Gesamtziel des Vorhabens

Das Deutsche Epigemon Programm DEEP wird ein koordiniertes, interdisziplinäres Netzwerk zur Epigenom-Forschung in Deutschland etablieren. Innerhalb der kommenden fünf Jahre wird DEEP 70 humane und murine Referenz-Epigenome für primäre Zell-und Gewebetypen in normalen und erkrankten Zuständen generieren. DEEP wird sich dabei zunächst auf Adipozyten, Hepatozyten, Makrophagen/Monozyten, Fibroblasten, Epithelzellen und T-Gedächtnis/Effektorzellen im Kontext bestimmter metabolischer und entzündlicher Erkrankungen konzentrieren. Die Epigenome werden ausschließlich mit Hilfe von Next Generation Sequencing Technologien generiert. DEEP vereint eine große experimentelle und bioinformatische Expertise, um die Referenz-Epigenome zu kompilieren, visualisieren und, als Beitrag zu IHEC, in einer öffentlich zugänglichen Datenbank abzulegen.

Schwerpunkt von DEEP ist die funktionelle Interpretation der Referenz-Epigenome, um damit neue Erkenntnisse über die epigenetische Regulation bzw. Dysregulation zellulärer Programme bei komplexen Erkrankungen mit hoher sozio-ökonomischer Bedeutung zu gewinnen. Die in DEEP durchgeführten krankheitsorientierten Studien an Maus-Modellen und menschlichen Zellen befassen sich direkt mit mechanistischen Aspekten. Das Gesamtziel dieser Projekte ist es, die epigenetische Kontrolle zellulärer Funktionen im Kontext komplexer systemischer Erkrankungen wie Adipositas, Fettleber, Morbus Crohn und rheumatoider Arthritis sowohl auf Ebene der einzelnen Zelltypen als auch ihrer Verbindungen untereinander, zu verstehen. DEEP wird in eine Reihe nationaler und internationaler Forschungsprogramme integriert, um das erste Netzwerk epigenomischer biomedizinischer Forschung in Deutschland zu etablieren. Dazu wird DEEP ein offenes Netzwerk bilden, in das - nach einer erfolgreichen Zwischenbewertung - 30 neue Epigenom-Projekte aus sich neu entwickelnden Bereichen integriert werden.

Epigenom-Daten-Produktion

Das Epigenom einer Zelle wird vom Zusammenspiel aus DNA-Methylierung, Histon-Modifikationen, Chromatin-Zugänglichkeit und der Zusammenstellung kodierender und nicht-kodierender RNA Moleküle bestimmt (Bernstein et al. Nature Biotechnology, 2010). In DEEP werden 70 Epigenome durch ein koordiniertes Netzwerk aus sechs Datenproduktions-Einheiten generiert (TP2-1 bis TP2-3). Diese Zentren vereinen komplementäre Fachkompetenz für die Produktion von Epigenomen menschlicher und muriner Zellen und Geweben nach den höchstmöglichen Standards. Jedes Epigenom umfasst dabei eine Sammlung aus genomweiten Bisulfit-Sequenze (WGBS), Chromatin Immunopräzipitation (ChIP-Seq), Chromatin-Zugänglichkeit (DNase-Seq) und Tiefensequenzierung von langen/kurzen RNAs (RNA-Seq). Die parallelen agierenden Datenproduktions-Einheiten haben einen Krankheits- und Zelltypspezifischen Fokus und werden eng mit den krankheitsorientierten Partnern zusammenarbeiten. Sie tragen damit aktiv zur anschließenden bioinformatischen Analyse und Interpretation der Daten bei.

Bioinformatische Analysen

Vier bioinformatische Teilprojekte (TP1-1 – TP1-4) befassen sich mit der Sammlung, Kartierung, Visualisierung, Integration und Interpretation der von den Sequenziereinheiten generierten epigenomischen Daten. Das Daten-Sammel-Zentrum (DSZ) in Heidelberg (TP1-2) sowie das Daten-Analyse-Zentrum (DAZ) in Saarbrücken (TP1-1) bilden das bioinformatische Zentrum des Konsortiums. Das DSZ ist neben der Pseudonymisierung der Proben für die Sammlung der primär Qualitäts-kontrollierten Daten von den Sequenziereinheiten zuständig. WGBS-, DNase-Seq-, ChIP-Seq- und RNA-Seq-Daten werden kartiert und ans DSZ übergeben. Alle DAZs werden neue Konzepte und Server-basierte Software-Tools für die Analyse und Visualisierung epigenomischer Daten aus den Bereichen DNA-Methylierung, Chromatin-Struktur & Modifikation und funktionelle RNA Expressionsmuster entwickeln.

Krankheitsorientierte Untersuchungen

Ein Schlüsselelement von DEEP ist die Untersuchung krankheitsorientierter Aspekte mittels vergleichender Epigenomik. Ergänzend dazu werden sieben Forschungsgruppen vergleichende funktionelle Studien durchführen, um die epigenetische Beteiligung an metabolischen (TP4-1 und TP4-2) und inflammatorischen (TP5-1 bis TP5-3) Krankheiten zu verstehen und zu validieren. Die krankheitsorientierten Projekte beschäftigen sich mit Adipositas, Fettleber, rheumatoider Arthritis und entzündlichen Darmerkrankungen. Alle krankheitsorientierten Projekte erfüllen eine doppelte Funktion in DEEP:

  1. liefern sie aufgereinigte Zellen bzw. Gewebe mit definiertem Zustand (gesund/erkrankt) für die epigenomische Analyse (Adipozyten, Monozyten, Makrophagen, Hepatozyten, T-Zellen, Fibroblasten, Epithelzellen) und
  2. etablieren sie Modellsysteme und wenden diese an, um die durch Interpretation der Daten erstellten Hypothesen (funktionell) zu testen.

Die Projekte werden eng mit den Daten-produzierenden und den Daten-analysierenden Einheiten kooperieren, um neue Einblicke in die Pathophysiologie systemischer Erkrankungen zu gewinnen und mögliche Ansätze für neue Diagnostika und Therapien zu definieren.