Forschungsinfrastrukturen

Für eine erfolgreiche translationale biomedizinische Forschung sind technologische Plattformen auf dem neuesten Stand der Technik Grundvoraussetzung. Daher stärkt das DZD gezielt den Ausbau von Forschungsinfrastrukturen für Schlüsseltechnologien an den DZD-Standorten und richtet zentrale Serviceeinrichtungen ein.

Dazu gehören präklinische Modelle, Geno- und Phänotypisierung, epidemiologische Kohorten, High-Throughput-Screening-Plattformen sowie ein GMP-Labor für Gewebe und Zellen zur Transplantation. Zudem schaffen zentrale Serviceeinrichtungen des DZD – wie zum Beispiel das klinische Studienmanagement, Bioproben- und Datenmanagement DZDconnect oder die Core Unit Computational Biomedicine – eine ideale Grundlage für die qualitativ hochwertige und kostengünstige Bearbeitung wissenschaftlicher Fragestellungen.

Präklinische Modellsysteme

Quelle: DZD

Zur Entwicklung von neuen Therapiekonzepten ist ein tiefes Verständnis der Pathologie des Diabetes im Menschen und in Tiermodellen unerlässlich

  • Deutsche Diabetes Mausklinik: Standardisierte Mausmodelle mit Fokus auf der Erforschung von Stoffwechselstörungen und Diabetes
  • Großtiermodelle: Schweinemodell zur Translation von Forschungsergebnissen hin zum Menschen
  • Human Islet Biobank: Humanes Pankreasgewebe zur Erforschung von neuen Therapieansätzen im Bereich der Betazelle
  • Zebrafisch

Translationale Forschung

Quelle: DZD

Die erfolgreiche Entwicklung von neuen Therapien - die Translation von Forschungsergebnissen - wird im DZD durch geeignete Infrastrukturen unterstützt:

  • Klinische Studien: DZD Klinische Studienplattform – zentrales Studien- und Datenmanagement der klinischen Studien des DZD 
  • Kohorten: Große Bevölkerungsstudien (Kohortenstudien) liefern Erkenntnisse zum Einfluss von Genen, Umwelt und Lebensstil. KORA- und EPIC-Kohorten – Epidemiologische Kohortenstudien dienen als Basis für Daten und Proben zu Diabetes. Die DZD Prädiabeteskohorte umfasst 8.106 Patienten zur Entwicklung personalisierter Präventionsstrategien für Typ-2-Diabetes.
  • High-Throughput-Screening-Plattform
  • GMP-Facility: Labore entsprechend des Standards nach GMP (Good Manufacturing Practice) ermöglichen die Vorbereitung von Zellen und Gewebe für die klinische Anwendung wie z.B. Transplantation.
  • MedChem Expertise Center der Deutschen Zentren für Gesundheitsforschung (DZG)

Geno- und Phänotypisierung

Quelle: DZD

Moderne Technologien und bildgebende Verfahren ermöglichen eine detaillierte Erfassung des Genoms (Gesamtheit der Erbinformation) bzw. physiologischer Parameter (Phänotyp)

  • Omics-Technologien
  • Genomics, Proteomics, Metabolomics
  • Plattform bildgebender Verfahren für präklinischen und klinischen Bereich

Bioproben

Quelle: DZD

Bioproben, wie Blut, Gewebe oder Urin, sind unverzichtbar in der biomedizinischen Diabetesforschung, um z.B. neue Biomarker für eine frühere und bessere Diagnostik zu finden. Das DZD sammelt in den klinischen Studien menschliche Biomaterialien für die DZD Biobank. Vorteil ist, dass diese Bioproben gemeinsam mit den erhobenen Daten von diesen ausgezeichnet phänotypisierten Spendern einen außerordentlichen Mehrwert für zukünftige Forschungsprojekte darstellen.

Ansprechpartnerin: Dr. Brigitte Fröhlich, DZD-Geschäftsstelle

DZD Basisdatensatz (Core Data Set)

© Rob Byron - Fotolia

Das DZD führt seit vielen Jahren deutschlandweit große klinische Multicenterstudien im Bereich Diabetes und Stoffwechselforschung durch.

Mit dem DZD Basisdatensatz hat das DZD eine Liste von für die Diabetesforschung relevanten klinischen Parametern definiert, die in allen DZD klinischen Studien einheitlich erfasst werden. Der Basisdatensatz besteht aus 8 Modulen mit über 120 Items sowie weiteren optionalen Modulen für Untersuchungen, die nur für spezielle Studien relevant sind.

Eine detaillierte Beschreibung jedes einzelnen Parameters trägt zu einer Standardisierung der Datenerhebung bei und gewährleistet, dass alle Daten studienübergreifend einheitlich bezeichnet, definiert und im gleichen Format erfasst werden. Dies ist Voraussetzung für eine studienübergreifende Vergleichbarkeit der Daten.

Der DZD Basisdatensatz ist auf Forschungsprojekte im Bereich des Typ-2-Diabetes im Erwachsenenalter ausgerichtet. Ebenfalls gut abgedeckt sind Fragestellungen im Bereich des Prädiabetes und der Stoffwechselforschung.

Ansprechpartnerin: Renate Schick, DZD Geschäftsstelle

DZD Basisdatensatz

Quelle: DZD

DZDconnect

Multicenterstudien, Kohorten, epidemiologische Langzeitstudien, präklinische Modelle, Geno- und Phänotypisierung liefern wertvolle gesundheitsrelevante Daten. Um diese Informationen standortübergreifend besser analysieren und die Daten den Forschenden zur Verfügung stellen zu können, hat das DZD das Datenmanagementprojekt DZDconnect aufgebaut. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz sollen Muster erkannt werden, um schneller Zusammenhänge von komplexen Datenmengen untersuchen zu können.

Ansprechpartner: Angela Dedié, DZD-Geschäftsstelle

Computational Biomedicine Group

Quelle: Helmholtz Zentrum München

Die Computational Biomedicine Group hat das Ziel, Bioinformatik und Datenanalyse im DZD  zu stärken. Damit steht allen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern im DZD eine zentrale Stelle für Expertise in der Bioinformatik zur Verfügung. Kooperationen werden projektbasiert aufgebaut: Die Forschenden wenden sich an das Labor und erörtern ihre wissenschaftlichen Fragestellungen, um so gemeinsam einen Bioinformatik-Analyseplan zu erarbeiten.

Ansprechpartner: Dr. Michael Menden, Helmholtz Zentrum München

DZD Online Tools

miR-QTL-Scan
Identifikation von miRNAs als regulative Elemente und verantwortliche Faktoren für Quantitative Trait Loci (QTL).

Collaborative Diabetes Cross
Grafische Darstellung von Quantitative Trait Loci (QTL) für Adipositas, Diabetes und Plasma Metabolite. Export von Genen in QTL-Regionen für weitere Analysen möglich.

Detaillierte Informationen