TP 5

Genomische Epidemiologie von Vorhofflimmern

Vorhofflimmern ist eine komplexe Erkrankung von hoher gesundheitspolitischer Relevanz, insbesondere in alternden Bevölkerungen. Die Ursachen für Vorhofflimmern sind multifaktoriell mit einer erheblichen erblichen Komponente. Eine positive Familienanamnese für Vorhofflimmern ist ein starker Indikator für das Risiko, selbst Vorhofflimmern zu entwickeln. Bis heute sind Risikovorhersage und Prognoseeinschätzung vage geblieben, da bekannte Risikofaktoren das Erkrankungsrisiko nur ungenügend erklären. Genomforschung war bisher überwiegend fokussiert auf genetische Variation von Vorhofflimmerphänotypen. Genomweite Assoziationsstudien haben gezeigt, dass nur ein kleiner Anteil der Variation im Auftreten der Erkrankung durch bisher identifizierte Polymorphismen erklärt wird. Ansätze, existierende Biorepositorien und Kohorten zu nutzen mit dem Ziel systembiologische Aspekte herauszuarbeiten, sind bisher nicht ausreichend etabliert. Unser Ansatz ist es deshalb, die Risikovorhersage für Vorhofflimmern und Identifizierung von frühen Interventionsmöglichkeiten zu verbessern unter Nutzung einer verbesserten phänotypischen Beschreibung der Erkrankung und ihrer Endophänotypen, sowie neue Kandidatenmarker basierend auf Genomics Technologien in unterschiedlichen Vorhofflimmer- und Populationskohorten zu evaluieren.
Basierend auf unseren Vorarbeiten werden wir die Vorhofflimmersubtypen exakt definieren und zugehörige elektrokardiographische und Bildgebungscharakteristika in klinischen Kohorten sowie der Allgemeinbevölkerung im Detail untersuchen. Blutbasierte Biomarkerkandidaten, identifiziert aus genomischen Ansätzen der anderen Teilprojekte, können die Risikobestimmung optimieren zusätzlich zu den etablierten klassischen kardiovaskulären Risikofaktoren.
Im Kontext der Systemmedizin von Vorhofflimmern werden wir so maximalen Nutzen ziehen aus epidemiologisch erfassbaren, hereditären Determinanten von Vorhofflimmern, um Zielparameter für eine individualisierte Risikoprädiktion und spezifische Intervention vorzugeben, die breit einsetzbar sind.


Keywords: genetische Epidemiologie, Risikstratifizierung, omics Technologie