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Datenwissenschaften für Stoffwechselstörungen und Bevölkerungsgesundheit

Häufige Stoffwechselstörungen wie Fettleibigkeit, Insulinresistenz und Typ-2-Diabetes haben sowohl umweltbedingte als auch genetische Ursachen. Mittlerweile wissen wir, dass viele Abschnitte des Genoms das Risiko einer Gewichtszunahme oder einer ungünstigen Fettverteilung beeinflussen, zusätzlich zu den wichtigen Rollen, die mangelnde körperliche Aktivität und übermäßige Aufnahme von kalorienreichen Lebensmitteln spielen. Es ist jedoch unklar, wie die identifizierten Gene ihren Einfluss ausüben oder welche Mechanismen die besten Angriffspunkte für Interventionen bieten. Hunderte und Tausende von Molekülen (wie das menschliche Metabolom oder Proteom) können jetzt in großem Umfang in Blut und anderen Geweben nachgewiesen und in ihrer Konzentration gemessen werden. Unser Team integriert genetische, biologische und „omics-“ Daten aus groß angelegten Bevölkerungs- und klinische Studien, um die genetische Architektur des menschlichen Stoffwechsels und ihren Einfluss auf Gesundheit und Krankheit zu charakterisieren.

Aktuelle Ergebnisse und Studien finden Sie unter www.omicscience.org.

Nachrichten

Ausgewählte Publikationen

Lotta LA, Pietzner M, Stewart ID, Wittemans LBL, Li C, Bonelli R, Raffler J, Biggs EK, Oliver-Williams C, Auyeung VPW, Luan J, Wheeler E, Paige E, Surendran P, Michelotti GA, Scott RA, Burgess S, Zuber V, Sanderson E, Koulman A, Imamura F, Forouhi NG, Khaw KT; MacTel Consortium, Griffin JL, Wood AM, Kastenmüller G, Danesh J, Butterworth AS, Gribble FM, Reimann F, Bahlo M, Fauman E, Wareham NJ, Langenberg C. A cross-platform approach identifies genetic regulators of human metabolism and health. Nat Genet. 2021 Jan;53(1):54-64. doi: 10.1038/s41588-020-00751-5.

Pietzner M, Wheeler E, Carrasco-Zanini J, Raffler J, Kerrison ND, Oerton E, Auyeung VPW, Luan J, Finan C, Casas JP, Ostroff R, Williams SA, Kastenmüller G, Ralser M, Gamazon ER, Wareham NJ, Hingorani AD, Langenberg C. Genetic architecture of host proteins involved in SARS-CoV-2 infection. Nat Commun. 2020 Dec 16;11(1):6397. doi: 10.1038/s41467-020-19996-z.

Lotta LA, Mokrosiński J, Mendes de Oliveira E, Li C, Sharp SJ, Luan J, Brouwers B, Ayinampudi V, Bowker N, Kerrison N, Kaimakis V, Hoult D, Stewart ID, Wheeler E, Day FR, Perry JRB, Langenberg C, Wareham NJ, Farooqi IS. Human Gain-of-Function MC4R Variants Show Signaling Bias and Protect against Obesity. Cell. 2019 Apr 18;177(3):597-607.e9. doi: 10.1016/j.cell.2019.03.044.

Lotta LA, Wittemans LBL, Zuber V, Stewart ID, Sharp SJ, Luan J, Day FR, Li C, Bowker N, Cai L, De Lucia Rolfe E, Khaw KT, Perry JRB, O'Rahilly S, Scott RA, Savage DB, Burgess S, Wareham NJ, Langenberg C. Association of Genetic Variants Related to Gluteofemoral vs Abdominal Fat Distribution With Type 2 Diabetes, Coronary Disease, and Cardiovascular Risk Factors. JAMA. 2018 Dec 25;320(24):2553-2563. doi: 10.1001/jama.2018.19329.

Prof. Claudia Langenberg

Computational Medicine

Kontaktinformationen
Anschrift:BIH - Digital Health Center
Charité – Universitätsmedizin Berlin
Campus Mitte
Kapelleufer 2

E-Mail:claudia.langenberg@charite.de