dc.contributor.author
Georgieva, Yuliya
dc.date.accessioned
2018-06-07T20:41:42Z
dc.date.available
2014-02-24T14:39:15.877Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/7026
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-11225
dc.description
Table of Contents Acknowledgement 3 List of abbreviations 9 1\. Introduction
14 1.1. Diagnostic aspects in neurodegenerative disorders 16 1.1.1. Morbus
Alzheimer (AD) diagnostics 16 1.1.2. Multiple sclerosis (MS) diagnostics 22
1.1.3. Serological autoimmunity-based biomarkers 25 1.2. High-throughput
screening technologies 28 1.2.1. Protein macroarray technology 29 1.2.2.
Filamentous phage display of full-ORF polypeptides 31 1.2.3. Next generation
sequencing 36 2\. Objective 40 3\. Materials 42 3.1. Consumables 42 3.2.
Chemicals, buffers and solutions 43 3.3. Growth culture media and additives 46
3.4. E. coli strains 47 3.5. Helper phages 47 3.6. Plasmids and OC source
libraries 47 3.7. Protein macroarrays 48 3.8. Human blood sera 48 3.9.
Antibodies 50 3.10. Magnetic beads and affinity columns 51 3.11. DNA and
Protein markers 51 3.12. Kits 52 3.13. Enzymes 52 3.14. Oligonucleotides 53
3.15. Laboratory equipment 54 3.16. Software 55 4\. Methods 57 4.1. Molecular
biology based methods 57 4.1.1. DNA purification 57 4.1.1.1. DNA extraction
from agarose gel 57 4.1.1.2. DNA precipitation with ethanol 57 4.1.1.3.
Plasmid purification 57 4.1.2. DNA digestion with restriction enzymes 58
4.1.3. Dephosphorylation of digested plasmids 58 4.1.4. DNA separation in
agarose gel electrophoresis 58 4.1.5. DNA amplification by polymerase chain
reaction (PCR) 58 4.1.6. DNA ligation 59 4.1.7. Gateway LR recombination 60
4.1.8. DNA Sanger sequencing 61 4.1.9. Preparation of electro-competent E.
coli cells 61 4.1.10. Transformation of E. coli cells by electroporation 61
4.2. Protein biochemistry based methods 62 4.2.1. IPTG-induced protein
expression in E.coli cells 62 4.2.2. Protein extraction under native and
denatured conditions 62 4.2.2.1. Cytoplasmic protein extraction 62 4.2.2.2.
Periplasmic protein extraction 63 4.2.3. IMAC purification of recombinant
His6-tagged proteins 63 4.2.3.1. Purification with Ni-NTA-Agarose at gravity
flow (batch purification) 63 4.2.3.2. Purification with Ni-NTA columns on an
FPLC system 63 4.2.4. Concentrating proteins 64 4.2.5. Protein separation in
SDS PAGE 64 4.2.6. Coomassie staining 64 4.2.7. Silver staining 64 4.2.8.
Western Blot 65 4.2.9. Protein ELISA 65 4.2.10. Determination of total
immunoglobulin titers in blood sera 66 4.3. Protein macroarray technology 66
4.3.1. Protein macroarrays hybridization with human sera 66 4.3.2. Data
analysis with AIDA Image Analyzer 67 4.4. Filamentous phage display based
methods 67 4.4.1. Preparation of M13K07 helper phage 67 4.4.2. Phage titer
determination 67 4.4.3. Preparation of recombinant M13 phages 68 4.4.4.
Loading of tosyl-activated magnetic beads with human autoantibodies 69 4.4.5.
Bio-panning procedures 71 4.4.5.1. Semi-automated selection on a magnetic
particle processor 71 4.4.5.2. Polyclonal phage ELISA 74 4.5. Next generation
sequencing on Illumina Genome Analyzer 75 4.5.1. Preparation of phage-derived
full-ORF gene inserts for sequencing 75 4.5.2. Processing of sequencing
samples and applied NGS protocols 76 4.5.3. Bioinformatical raw data
processing 76 4.6. Statistical analysis of final ELISA results 76 5\. Results
78 5.1. Determination of total immunoglobulin titers in blood sera 78 5.2.
High-throughput autoantibody screening on protein macroarrays 78 5.3. Semi-
automated selection of human autoantigens, presented on M13 phages 83 5.3.1.
Generation of human full-ORF phagemid libraries 83 5.3.1.1. Construction of
destination pYG-vector series 85 5.3.1.2. LR reactions and phagemid library
validation 89 5.3.1.3. Phagemid libraries evaluation with EGFP 93 5.3.2.
Autoantigens selection procedures 98 5.3.2.1. Loading magnetic beads with
human autoantibodies 98 5.3.2.2. Polyclonal phage ELISA 100 5.3.3. Preparation
of DNA samples for sequencing on Illumina Genome Analyzer 105 5.3.4.
Enrichment analysis of NGS results 106 5.4. Validation of identified biomarker
candidates 107 5.4.1. Selection of biomarker candidates for recombinant
bacterial expression 107 5.4.2. Recombinant bacterial expression, IMAC
purification and autoantigen ELISA of selected biomarker candidates 108
5.4.2.1. PRDX1 109 5.4.2.2. TANK 113 5.4.2.3. TRAF4 114 5.4.2.4. ANXA2 115
5.4.2.5. DTNBP1 118 5.4.2.6. GDI1 121 5.4.2.7. NDRG4 122 5.4.2.8. PAX6 125
5.4.2.9. ANKHD1 126 5.4.2.10. DEAF1 129 5.4.3. Cross-reactivity tests of HRP-
conjugated anti-human antibodies 132 6\. Discussion 135 6.1. Results from
protein macroarray screening 135 6.2. Results from phage display screening 140
6.3. Results from biomarkers validation in ELISA 145 6.4. Could I achieve the
aims of my thesis? 149 7\. Summary 151 8\. Zusammenfassung 153 9\. References
156 10\. Supplementary 169 10.1. Lists of autoantigens from protein macroarray
screenings 169 10.2. Lists of autoantigens from phage display screenings 175
11\. Appendix 179 11.1. List of figures 179 11.2. List of tables 181
dc.description.abstract
Neurodegenerative diseases such as Morbus Alzheimer (AD) and Multiple
Sclerosis (MS) affect millions of people each year. Since AD is directly
related to higher age and human population gets constantly older, a
significant increase of AD-cases is to be expected in the next decades. With
this, also health policy costs for treatment and patients care will inevitably
raise. Both disorders are incurable and characterized by a dramatic decline of
life quality, causing heavy burdens to patients, family members and
caretakers. Accordingly, both, pharmaceutical industry and academic science
undertake great efforts in exploring treatment and diagnostic possibilities.
Yet, in both cases, despite many significant achievements, major aspects of
disease cause, risk factors or medication alternatives are still unclear.
Particularly, differential diagnosis of AD and MS proved to be a notably
difficult area. Main disease manifestations like dementia by AD or muscle
dysfunctions by MS, are shared by other neurodegenerative disorders and cannot
be easily assigned. In addition, biopsying brain or spinal nerve tissue in a
living person is not executable. Hence, clinical diagnosis of AD still mainly
relies on psychological tests and medical history by proxy. Diagnostic
procedures for MS include also MRI and spinal liquor analysis. However, the
heterogeneity of the manifold MS-subforms and symptoms is an additional
challenge. Thus, novel diagnostic tools, based on biochemical information, are
desperately needed. These should allow precise, preferably early diagnosis and
with this, better prognostic and therapeutic chances. Blood serum is an ideal
medium for diagnostic purposes. Withdrawal can be easily performed and is not
harming for patients. Because of its role as a main transport system, it is a
precious information carrier about organism’s health status. Furthermore, all
major players of the immune system, e.g. specialized cells, antibodies and
molecular messengers circulate there. Thus, in the field of autoimmune
disorders, many diagnostic platforms are based on detection and analysis of
serum autoantibodies. But also diseases, which do not have a distinct
autoimmune background, can potentially lead to pathologic changes in the
natural autoimmunity. According to my thesis hypothesis, AD is one such
example. Although no distinct immunological reasons are currently known, it
seems to provoke autoimmune reactions. As massive brain tissue degradation and
progressive leakage in the brain blood barrier take place, it can be
hypothesized that inflammatory processes lead to autoantibody production in
order to eliminate necrotic organic material. Thus, AD patients’ blood sera
could feature specific autoantibody patterns, distinguishable from sera of
healthy individuals. On the other hand, MS is a classical example of an
autoimmune disorder and served here as a comparative reference to AD. Main aim
of my work was to analyze AD-, MS- and Healthy blood sera for disease specific
autoantigens that could be applied as novel biomarkers for diagnostic
purposes. This was done using two different high-throughput screening
technologies: protein macroarrays with spotted cDNA expression clones on the
one hand and phage display of human full-ORF libraries in combination with a
next generation sequencing platform on the other. Five sera from each of the
three cohorts were screened on protein macroarrays for reaction against IgG
and IgA autoantibodies. For the second screening I generated new phage vector
series first, compatible with the Gateway cloning system. Special focus was
laid on functional presentation of the full-ORF-polypeptides on phage surface.
For this, I implemented all three major E. coli secretion pathways This step
led to a considerable expansion of the range of properly folded and presented
proteins. On the example of EGFP, I could finally demonstrate usability and
functionality of the new vector series. Next, full-ORF phagemid libraries were
generated and bio-panning with four-round selections with two sera from each
of the three cohorts were performed in a semi-automatic way. Again,
autoantigen detection was performed with IgG and IgA sera autoantibodies. DNA
from both initial and selected phages was deep sequenced on an Illumina Genome
Analyzer platform. In both screenings numerous disease-specific AD- and MS-
autoantigens could be identified. Potential candidates with best performances
were recombinantly expressed in E. coli and affinity purified. These were
finally re-validated with an enlarged set of 20 sera from each cohort, in
ELISA assays. In conclusion, my results fully confirmed my initial hypothesis
that non-autoimmune disorders like AD evoke autoimmune interactions that are
detectable in proteomics-based high-throughput screenings. The novel disease-
related autoantigens are potentially promising biomarker candidates for
multiparametric diagnostic assays. Furthermore, I could demonstrate that IgA
autoantibodies exhibit pronounced immunoreactivity in blood serum and are
therefore well-suited for this kind of screenings besides IgG. Finally, I
succeeded in adapting the phage display technology for functional presentation
of full-ORF polypeptides. The newly generated pYG vector series and human
full-ORF-phagemid libraries are valuable resources that can be applied in
diverse selections in future.
de
dc.description.abstract
Millionen von Menschen erkranken jährlich an neurodegenerativen Erkrankungen
wie Morbus Alzheimer (AD) und Multiple Sklerose (MS). Aufgrund der direkten
Relation zwischen AD und höherem Alter sowie der fortschreitenden Veralterung
der Bevölkerung, kann in den nächsten Jahrzehnten eine erhebliche Zunahme an
AD-Fällen erwartet werden. Folglich ist auch ein Anstieg der Gesundheitskosten
für die Behandlung und Pflege unvermeidlich. Beide Erkrankungen sind nicht
heilbar, charakterisieren sich durch eine dramatische Abnahme der
Lebensqualität und verursachen schwere Belastungen für Patienten,
Familienmitglieder und Pfleger. Entsprechend groß sind die Bemühungen in der
pharmazeutischen Industrie und in der akademischen Forschung, neue
therapeutische und diagnostische Ansätze zu finden. Trotz zahlreicher
bedeutender Entdeckungen sind in beiden Fällen Krankheitsursachen,
Risikofaktoren und Medikationsalternativen immer noch unklar. Vor allem die
Differenzialdiagnose von AD und MS erwies sich als besonders schwierig.
Zentrale klinische Manifestationen wie Demenz bei AD oder
Muskelfunktionsstörungen bei MS kommen auch bei anderen neurodegenerativen
Erkrankungen vor und sind daher nicht leicht zuzuordnen. Außerdem sind
Biopsien aus dem Hirn- oder Rückenmarksgewebe lebender Menschen nicht
durchführbar. Daher beruht die klinische AD Diagnose immer noch hauptsächlich
auf psychologischen Tests und Angehörigenanamnese. Diagnostische Maßnahmen für
MS beinhalten auch MRI und die Analyse der Wirbelsäulenflüssigkeit. Allerdings
ist die Heterogenität der unterschiedlichen MS-Subformen und –Symptome eine
zusätzliche Schwierigkeit. Somit werden neue, auf biochemische Informationen
basierende diagnostische Werkzeuge dringend gebraucht. Diese sollen eine
präzise, möglichst frühe Diagnose und damit auch bessere prognostische und
therapeutische Perspektiven bieten können. Blutserum ist ein ideales Medium
für diagnostische Zwecke. Die Entnahme ist einfach durchzuführen und ist nicht
invasiv für Patienten. Als Haupttransportsystem ist Blut ein wertvoller
Informationsträger für den Gesundheitsstatus des Organismus. Des Weiteren
zirkulieren im Blut alle Hauptkomponente des Immunsystems, wie z.B.
spezialisierte Zellen, Antikörper und molekulare Messenger. Auf dem Gebiet der
Autoimmunerkrankungen basieren daher viele diagnostische Plattformen auf dem
Nachweis und der Analyse von Serum-Autoantikörpern. Aber auch Krankheiten ohne
erkennbaren autoimmunen Hintergrund können unter Umständen zu pathologischen
Veränderungen der angeborenen Autoimmunität führen. Der Hypothese meiner
Dissertation zufolge ist AD ein Beispiel dafür. Obwohl bis dato keine
deutlichen immunologischen Zusammenhänge bekannt sind, scheint AD
Autoimmunreaktionen auszulösen. Aufgrund des massiven Abbaus des Hirngewebes
und der zunehmenden Durchlässigkeit der Blut-Hirn-Schranke kann vermutet
werden, dass Entzündungsprozesse zur Produktion von Autoantikörpern führen,
die nekrotisches organisches Material beseitigen. Demzufolge könnten Blutseren
von AD Patienten spezifische Autoantikörperprofile aufweisen, die sich von
Seren gesunder Probanden unterscheiden lassen. MS ist andererseits ein
klassisches Beispiel einer Autoimmunerkrankung und diente hier als
Vergleichsreferenz zu AD. Die Hauptaufgabe meiner Arbeit war es, Blut Seren
von AD-, MS- und gesunden Probanden auf krankheitsspezifische Autoantigene zu
analysieren, die als neue Biomarker für diagnostische Zwecke dienen könnten.
Dafür wurden zwei unterschiedliche Hochdurchsatz-Screening Technologien
eingesetzt: Protein Macroarrays mit gespotteten cDNA Expressionsklonen und
Phagen-Display von humanen full-ORF Bibliotheken in Kombination mit einer
Sequenzierungsplattform der nächsten Generation. Fünf Seren aus jeder der drei
Kohorten wurden auf Protein Macroarrays auf Reaktivitäten gegen IgG und IgA
Autoantikörper gescreened. Für das zweite Screening generierte ich zunächst
neue, mit dem Gateway-Klonierungssystem kompatible Phagen-Vektoren. Dabei
wurde ein besonderer Fokus auf die funktionale Präsentation der full-ORF-
Polypeptide auf der Phagenoberfläche gelegt. Dafür implementierte ich alle
drei E. coli Hauptsekretionswege, was zu einer deutlichen Erweiterung der
Menge an korrekt gefalteten und präsentierten Proteine führte. Am Beispiel mit
EGFP konnte ich schließlich die Verwendbarkeit und Funktionalität der neuen
Vektorreihe demonstrieren. Als nächstes wurden full-ORF-Phagen-Bibliotheken
generiert und Bio-Panning mit vier Selektionsrunden und zwei Seren aus jeder
der drei Kohorten im semi-automatischen Verfahren durchgeführt. Erneut wurden
die Autoantigene mit IgG und IgA Autoantikörpern detektiert. Die DNS von
Ausgangs-, wie auch von selektierten Phagen wurde mittels der Illumina Genome
Analyzer Platform durchsequenziert. Bei beiden Screenings konnten
krankheitsspezifische AD- und MS-Autoantigene identifiziert werden. Die
potentiellen Kandidaten mit den besten Ergebnissen wurden in E. coli
exprimiert und mittels Affinitätschromatographie aufgereinigt. Diese wurden
schließlich mit größeren Sätzen von 20 Seren aus jeder Kohorte im ELISA-
Experiment re-validiert. Zusammenfassend bestätigen meine Ergebnisse meine
Hypothese, dass auch nicht-autoimmune Erkrankungen wie AD autoimmune
Interaktionen hervorrufen können, die in Proteomics-basierten Hochdurchsatz-
Screenings nachweisbar sind. Die neuen 10 AD und 3 MS Autoantigene sind
vielversprechende Biomarker Kandidaten für multiparametrische diagnostische
Tests. Des Weiteren konnte ich zeigen, dass IgA Autoantikörper eine
ausgeprägte Immunoreaktivität im Blutserum aufweisen und somit neben IgG sehr
gut für Screenings dieser Art geeignet sind. Schließlich gelang es mir, die
Phagen Display Technologie für die funktionale Präsentation von full-ORF-
Polypeptiden zu adaptieren. Die neu generierte pYG Vektorreihe und die humanen
full-ORF-Phagemid-Bibliotheken sind wertvolle Ressourcen, die zukünftig in
verschiedensten Selektionen eingesetzt werden können.
de
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject
Multiple sclerosis
dc.subject
diagnostic biomarkers
dc.subject
protein macroarrays
dc.subject
next generation sequencing
dc.subject.ddc
500 Naturwissenschaften und Mathematik::570 Biowissenschaften; Biologie
dc.subject.ddc
500 Naturwissenschaften und Mathematik::570 Biowissenschaften; Biologie::572 Biochemie
dc.subject.ddc
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften
dc.title
Detection of novel serological biomarkers in two neurodegenerative disorders
dc.contributor.contact
yuliya_georgieva@gmx.de
dc.contributor.firstReferee
Prof. Dr. Burghardt Wittig
dc.contributor.furtherReferee
Prof. Dr. Hans Lehrach
dc.date.accepted
2014-02-14
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000096248-1
dc.title.subtitle
Morbus Alzheimer and Multiple Sclerosis
dc.title.translated
Detektion neuer serologischer Biomarker bei zwei neurodegenerativen
Erkrankungen
en
dc.title.translatedsubtitle
Morbus Alzheimer und Multiple Sklerose
en
refubium.affiliation
Biologie, Chemie, Pharmazie
de
refubium.mycore.fudocsId
FUDISS_thesis_000000096248
refubium.mycore.derivateId
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