Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-3606
Main Title: Serum metabolites and their association with risk of type 2 diabetes and cardiovascular diseases
Subtitle: A targeted metabolomics approach in EPIC-Potsdam
Translated Title: Serum Metabolite und ihr Zusammenhang mit dem Risiko für Typ-2-Diabetes und Herz-Kreislauferkrankungen
Translated Subtitle: ein Targeted Metabolomics-Ansatz in EPIC-Potsdam
Author(s): Flögel, Anna
Advisor(s): Busse, Reinhard
Granting Institution: Technische Universität Berlin, Fakultät VII - Wirtschaft und Management
Type: Doctoral Thesis
Language: English
Language Code: en
Abstract: Die weltweit gestiegene Inzidenz und Prävalenz chronischer Erkrankungen wie Typ-2-Diabetes und Herz-Kreislauf-Erkrankungen ist durch viele Faktoren begründet. Um die Komplexität ihrer Pathophysiologie besser abzubilden, scheint die Anwendung umfassender und systematischer Ansätze der Untersuchung einzelner Risikofaktoren überlegen. Die analytische Biochemie bietet entsprechende Technologien. So ermöglicht der Targeted Metabolomics-Ansatz beispielsweise die gleichzeitige Messung hunderter niedermolekularer Verbindungen (Metabolite). Die Kombination von Metabolomics mit einem epidemiologischen Studiendesign bietet dabei vielversprechende Möglichkeiten, sich den biologischen Mechanismen und Stoffwechselwegen, die bei der Entstehung chronischer Erkrankungen eine Rolle spielen könnten, zu nähern. Zudem können im Rahmen einer prospektiven Kohortenstudie prädiktive Metabolite untersucht werden, die zur frühzeitigen Identifizierung von Hochrisikopersonen chronischer Erkrankungen beitragen könnten. Bevor Metabolomics jedoch im Rahmen epidemiologischer Studien eingesetzt werden kann, müssen Fragen zu technischer und biologischer Variabilität sowie der Reliabilität der Metabolite geklärt werden. Da Metabolite sehr kurzfristig auf Reize reagieren können, ist eine einzelne Messung, auf der epidemiologische Studien häufig beruhen, nicht immer ausreichend. In Anbetracht dieser Herausforderungen war es das Ziel dieser Arbeit, einen Targeted Metabolomics-Ansatz anzuwenden, der die Messung von 163 Serum-Metaboliten im Rahmen der European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC)-Potsdam-Studie beinhaltete. Dabei wurde zuerst die technische und biologische Variabilität der Metabolite mit Daten von wiederholten Messungen untersucht und die Reliabilität der Metabolite als Intraklassen-Korrelationskoeffizient ausgedrückt. Im Anschluss daran wurde eine quantitative Schätzung vorgenommen, inwieweit das Relative Risiko (RR) durch die limitierte Reliabilität abgeschwächt wird. Der Zusammenhang zwischen Metaboliten und dem Risiko für Typ-2-Diabetes und Herz-Kreislauf-Erkrankungen wurde in einer Fall-Kohortenstudie untersucht, die alle inzidenten Fälle von Typ-2-Diabetes (n=849), Herzinfarkt (n=274) und Schlaganfall (n=260) der gesamten Kohorte beinhaltete sowie eine zufällig gezogene Subkohorte von 2500 Personen. Mittels multivariabel-adjustierter Cox-Regressionsanalyse in Kombination mit Korrektur für multiples Testen wurden Metabolite identifiziert, die mit dem Risiko für Typ-2-Diabetes und Herz-Kreislauf-Erkrankungen assoziiert waren. Um Metaboliten-Faktoren basierend auf deren Korrelation zu generieren, wurde zusätzlich eine Hauptkomponentenanalyse durchgeführt. Der Zusatznutzen der Metabolite zur Risikoprädiktion wurde anhand von Maßzahlen der Diskriminierung und Kalibrierung im Vergleich zu etablierten Risikofaktoren abgeschätzt. Von den 163 gemessenen Metaboliten wurden basierend auf ihrer technischen Variabilität und der Detektionsgrenze des Messinstruments 127 Metabolite in die Analyse einbezogen. Die meisten Metabolite wiesen eine ausreichende Reliabilität auf, dennoch zeigten insbesondere Metabolite mit niedriger Serumkonzentration eine geringe Reliabilität. Dieses könnte eine relevante Abschwächung des RR und damit einhergehend einen Verlust der statistischen Power bewirken. Von den 127 Metaboliten waren nach Korrektur für multiples Testen 34 Metabolite mit dem Typ-2-Diabetes-Risiko assoziiert. Insbesondere waren erhöhte Konzentrationen von verzweigtkettigen und aromatischen Aminosäuren, Hexose und Diacyl-Phosphatidylcholinen sowie geringere Konzentrationen von Glycin, Lyso-Phosphatidylcholinen, Sphingomyelinen und Acyl-Alkyl-Phosphatidylcholinen mit einem erhöhten Typ-2-Diabetes-Risiko assoziiert. Zudem war ein Metaboliten-Faktor, der mit einem höheren Typ-2-Diabetes-Risiko zusammenhing, auch mit einem erhöhten Risiko für Herzinfarkt und Schlaganfall assoziiert (RR (95% Konfidenzintervall) bei Vergleich der extremen Quintile, p-trend über die Quintile: entsprechend, Typ-2-Diabetes: 3.82 (2.64-5.52), p<0.0001; Herzinfarkt: 2.20 (1.31-3.69), p<0.001; Schlaganfall: 1.87 (1.05-3.36), p=0.01). Außerdem hingen 11 einzelne Metabolite aus der Gruppe der Sphingomyeline und Phosphatidylcholine nach Korrektur für multiples Testen positiv mit dem Herzinfarktrisiko zusammen. Keiner der individuellen 127 Metabolite war jedoch mit dem Schlaganfallrisiko assoziiert. Die beobachteten Zusammenhänge waren unabhängig von etablierten Risikofaktoren und blieben nach weiterer Adjustierung für klassische Biomarker chronischer Erkrankungen teilweise signifikant. Ferner trugen die Metabolite zur Risikoprädiktion von Typ-2-Diabetes und Herzinfarkt bei. Durch Kombination mit etablierten Risikofaktoren konnten Diskriminierung und Kalibrierung weiter verbessert werden. In der vorliegenden Arbeit ist es gelungen einen Targeted-Metabolomics-Ansatz in systematischer Vorgehensweise auf die prospektive EPIC-Potsdam-Studie anzuwenden. Einerseits konnten vielversprechende Kandidaten für Typ-2-Diabetes und Herzinfarkt identifiziert werden, andererseits unterstreichen die Ergebnisse der Arbeit die Bedeutung, die Grenzen der Metaboliten-Messungen zu verstehen, um valide Risikoschätzer und ausreichend statistische Power in epidemiologischen Studien zu erreichen. Fazit ist, dass Metabolomics im Rahmen einer epidemiologischen Studie trotz der damit einhergehenden Herausforderungen viel Potential zur Untersuchung des Risikos chronischer Erkrankungen bietet. Zukünftige Studien sollten Determinanten der hier untersuchten Metabolite näher beleuchten. Zusätzlich könnte ein Untargeted-Metabolomics-Ansatz, der eine noch unvoreingenommenere Betrachtungsweise auf Risikofaktoren und Stoffwechselwegen chronischer Erkrankungen ermöglicht, in epidemiologischen Studien angewandt werden.
The global burden of chronic diseases, such as type 2 diabetes and cardiovascular diseases (CVD), may originate from multiple factors. To grasp the complexity of their pathophysiology more comprehensive and systematic approaches than the study of single risk factors seem appropriate. Analytical biochemistry offers sophisticated technology, e.g. with a targeted metabolomics approach hundreds of low weight molecular compounds (metabolites) can be measured simultaneously. When metabolomics is combined with epidemiologic study design it may be possible to better approach the biological mechanisms and pathways involved in etiology of chronic diseases. Furthermore, in the frame of a prospective cohort study predictive metabolites can be studied, which may facilitate identification of individuals at high risk of chronic diseases. However, before metabolomics can be adopted to epidemiologic studies several challenges appear, such as technical and biological variation and reliability of metabolites. As metabolites may rapidly respond to stimuli a single measurement, which epidemiologic studies usually rely on, may not always be adequate. Considering the challenges the present thesis aimed to adopt a targeted metabolomics approach with measurement of 163 serum metabolites to the prospective European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC)-Potsdam study. Thereby, first, technical and biological variation of metabolites was studied in detail with data from repeated metabolite measurements and reliability of metabolites was expressed by the intraclass-correlation coefficient (ICC). Later on, a quantitative estimate of the decrease in relative risk (RR) because of the limited reliability was conducted. The association between metabolites and risk of type 2 diabetes and CVD was investigated in a case-cohort study including all incident cases of type 2 diabetes (n=849), myocardial infarction (n=274) and stroke (n=260) of the full cohort and a randomly drawn subcohort (n=2500). Multivariable-adjusted Cox regression analysis combined with correction for multiple testing was used to identify metabolites associated with risk of type 2 diabetes and CVD. Independency of the risk associations was further investigated by adjustment for established biomarkers. In addition, a principal component analysis was used to retrieve metabolite factors. The usefulness of metabolites for risk prediction was evaluated with measures of discrimination and calibration in comparison to established risk factors. Of the 163 metabolites measured 127 were included into the present analysis based on their technical variation and limit of detection of the laboratory method. Most of the metabolites showed acceptable reliability; however, particularly metabolites with low serum concentrations were poorly reliable. This may cause relevant attenuation of the risk estimates and loss of statistical power. Of the 127 metabolites 34 metabolites were associated with risk of type 2 diabetes after multiple testing correction. Particularly, increased branched chain and aromatic amino acids, hexose and diacyl-phosphatidylcholines, and decreased glycine, lyso-phosphatidylcholines, sphingomyelins and acyl-alkyl-phosphatidylcholines were associated with higher risk of type 2 diabetes. In addition, a metabolite factor associated with higher risk of type 2 diabetes was also linked to higher risk of myocardial infarction and stroke (RR (95% confidence interval) comparing extreme quintiles, p-trend across quintiles, type 2 diabetes: 3.82 (2.64-5.52), p<0.0001; myocardial infarction: 2.20 (1.31-3.69), p<0.001, stroke: 1.87 (1.05-3.36), p=0.01; respectively). Furthermore, 11 individual metabolites specifically increased phosphatidylcholines and sphingomyelins were linked to higher risk of myocardial infarction but none of the individual metabolites was associated with stroke risk after multiple testing correction. The observed associations were independent of established risk factors and partly remained significant after adjustment for classical biomarkers of chronic diseases. The metabolites contributed to risk prediction in similar magnitude as established risk factors and when combined discrimination and calibration could further be improved. In the present thesis it was possible to adopt targeted metabolomics to the prospective EPIC-Potsdam study with a systematic and multistep approach. On the one hand, promising candidates of risk of type 2 diabetes and myocardial infarction were identified. On the other hand, the present thesis highlights the importance to understand the limitations of metabolite measurements to obtain valid risk estimates and sufficient statistical power in epidemiologic studies. In conclusion, although metabolomics combined with epidemiologic study design bears many challenges it offers great potential to study chronic disease risk. In the future, determinants of the metabolites studied here should be investigated. In addition, untargeted metabolomics which may provide a broader insight into risk factors and pathways of chronic diseases should be adopted to epidemiologic studies.
URI: urn:nbn:de:kobv:83-opus-39775
http://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/3903
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-3606
Exam Date: 6-May-2013
Issue Date: 27-May-2013
Date Available: 27-May-2013
DDC Class: 500 Naturwissenschaften und Mathematik
Subject(s): Biomarker
Herz-Kreislauferkrankungen
Kohortenstudie
Metabolomics
Typ-2-Diabetes
Biomarker
Cardiovascular diseases
Cohort study
Metabolomics
Type 2 diabetes
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