Anwendung flüchtiger Metaboliten für personalisierte Medizin

Größerer Forschungskontext: Toxische oder unzureichende Wirkungen von Medikamenten sind Ursache für fehlenden Therapieerfolg. Der Grund dafür liegt oft darin, dass die für den Abbau der Arzneimittel verantwortlichen Enzyme bei unterschiedlichen Personen nicht gleich effektiv sind. Wichtige Vertreter gehören zu der Cytochrom P450 (CYP) Enzymfamilie, welche für die Verstoffwechselung von über 70 Prozent der angewandten Medikamente in der Leber verantwortlich sind. Das größte Hindernis für eine korrekte Anpassung der Medikamentendosierung ist das Fehlen von einfachen Methoden für die Bestimmung der individuellen Aktivität dieser Enzyme. Die Entwicklung selektiver Testsubstrate für ein spezifisches CypP450 Enzyme würde enorme Vorteile bei der Vorhersage der individuellen Antwort einer Patientin / eines Patienten auf eine Arzneimitteltherapie bringen. Ziele: Ziel des geplanten Projektes ist es, neuartige Substrate ohne Isotopenmarkierung mittels Computervorhersage, in vitro Testung und metabolische Analyse für einen nicht-invasiven Atemtest zu entwickeln, der die Bestimmung von CYP 3A4 Enzymaktivität zukünftig direkt am Patienten ermöglicht. Der dabei verfolgte Ansatz ermöglicht eine erhebliche Reduktion der Dosis des Substrats und somit der Kosten eines Atemtests. Ansatz: Das FWF Projekt PREDICT benützt einen komplexen methodischen Ansatz, in dem Substrate für CYP 3A4 mit Hilfe von in silico Pharmakophor-Modellen so ausgewählt werden, dass durch deren Umsatz flüchtige Markersubstanzen entstehen, die im Atemgas nicht vorkommen. Die Substrate werden in zwei leberähnlichen Zellkultursystemen vorgetestet. Modifizierung der Substrate erfolgt basierend auf der Optimierung der kinetischen Parameter, der Volatilität und der Metabolisierungsrate, die in der in vitro Studien gemessen werden. Hochauflösende analytische Verfahren (Proton-Transfer-Time-of- Flight Massenspektrometrie, Gaschromatographie gekoppelt mit Massenspektrometrie und Flüssigchromatographie-Massenspektrometrie) werden zum Nachweis potentieller Biomarker zum Einsatz kommen. Innovationsgrad: Der im Projekt zu entwickelnde Ansatz erlaubt es für jeden Patienten die optimale Medikamentendosierung zu erreichen. Diese Methode kann für andere CYP Isoformen, wie z.B. 2D6, 2C9, 2C19 verwendet werden, um einen globalen Einblick in die Antwort auf verschiedene Medikamente eines einzelnen Patienten zukünftig zu erhalten. Wesentlich beteiligte WissenschaftlerInnen: Dr. Veronika Ruzsanyi, Prof. Klaus Liedl, Universität Innsbruck; Prof. Jakob Troppmair, Medizinische Universität Innsbruck; Prof. Thierry Langer, Universität Wien, Dr. Sarah Kammerer, Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg

Die Wirkung vieler Medikamente ist bei Patientinnen und Patienten sehr unterschiedlich - bei manchen zeigt ein Medikament kaum Wirkung, während es bei anderen zu Nebenwirkungen kommt. Ein Grund hierfür sind die Enzyme die im Körper die Medikamente abbauen. Besonders wichtig ist die sogenannte Cytochrom-P450-(CYP)-Familie, die für den Abbau von über 70 % aller Medikamente verantwortlich ist. Dies stellt die personalisierte Medizin vor eine Herausforderung, da es bisher keine einfachen Methoden gibt, um die Enzymaktivität einer Person zu bestimmen. Neue Methoden mit spezifischen Biomarkern für einzelne CYP-Enzyme könnten dabei helfen, die Wirkung von Medikamenten besser vorherzusagen. Ziel des PREDICT-Projekts war die Entwicklung neuer Substrate, die ohne aufwendige und teure isotopische Markierung in einem nicht-invasiven Atemtest genutzt werden können. Dazu wurde die Aktivität des CYP3A4-Enzyms anhand von Biomarkern bestimmt, wobei ein interdisziplinärer Forschungsansatz zum Einsatz kam. Im Projekt wurden zunächst geeignete Substrate mithilfe von Computermodellen ausgewählt, die bei ihrem metabolischem Abbau flüchtige Stoffe bilden, die nicht oder nur in geringen Mengen in der Atemluft vorkommen. Diese Substrate wurden dann in speziellen Zellkulturen getestet. Dabei wurden analytische Methoden entwickelt um die Metaboliten nachzuweisen und quantifizieren. Durch gezielte Veränderungen der Moleküle wurden Eigenschaften wie Abbaugeschwindigkeit, Flüchtigkeit und Biomarker-Ausbeute optimiert. Für die Analyse der Marker kamen hochpräzise, moderne Messverfahren zum Einsatz. Erste erfolgreiche Ergebnisse wurden mit Tolterodin erzielt, das den nicht toxischen flüchtigen Stoff Aceton bildet. Durch gezielte Modifikationen entstand Diisopromin als Alternative mit besserem Abbau und höherer Marker-Ausbeute. Da Aceton jedoch auch aus anderen Stoffwechselprozessen im Atem vorkommt, wurden weitere Veränderungen am Substrat vorgenommen, wodurch das Substrat Gstachamin entstand, das den spezifischeren flüchtigen Biomarker, Butanon bildet. Die ersten Ergebnisse deuten darauf hin, dass Gstachamin für eine nicht-invasive Bestimmung der CYP3A4-Enzymaktivität geeignet sein kann. Unser Ansatz eröffnet die Möglichkeit, die optimale Medikamentendosis für jede Patientin und jeden Patienten individuell zu bestimmen. Außerdem kann das Konzept auf weitere CYP-Enzyme übertragen werden, sodass künftig ein umfassender Einblick in die individuelle Reaktion auf verschiedene Medikamente möglich wird.