Einleitung 

Psychische Erkrankungen wie die Depressionen sind trotz langjähriger intensiver Forschung immer noch teils schwer behandelbar mit einem hohen Anteil Therapie-resistenter Personen. Ursächlich spielen neben genetischen Prädispositionen vor allem auch umweltbedingte Faktoren eine wichtige Rolle, die u.a. über epigenetische Mechanismen wie die DNA Methylierung vermittelt werden können. Es konnten bereits einige Kandidatengene auf genetischer und epigenetischer Ebene im Rahmen von Querschnittstudien identifiziert werden, die mit der Entstehung der Erkrankung assoziiert sind. Diese sind auch neurobiologisch plausibel, können aber in der Regel keine Informationen zur Therapieresponse geben. Hier bieten sich Langzeitstudien an, in denen zu verschiedenen Zeitpunkten während der therapeutischen Intervention Untersuchungen durchgeführt werden. Insbesondere das Zusammenspiel einer tiefen phänotypischen Charakterisierung mit der zeitgleichen Biomaterial-Gewinnung zur Analyse von Genomik und Epigenomik im Therapieverlauf erlaubt hier neue Ansätze der Forschung. Genau solche Studien sind bisher aber kaum bzw. qualitativ meist nur unzureichend vorhanden. Daher haben wir mehrere große doppel-blinde randomisiert kontrollierte Langzeit-Studien mit intensiver Phänotypisierung und Biomaterialgewinnung jeweils zu Therapiebeginn, -Ende und Follow-up nach 6 Monaten durchgeführt. Rekrutierung, Biomaterialgewinnung und Präprozessierung sind nun abgeschlossen, so dass die anschließende Phase der Datenanalyse mit Fokus auf die Genom- und insbesondere Epigenom-Daten im Zeitverlauf erfolgen kann.
Ziel dieser experimentellen Doktorarbeit ist es, genetische und epigenetische Kandidatengen-Profile zu identifizieren, die die Therapieresponse depressiv Erkrankter vorhersagen können.

Fragestellung

Konkret soll die Frage beantwortet werden: Können aus Genom-, Epigenom- und klinischen Phänotyp-Datensätzen spezifische Kandidatengen-Profile zur Vorhersage der Therapieresponse depressiv Erkrankter identifiziert werden?

Bearbeitung

Bereits vorhandene Genom- und Epigenom-Daten sowie soziodemographische und klinische Phänotyp-Daten von depressiv Erkrankten sollen hinsichtlich ausgewählter Kandidatengene zu einem finalen Datensatz zusammengestellt werden. Dieser soll anschließend mittels eines selbst entwickelten R-Skriptes analysiert und statistisch ausgewertet werden.

Methoden

• Datenbank-Recherchen (z.B. PubMed, UCSC, Ensembl, GO, KEGG, HapMap)
• Excel- und R-basierte Qualitätschecks und Präprozessierungen eines selbst zusammengestellten Datensatzes biologischer (OMICs), soziodemographischer und klinischer Daten
• Analysen mit speziellen Softwares für Genomik (z.B. PLINK, HaploView, PHASE, R-basierte Packages) und Epigenomik (z.B. Quality Control, R-basierte Packages RnBeads)
• Statistische Auswertungen mit R und SPSS 

Arbeitsprogramm

• Einarbeitung in den theoretischen Hintergrund, Datenbanken und Computer-Softwares 
• Literatur- und Datenbank-basierte Auswahl geeigneter Kandidatengene und Pathways
• Entwickeln spezifischer Analyse-Skripte, Analysieren und Auswertung der Daten
• Anfertigung einer Dissertationsschrift