Proteomanalytik und bildgebende Diagnostik am Maus-Modellsystem

Abstract

In der vorliegenden Arbeit wurden mittels Proteomanalyse geschlechtsspezifische Abundanzunterschiede für eine Reihe von Proteinen im murinen Myokardium identifiziert, darunter auch solche die sich als potentielle Biomarker für kardiovaskuläre Erkrankungen eignen. In einer zweiten Studie wurde an einem Maus-Modellsystem für Frontotemporale Demenz mittels Fraktionierung und Charakterisierung der isolierten Protein-Spezies gezeigt, dass sich pathologische Tau-Proteinspezies in den Synapsen akkumulieren. Diese nicht-phosphorylierten und oligomerisierten Proteinspezies könnten in direktem Zusammenhang mit kognitiven Einschränkungen der Tiere stehen. In den drei Veröffentlichungen zum Bioimaging wurde ein Standardisierungsverfahren für die bildgebende LA-ICP-Massenspektrometrie entwickelt. Durch das neuartige Verfahren, bei dem ein Standard durch Tintenstrahldruck homogen und reproduzierbar auf FFPE-Gewebeproben aufgebracht wird, konnte das Problem der instrumentellen Drift von LA-ICP-Messgeräten ausgeglichen werden. Dies erlaubte die eindeutige Zuordnung kleinster Abundanzunterschiede für Biomarker in einem Mausmodell für Morbus Parkinson.

In this thesis proteome analysis was utilized to identify proteins in murine myocardium that are regulated by gonadal hormones. Some of these could potentially act as biomarkers for cardiovascular diseases. In a second study protein fractionation and characterization was performed for a murine model of frontotemporal dementia. Analysis of the isolated protein-species revealed that pathologic tau-protein species are accumulated within the synapse. These non-phosphorylated and oligomeric protein species could have a direct impact on cognitive impairment of the animals. Within the three papers on bioimaging a standardization technique for LA-ICP mass spectrometry was developed. The novel approach is using ink-jet printing to apply a standard homogenously and reproducible onto the surface of FFPE-sample slides. The new method allows to compensate instrumental drifts and therefore to discriminate minimal variations of biomarker abundances within a murine model for parkinson’s disease.