Differential Gene Expression Patterns in Patients with Trauma and Sepsis - TraumArraytor

• Applicant: Professor Dr. Konrad Reinhart
• Subject Area: Anaesthesiology
• Term: from 2004 to 2011
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 5426081

Das Hyperinflammations-Syndrom als Reaktion auf ein schweres Trauma oder eine invasive Infektion sowie dessen Folgen wie Schock und Multiorgandysfunktion (MOF) stellen die Haupttodesursache auf lntensivstationen dar. In den letzten Jahrzehnten konnte ein bemerkenswerter Fortschritt im Verständnis der Wirtsantwort erreicht werden, jedoch sind die heterogenen Prozesse und Wechselwirkungen der zahlreichen, in die Pathophysiologie der systemischen Inflammation und des Multiorganversagens einbezogenen Elemente hinsichtlich der zeitlichen Abfolge und möglicher ambivalenter Effekte unverstanden. Um die aktuellen Probleme bei der Diagnose und Behandlung dieser Patienten zu lösen, besteht ein dringender Bedarf, dieses Verständnis weiter zu vertiefen, validere Indikatoren für die klinische Verlaufsbeurteilung zu identifizieren sowie neue diagnostische Werkzeuge und adjunktive Therapieansätze zu entwickeln. Ziel der geplanten Untersuchungen ist es, initiale, für den Verlauf spezifische Unterschiede sowie Ähnlichkeiten in der Wirtsreaktion bei Trauma und Infektion abzuleiten, Patienten mit einem erhöhten Risiko zur Entwicklung einer Organdysfunktion zu identifizieren, ein besseres Verständnis der Wechselwirkungen der zahlreichen Schlüsselelemente zu erarbeiten, und derzeit unbekannte Mechanismen des komplexen Prozesses zu identifizieren. Daher fokussieren wir auf der Abbildung eines frühen und spezifischen Genexpressionsmusters, welches eine Prognose- und Verlaufsabschätzung von Patienten mit unterschiedlichen Verletzungsschweren erlaubt, auf der Assoziation eines differentiellen Genexpressionsmusters mit dem späteren Auftreten von SIRS, Sepsis und MOF, sowie dem Vergleich der Genexpressionsmuster bei Trauma mit dem Muster von Patienten mit schwerer Sepsis und septischen Schock. Zur Bearbeitung dieser Fragestellung nutzen wir MicroArrays mit über 6.600 stress- und entzündungsrelevanten Genen. Bei der bioinformatischen Auswertung werden Expressionsdaten mit klinischen Verlaufsparametern und ausgewählten Serummarkern assoziiert.

• DFG Programme: Research Grants
• Participating Persons: Professor Ralf Claus, Ph.D.; Privatdozent Dr. Thomas Uhlig