Key words
epigenetics - genetics - type 2 diabetes - gene regulation - methylation
Obwohl die pathophysiologischen Mechanismen des T2D bisher nicht vollständig aufgeklärt
sind, konnte die Identifizierung an der Pathogenese beteiligter Gene zum besseren
Verständnis bereits bekannter Mechanismen beitragen.
Genetik des Typ-2-Diabetes
Genetik des Typ-2-Diabetes
Bis heute kann die Gesamtzahl der beteiligten Gene nur geschätzt werden, jedoch wurden
in den letzten Jahren durch die rasante Weiterentwicklung von Labormethoden zur Untersuchung
der genetischen Variation bereits zahlreiche Genloci entdeckt, die das Diabetesrisiko
beeinflussen. Bis heute konnten 48 Loci identifiziert werden, die mit T2D assoziiert
sind, wenn auch die einzelnen Loci für sich genommen jeweils das T2D-Risiko nur geringfügig
beeinflussen [Tab. 1].
Im Laufe der Zeit verschob sich der Schwerpunkt der Diabetesforschung im Bereich der
Genetik. Bis zum Jahr 2006 basierte die Diabetesforschung auf biologischen Hypothesen.
In Kandidatengenansätzen wurden Gene, deren Proteinprodukte bekannte Schlüsselrollen
in Stoffwechselwegen des Glukosemetabolismus und Insulinsignalwegen spielen, in Studien
von geringer bis mittlerer Größe untersucht. Obwohl über 50 Kandidatengene analysiert
wurden, konnten lediglich 2 Gene (PPARG und KCNJ11) valide mit T2D assoziiert werden [1]
[2]. Mit der Assoziation des TCF7L2-Locus mit dem bisher stärksten Effekt (OR = 1,4
per Allel, p = 3,1 ×10–23) wurde der Trend eingeläutet, mithilfe von DNA-Chips eine große Anzahl an Einzel-Nukleotid-Polymorphismen
(SNPs) in immer größeren Populationen zu untersuchen [3]. Da bei diesem Ansatz hypothesenfrei eine sehr große Anzahl an SNPs getestet wird,
müssen statistisch signifikante Signale dieser Analysen in Replikationsstudien validiert
werden. Außerdem werden viele Signale erst bei einer sehr großen Studienpopulation
statistisch sichtbar. Dies führte zu einem internationalen Zusammenschluss vieler
Studienzentren. Bei der gemeinsamen Analyse mehrerer Studien (Meta-Analyse) wurden
Gene, die das T2D-Risiko erhöhen, nicht nur durch die Analyse von T2D-Fall-Kontrollstudien,
sondern auch durch Studien, die sich auf quantitative, T2D-relevante Parameter konzentrieren,
entdeckt.
Das größte Konsortium für T2D-Fall-Kontrollstudien ist das internationale DIAGRAM
(DIAbetes Genetics Replication And Meta-analysis) Konsortium. Weitere Konsortien sind
z. B. für Glukoseparameter MAGIC (Meta-Analyses of Glucose and Insulin-related traits
Consortium) und für anthropometrische Maße GIANT (Genetic Investigation of ANthropometric
Traits). Aktuell werden in diesen Konsortien große Replikationsstudien mit einem speziell
designten DNA-Chip durchgeführt. Mit diesem DNA-Chip werden gezielt 200 000 SNPs untersucht,
deren Signale in vorherigen Meta-Analysen keine genomweite Signifikanz erreichten.
Durch die kleinere Anzahl an Tests könnte die Power ausreichend sein, um kleinere
Effekte zu detektieren. Die meisten bisher bekannten Risikoloci scheinen sich eher
auf die Betazell-Dysfunktion auszuwirken und nur wenige auf die Insulinresistenz [4]
[5]. Dabei kann bei einigen Genen Pleiotropie beobachtet werden, d. h. sie beeinflussen
das Risiko mehrerer Krankheiten [6]. Überraschender Weise sind darunter relativ wenige Gene, die auch mit dem wichtigsten
Risikofaktor für T2D, der Adipositas, assoziiert werden konnten, wie das HHEX/KIF11/IDE Cluster, PPARG, KCNJ11, CDKAL 1 und FTO [7]. Potenzielle Verbindungen von gestörter Lipidregulation und Glykämie liefern identifizierte
Varianten in FADS1, GCKR und HNF1A, Varianten in MTNR1B und CRY2 zeigen einen Zusammenhang mit dem zirkadianem Rhythmus und metabolischen Störungen
und Varianten in ADCY5 sind signifikant für ein niedriges Geburtsgewicht und T2D [8].
Tab. 1 Assoziierte Genloci und deren Effekte. GSIS: Glukose stimulierte Insulinsekretion,
FG: Nüchternglukose.
Tab. 2 Regulation stoffwechselrelevanter Gene durch DNA-Methylierung (Auswahl).
Problem kausaler Varianten und Funktionen
Problem kausaler Varianten und Funktionen
Da viele T2D-assoziierte Genvarianten in nicht-codierenden Regionen eines Gens liegen,
kann man nur schwer Rückschlüsse auf die Funktion in der Pathophysiologie der Krankheit
ziehen. Selten können die zahlreichen Assoziationssignale in einem Locus einer kausalen
Variante zugeordnet werden, die die beobachteten Effekte durch einen Einfluss auf
die Genexpression oder das Proteinprodukt des Gens direkt erklären könnte. Erschwert
wird die Zuordnung der Signale zu einer kausalen Variante durch eine hohe Korrelation
vieler Varianten untereinander über größere DNA-Abschnitte hinweg. In Regionen, in
denen mehrere Gene liegen, ist somit unklar, welches Gen beeinflusst wird. Nur für
die Genloci GCKR, PPARG und SLC30A8 gibt es fundierte Hinweise auf kausale codierende Varianten [7]. Die meisten Risikovarianten liegen in intronischen oder auch von Genen weit entfernten
Regionen unbekannter Funktion. Dies zeigt die Notwendigkeit, genregulatorische Mechanismen
besser aufzuklären.
Epigenetische Mechanismen
Epigenetische Mechanismen
In den letzten Jahren sind neue Mechanismen der Genregulation in den Fokus der Wissenschaft
gerückt, welche unter dem Begriff der Epigenetik zusammengefasst werden. Im Gegensatz
zum Basenaustausch in der DNA-Sequenz geht es hierbei um vererbbare und nicht vererbbare
Veränderungen in der Struktur der DNA, die nicht auf einer Modifikation der Basenfolge
beruhen. Zwei epigenetische Prozesse werden zurzeit besonders beachtet, zum einen
die Modifikation der DNA-bindenden Histone und zum anderen die Methylierung der genomischen
DNA.
Der DNA-Strang liegt in der Zelle im Komplex mit Histonproteinen vor, dieser Komplex
wird als Chromatin bezeichnet. Eine Modifikation der Histone kann zu einer lokalen
Kondensation des Chromatins führen, den Zugang der Transkriptionsmaschinerie zu den
Genen blockieren und diese damit inaktivieren. Die Methylierung der DNA erfolgt an
einzelnen Cytosinen und kann als Erkennungsstelle für methylbindende Proteine dienen.
Diese Proteine können dann wiederum histonmodifizierende Enzymkomplexe rekrutieren
oder direkt die Bindung von Transkriptionsfaktoren blockieren; das Resultat der DNA-Methylierung
ist in der Regel eine verminderte Expression des betroffenen Gens [Abb. 1]. Beiden epigenetischen Prozessen ist also gemeinsam, dass sie die Expression der
betroffenen Gene beeinflussen können und damit zu einer veränderten Ausprägung verschiedener
Merkmale führen können.
Lange wurde angenommen, dass die mit der Zeit angehäuften epigenetischen Veränderungen
zwar bei der Zellteilung an Tochterzellen weitergegeben, aber in den frühen Stadien
der Embryogenese komplett gelöscht werden. Mittlerweile ist aber allgemein akzeptiert,
dass nicht alle epigenetischen Veränderungen gelöscht werden und daher auch eine Weitergabe
an die nächste Generation möglich ist. Epigenetische Mechanismen geben damit dem Organismus
die Möglichkeit, auf veränderte Umweltbedingungen zu reagieren und dieses „erlernte“
Wissen sogar an nachfolgende Generationen weiterzugeben.
Abb. 1 Epigenetische Mechanismen der Genregulation.
Epigenetische Regulation der Diabetesentstehung
Epigenetische Regulation der Diabetesentstehung
Ein gut dokumentiertes Beispiel für epigenetische Mechanismen und deren metabolische
Auswirkungen ist der niederländische Hungerwinter aus dem Jahr 1944/45. In diesem
Winter war der westliche Teil der Niederlande von einem Lebensmittelembargo betroffen,
das die deutschen Besatzer als Vergeltungsmaßnahme für Sabotageaktionen verhängt hatten.
Während des 6-monatigen Embargos lag die täglich verfügbare Essensmenge bei nur etwa
400–800 Kalorien pro Kopf. Zu dieser Zeit ausgetragene Kinder zeigten ein erhöhtes
Risiko für Adipositas, Herz-Kreislauferkrankungen und T2D [9]
[10]
[11]. Dieser Anfälligkeit liegen epigenetische Modifikationen zugrunde, die noch nach
über 60 Jahren bei den Betroffenen nachweisbar sind [12]. Die Erkenntnis aus diesen Untersuchungen ist, dass eine veränderte Versorgung des
Fötus im Mutterleib zu lebenslangen Veränderungen in der Physiologie verschiedener
Organe führen kann und damit zu einer Erhöhung von Krankheitsrisiken beiträgt. Diese
Effekte werden zum Teil auch an die folgende Generation weitergegeben, wie ebenfalls
am Beispiel des niederländischen Hungerwinters gezeigt werden konnte.
Der zugrunde liegende Mechanismus wurde in Studien am Tiermodell bereits mehrfach
gezeigt. So führt eine Unterversorgung mit Nährstoffen bei trächtigen Ratten zu einer
erhöhten Diabetes-Suszeptibilität des Nachwuchses, die auch noch in späteren Generationen
nachweisbar ist [13]. Ebenso konnte im Tiermodell gezeigt werden, dass die Fütterung einer fettreichen,
hochkalorischen Diät während der Schwangerschaft beim Nachwuchs zu einem erhöhten
Risiko für Stoffwechselerkrankungen führt [14]. In beiden Fällen führte die Unter- bzw. Überversorgung während der Schwangerschaft
zu epigenetischen Veränderungen bei den Nachkommen.
Interessant ist, dass nicht nur die maternale, sondern auch die paternale Ernährung
den Stoffwechselstatus des Embryos beeinflusst. Dies zeigt eine Studie mit Ratten
auf beeindruckende Weise [15]. Die männlichen Ratten hatten vor der Verpaarung eine fettreiche, hochkalorische
Diät erhalten, die Weibchen eine Standarddiät. Nach der Verpaarung wurden beide Geschlechter
wieder getrennt, sodass die Weibchen den Nachwuchs unter Normalbedingungen austragen
konnten. Obwohl die Muttertiere die gewöhnliche Standarddiät erhalten hatten, war
vor allem beim weiblichen Nachwuchs eine erhöhte Anfälligkeit für Störungen der insulinproduzierenden
Betazellen zu beobachten und damit die Diabetesentstehung begünstigt [15].
Auf der molekularen Ebene gibt es bereits zahlreiche Beispiele für metabolisch relevante
Gene, die durch epigenetische Mechanismen in ihrer Expression beeinflusst werden [Tabelle 1] [16]
[17]. So wird zum Beispiel das Gen des für die insulinabhängige Glukoseaufnahme im Fettgewebe
und Muskel verantwortlichen Glukosetransporters Glut4 während der Differenzierung
von Fettzellen demethyliert. Daraus resultiert eine verstärkte Expression von Glut4
in Adipozyten [18]. Während der Differenzierung von Fettzellen wird neben Glut4 eine Vielzahl von Genen
an- bzw. abgeschaltet; die Koordination dieser Expressionsveränderungen wird durch
das Gen PPARG (Peroxisome proliferator activated receptor gamma) gesteuert. Interessanterweise
wird auch PPARG während der Differenzierung von Fettzellen demethyliert und damit
aktiviert. Darüber hinaus konnte sowohl in genetischen als auch diätinduzierten Mausmodellen
für Diabetes eine verstärkte Methylierung und damit verminderte Expression von PPARG
im viszeralen Fett beobachtet werden [19].
Auch im Skelettmuskel gibt es Hinweise auf epigenetische Modifikationen mit metabolischen
Konsequenzen. Für den als metabolischen Masterregulator bezeichneten Koaktivator PGC-1α
(PPARgamma coactivator 1 alpha) wurde gezeigt, dass es im Muskel von Typ-2-Diabetikern
im Vergleich zu gesunden normoglykämischen Menschen zu einer Hypermethylierung kommt
[20]. Dies ist von besonderer Bedeutung, da PGC-1α eine Reihe von metabolischen Prozessen
im Muskel reguliert, die großen Einfluss auf die Insulinsensitivität beziehungsweise
die mitochondriale Biogenese haben.
Erste Hinweise deuten auch auf eine Funktion epigenetischer Mechanismen in der Kontrolle
der Nahrungsaufnahme durch den Hypothalamus hin. Es ist seit längerem bekannt, dass
eine Überfütterung von Ratten in den ersten Lebenswochen zu einer lebenslang erhöhten
Futteraufnahme führt und damit auch zu einer verstärkten Entstehung von Adipositas
und Diabetes. Diesem Phänomen liegt unter anderem eine Methylierung des anorexigenen
Genes POMC (Proopiomelanocortin) im Hypothalamus zugrunde [21]. Durch die verminderte Expression von POMC wird die Nahrungsaufnahme durch das Hormon
Leptin kaum noch begrenzt und führt damit zu einer Hyperphagie. Somit ist ersichtlich,
dass epigenetische Modifikationen durch exogene Faktoren, wie beispielsweise die pränatale
und frühkindliche Ernährung, gesetzt werden und auch die Diabetes-Suszeptibilität
erhöhen können.
Genetische und epigenetische Marker als Prädiktoren für T2D
Genetische und epigenetische Marker als Prädiktoren für T2D
Technisch lassen sich definierte genetische und epigenetische Variationen leicht detektieren.
Für sinnvolle klinische Prädiktion muss ein (epi-)genetischer Test allerdings sensitiv
und spezifisch zwischen Individuen unterscheiden können, die T2D entwickeln oder davor
geschützt sind. Als Maß für die Effizienz eines diagnostischen Tests dienen sogenannte
ROC- (Receiver Operating Characteristic) Kurven. Dabei bedeutet eine Fläche unter
der Kurve (AUC) von 0,5 Zufall, wohingegen eine AUC von 1,0 einen perfekten Test beschreibt.
Mit einer AUC von 0,8 zeigen konventionelle Risikofaktoren somit relative gute Prädiktion,
wenn auch nicht klinisch relevant, während bekannte genetische Marker nur auf eine
AUC von 0,6 kommen [22]. Betrachtet man konventionelle und genetische Risikofaktoren gemeinsam, so ist der
Gewinn für die Prädiktion nur gering [23]. Selbst eine Verbesserung durch tausende zusätzliche Risikovarianten wäre unwahrscheinlich.
Jedoch kann durch Risikoallel-Scores bei Trägern mehrerer T2D-Risikoallele beim Vergleich
der Extreme ein deutlich erhöhtes Risiko festgestellt werden [22].
Vor allem in der Onkologie wird seit längerem versucht, DNA-Methylierung als epigenetischen
Biomarker für ein Erkrankungsrisiko zu etablieren. Die Plausibilität dieses Ansatzes
beruht auf der Beobachtung, dass bei einer Krebserkrankung Tumor-Suppressorgene hypermethyliert
und dadurch reprimiert werden [24]. Auf die Fragestellung nach der Diabetes-Suszeptibilität adipöser Patienten übertragen,
könnte der Methylierungsstatus bestimmter Stoffwechselgene als Biomarker dienen. Obwohl
definierte Marker bisher nicht etabliert sind, wurde jedoch in einer asiatischen Population
zumindest gezeigt, dass der globale Methylierungsstatus von peripheren Blut-Leukozyten
(PBLs) mit dem Risiko einer Herzkreislauferkrankung und Adipositas korreliert [25]. Inwieweit sich diese Daten allerdings auf andere Populationen übertragen lassen
und wie gut die Korrelation mit definierten Krankheitsparametern (z. B. Blutglukose
und Insulinsensitivität) ist, müssen erst noch zahlreiche weitere Studien zeigen.
Da der globale Methylierungsstatus sicher nicht allein durch Faktoren des Metabolischen
Syndroms beeinflusst wird, ist auch in den PBLs eine genauere Definition des Methylierungsortes
und -grades nötig, um die Qualität dieser Methode als Screening-Ansatz zu beurteilen.
Es ist daher noch einige Grundlagenarbeit nötig, um in Zukunft definierte Methylierungsmuster
von PBLs als valide Prädiktion und individualisierte Therapie einsetzen zu können.
Personalisierte Medizin
Ein anderer Weg genetische Befunde für klinische Anwendungen zu nutzen geht über spezifischere
Diagnosen durch Unterteilung der Krankheit in Subklassen, bedingt durch unterschiedliche
Mechanismen, bessere Prognosen durch Risikoprädiktion, für frühzeitige Präventionsmaßnahmen
oder optimierte Therapien. Beispiel für die mögliche Anwendbarkeit genetischer Befunde
ist der Einfluss einer genetischen Variante in TCF7L2 auf die Wirkung von Sulfonylharnstoff,
während bei Metformin keine Unterschiede zu beobachten sind [26]. Dagegen wirkt sich eine Variante im ATM-Locus auf den Behandlungserfolg mit Metformin
aus [27]. Inwieweit epigenetische Variationen den Behandlungserfolg von Antidiabetika beeinflussen,
ist noch völlig offen.
Zukünftige Entwicklungen
Die Heritabilität von T2D wurde auf circa 25 % geschätzt. Mit den bis heute bekannten
Genvarianten können nur 5–10 % der Varianz erklärt werden [5]
[7]. Seltene Varianten mit moderaten Effekten oder viele häufige Varianten mit sehr
geringen Effekten könnten dazu beitragen, den Anteil erklärter Varianz zu erhöhen.
Resequenzierungsstudien widmen sich aktuell der Suche nach seltenen kausalen Varianten
(Allelfrequenz 0.005–0.05), was allerdings alternative Analysen und translationale
Ansätze erfordert. Sehr kleine Effekte häufiger Varianten lassen sich mit den momentan
zur Verfügung stehenden Studiengrößen und den aktuell verwendeten Analysemethoden
ebenfalls nicht valide detektieren. Hinzu kommen epigenetische Modifikationen, die
ebenfalls zur Erkrankung beitragen und selbst auch durch genetische Faktoren beeinflusst
werden können.
Fazit
Die Untersuchung sowohl von genetischen als auch epigenetischen Mechanismen kann zum
besseren Verständnis der Krankheitsentstehung von T2D beitragen und bietet zudem die
Möglichkeit, individualisierte Behandlungsmethoden zu entwickeln. Bisher konzentrierte
sich die Wissenschaft im Bereich der Genetik auf die Erforschung von Veränderungen
in der DNA-Basensequenz und zeigte Einflüsse zahlreicher Genloci auf das T2D-Risiko.
In Kooperation mit internationalen Konsortien setzt das DZD die Suche nach weiteren
assoziierten Genvarianten fort. Die heute bekannten Genloci erklären jedoch zusammen
mit den geschätzten, bisher nicht detektierten noch nicht vollständig das vererbbare
Risiko für T2D. Die bisher detektierten Genvarianten spielen dabei weitgehend eine
Rolle bei der Genregulation.
Die Entwicklung neuer Detektions- und Analysemethoden bietet den Wissenschaftlern
im DZD neue und vielversprechende Möglichkeiten, epigenetische Mechanismen zu erforschen.
Sie stellen eine weitere Ebene der Genregulation dar, die sich durch Vererbung, umweltbedingte
Veränderungen sowie beeinflusst von Genvarianten auf die Krankheitsentwicklung auswirken
können. Im Bereich der T2D-Prädiktion könnten Methylierungsprofile eventuell sogar
ein größeres Potenzial bieten als die bisherige Erforschung von DNA-Genvarianten.
Dies prüfen DZD Wissenschaftler aktuell an Individuen, die innerhalb von 8 Jahren
T2D entwickeln, im Vergleich zu Individuen, die in dieser Zeit keinen T2D entwickeln.
Zudem wird derzeit im Rahmen des DZD die Regulation des Stoffwechsels durch epigenetische
Mechanismen untersucht. Dabei werden in Mausmodellen die individuellen Unterschiede
in der Gewichtszunahme bei hochkalorischer Nahrung sowie die positiven Effekte vermehrter
körperlicher Aktivität untersucht. Zum besseren Verständnis der Mechanismen greift
man im DZD auch zu systembiologischen Ansätzen, die neben genomischen und epigenomischen
Daten auch andere omic-Technologien integrieren. Durch die steigende Komplexität,
die die bisherigen und zukünftigen Technologien mit sich bringen, spielt die Entwicklung
neuer Methoden eine immer größere Rolle.
Autorenerklärung
Der Autor erklärt, dass für diesen Artikel kein Interessenkonflikt besteht.