Sonderbeiträge

LiSyM erforscht, wie Gene die NAFLD beeinflussen

Gene haben bei vielen Erkrankungen einen Einfluss. „Für die NAFLD spielt das genetische Profil eine wichtige Rolle“, sagt Professor Dr. med. Frank Lammert. Im Forschungsnetzwerk LiSyM untersucht er Genvarianten, die steuern, wie empfänglich Personen für NAFLD sind. Andere Varianten beschleunigen den Verlauf der Erkrankung oder erhöhen das Risiko für Komplikationen. „Wie gut Therapien wirken, hängt ebenfalls von Genen ab“, erklärt Lammert und fordert: „Wir brauchen mehr große Patientenstudien, die klinische und molekulare Profile mit genetischen Daten zusammenbringen!“ Nur so können neue Erkenntnisse aus der genetischen Forschung bei Patienten ankommen.
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Die Metabolische Lebererkrankung NAFLD – ein wachsendes Gesundheitsproblem

Ein „wachsendes öffentliches Gesundheitsproblem“ nennen die Weltorganisation für Gastroenterologie WGO und andere medizinische Fachverbände die metabolische Lebererkrankung NAFLD (nicht-alkoholische Fettlebererkrankung, Abk. v. Engl. nonalcoholic fatty liver disease). Schon heute hat weltweit einer von vier Menschen eine nicht-alkoholische Fettleber. In den USA und Europa sind es um 40%, schätzt die European Association for the Study of the Liver (EASL). Für Deutschland geht die Organisation von 12 Millionen Betroffenen aus.
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Ein heiliger Gral der Systembiologie

Mathematische Modelle hält LiSyM Direktor Professor Dr. med. Peter Jansen für unverzichtbar zur Erforschung biologischer Systeme.

Menschliche Körper sind komplexe, biologische Systeme: In jeder Zelle laufen zahllose Reaktionen ab, die teils zusammenhängen oder weitere Prozesse beeinflussen. Auch die Zellen, Gewebe und Organe stehen eng miteinander in Verbindung. Derartige Systeme aus vielschichtigen Prozessen, Wechselwirkungen und Abhängigkeiten zu erforschen, findet Professor Dr. med. Peter Jansen, der Direktor des Forschungsnetzwerks LiSyM nur mit mathematischen Modellen sinnvoll: Nur die Modelle, die biologische Systeme auf Computern simulieren, können die bestehende Masse an heterogenen Daten sinnvoll zu dynamischen Nachbildungen zusammenfügen. Mathematische Modelle führen Systemforschung schneller zu Erfolgen. Die Idee, dass digitale Computer essentiell dazu beitragen können, ist älter als die Maschinen selbst.
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