereits frühzeitig mit Komorbiditäten assoziiert. Diese klinischen Beobachtungen gehen auf biologischer Ebene mit überschießender Akkumulation und Dysfunktion des Fettgewebes einher. Diese "Fettgewebesdysfunktion" trägt zur Entwicklung von Adipositas und resultierendem (Prä)Diabetes bei, bereits bei Kindern. Die Entflechtung der molekularen Netzwerke, die diesen Assoziationen zugrunde liegen, ist vielversprechend nicht nur um molekulare und biologische Mechanismen zu identifizieren die "Diabesity" induzieren, sondern auch um Ätiologie-basierte Strategien der Prädiktion und Intervention für Adipositas und Komorbiditäten entwickeln zu können.Um dies zu erreichen braucht es ein besseres Verständnis der molekularen Treiber der Pathogenese und Progression. Mit unseren Kinder(adipositas)kohorten haben wir die außerordentliche Möglichkeit, die Zusammenhänge direkt im relevanten Schlüsselgewebe zu untersuchen: Fettgewebe unterschiedlicher Erkrankungsstadien. Das übergeordnete Ziel unseres Projektes ist einen Wandel im Verständnis der molekularen Mechanismen zu erreichen, die Adipositas und Diabetes bei Kindern zugrundeliegen. Wir werden einen integrativen Ansatz verfolgen, um molekulare Signaturen im Fettgewebe von Kinder zu identifizieren, die zum Verständnis biologischer Prozesse, die metabolische Gesundheit oder Erkrankung triggern, beitragen. Hierfür werden wir einen multi-omischen Ansatz verfolgen, der in dieser Breite und Tiefe im Zielgewebe einzigartig ist, um Effektorgene und deren Wirkmechanismen zu identifzieren und deren Verbindung zu molekularen Eigenschaften mit gut charakterisierten klinischen und biologischen Phenotypen aufzuzeigen. Über die Integration verschiedener Ebenen molekularer Profile (Genexpression, Methylom, genetische Variation) und der Phenotypen mit Methoden der "big data" Analysen inkl. Anwendung künstlichen Intelligenz Strategien, werden wir in der Lage sein, zwischen kausalen und konsekutiven Erkrankungs-relevanten Prozessen zu unterscheiden. Identifizierte Kandidatengene werden unmittelbar hinsichtlich ihrer funktionellen mechanistischen Relevanz in vitro und in vivo untersucht, wie auch hinsichtlich ihrer klinischen Relevanz für die Prädiktion von Adipositas und (Prä)diabetes in unseren klinischen Kohorten.Ein solcher integrativer Ansatz, der multiple komplementäre molekulare Signaturen im Fettgewebe mit biologischen und klinischen Phenotypen der Fettgewebsdysfunktion und Adipositas in Kindern verbindet, kann helfen molekulare Mechanismen im Fettgewebe zu identifizieren und die biologischen Prozesse, die metabolische Gesundheit oder Erkrankung antreiben, besser zu verstehen mit Implikationen um Prädiktions- und Interventionsansätze zu entwickeln.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen