Pharmakogenetik

Die Pharmakogenetik befasst sich mit genetischen Veränderungen, welche die Wirksamkeit und Verträglichkeit von Arzneimitteln beeinflussen. Diese genetischen Veränderungen betreffen vor allem Proteine, die für Aufnahme, Verteilung, Metabolismus (Verstoffwechslung) und die Ausscheidung von Wirkstoffen zuständig sind. Die hierfür relevanten Gene werden als ADME (Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion) Gene bezeichnet.

Die Charakterisierung der ADME Eigenschaften potentieller Wirkstoffe nimmt einen sehr wichtigen Bereich während der Arzneimittelentwicklung ein, da nur Substanzen mit günstigen ADME Eigenschaften eine Chance haben, auf den Markt zu gelangen. So können fehlgeschlagene Arzneimittelstudien und kostspielige Klinikaufenthalte aufgrund von falscher Medikation verhindert werden. Aus diesem Grund werden Analysen von ADME Parametern bereits standardmäßig durchgeführt (z.B. CYP2D6, CYP2C9), gleichzeitig besteht jedoch weiterhin Bedarf an umfangreichen pharmakogenomischen Studien, die neue Erkenntnisse in diesem Bereich liefern.

Das ADME Forschungspanel

Das ADME-Panel wird momentan überarbeitet. Für weitere Fragen stehen wir Ihnen unter services@cegat.de zur Verfügung.

Technische Informationen

Technische Daten
  • Sequenzierung von 340 ADME Genen (4.227 Exons; 1,17 Mb Targetbereich)
  • Nutzung modernster Hochdurchsatz-Sequenziertechnologie (HiSeq Plattform, Illumina)
  • Spezifisches Variantencalling durch hohe Sequenziertiefe (2×100 paired-end reads)
  • 30-fache Abdeckung bei über 98 % der Targetbereiche
Validierungsprozess

Für die Validierung des Panels wurden vom Dr. Margarete Fischer-Bosch Institut für Klinische Pharmakologie (IKP) in Stuttgart insgesamt 150 mit verschiedenen Methoden charakterisierte humane Leberproben zur Verfügung gestellt. Die mit exzellenter Abdeckung sequenzierten NGS-Proben wurden mit Daten eines kommerziellen SNP Arrays abgeglichen (HapMAP 300, Affymetrix). Eine durchgeführte Clusteranalyse zeigte, dass die Ergebnisse des SNP Arrays perfekt repliziert werden konnten (siehe Poster zur Ergebnispräsentation auf der MDO 2014 in Stuttgart als PDF).

Anwendungsmöglichkeiten

Das ADME Forschungspanel bietet die Möglichkeit sowohl bereits bekannte SNPs, als auch seltene und unbekannte genetische Varianten und Biomarker zu identifizieren, die den individuellen Fremdstoffmetabolismus beeinflussen. Die Erforschung von bislang unentdeckten genetischen Varianten wird dazu beitragen, ein eingehenderes Verständnis über die ADME Eigenschaften von Wirkstoffen zu erlangen. Es ermöglicht somit nicht nur Patienten anhand ihres metabolischen Profils für klinische Studien zu stratifizieren, sondern stellt zudem ein effizientes und verlässliches Werkzeug zur Charakterisierung neuer Wirkstoffkandidaten dar. Die Sequenzierung der gesamten kodierenden Bereiche aller 340 ADME Gene hat außerdem im Vergleich zu herkömmlichen SNP Arrays den Vorteil, dass dieser umfangreiche Sequenzierdatensatz jederzeit unter geänderten Fragestellungen wieder neu aufgegriffen und re-evaluiert werden kann.

  • Gleichzeitige Sequenzierung des kompletten kodierenden Bereichs von 340 ADME Genen inklusive der 5’UTRs von relevanten Genen
  • Nutzung zur Bestimmung von unbekannten Varianten zur Identifikation neuer Biomarker
  • Möglichkeit der Bestimmung bekannter SNPs
  • Unbegrenzte Re-Evaluierung der Sequenzierdaten unter neuen Fragestellungen

Unser Angebot umfasst die vollständige Sequenzierung aller kodierenden Regionen sowie teilweise der 5’ UTRs der unten angegebenen ADME Gene.

Genliste des ADME Panels

Phase I Enzyme

ABP1, ADH1A, ADH1B, ADH1C, ADH4, ADH5, ADH6, ADH7, ALDH1A1, ALDH1A2, ALDH1A3, ALDH1B1, ALDH2, ALDH3A1, ALDH3A2, ALDH3B1, ALDH3B2, ALDH4A1, ALDH5A1, ALDH6A1, ALDH7A1, ALDH8A1, ALDH9A1, AOX1, ARSA, CAT, CES1, CES2, CYB5R3, CYP11A1, CYP11B1, CYP11B2, CYP17A1, CYP19A1, CYP1A1, CYP1A2, CYP1B1, CYP20A1, CYP21A2, CYP24A1, CYP26A1, CYP26C1, CYP27A1, CYP27B1, CYP2A13, CYP2A6, CYP2A7, CYP2B6, CYP2B7P1, CYP2C18, CYP2C19, CYP2C8, CYP2C9, CYP2D6, CYP2D7P1, CYP2E1, CYP2F1, CYP2J2, CYP2R1, CYP2S1, CYP39A1, CYP3A4, CYP3A43, CYP3A5, CYP3A7, CYP46A1, CYP4A11, CYP4B1, CYP4F11, CYP4F12, CYP4F2, CYP4F3, CYP4F8, CYP4Z1, CYP51A1, CYP7A1, CYP7B1, CYP8B1, DHRS2, DPYD, EPHX1, EPHX2, FMO1, FMO2, FMO3, FMO4, FMO6P, GPX2, GPX4, GPX7, MPO, PON1, PON2, PON3, POR, SOD1, SOD2, SOD3, UROC1, VKORC1, XDH

Phase II Enzyme

CARM1, CDA, COMT, GSR, GSS, GSTA1, GSTA2, GSTA3, GSTA4, GSTA5, GSTK1, GSTM1, GSTM2, GSTM3, GSTM4, GSTM5, GSTO1, GSTO2, GSTP1, GSTT1, GSTT2, GSTZ1, HNMT, MGST1, MGST2, MGST3, NAT1, NAT2, NNMT, SULF1, SULT1A1, SULT1A2, SULT1A3, SULT1B1, SULT1C2, SULT1E1, SULT2A1, SULT2B1, SULT4A1, TPMT, UGT1A1, UGT1A10, UGT1A3, UGT1A4, UGT1A5, UGT1A6, UGT1A7, UGT1A8, UGT1A9, UGT2A1, UGT2B10, UGT2B11, UGT2B15, UGT2B17, UGT2B28, UGT2B4, UGT2B7

Phase III Enzyme

ABCA1, ABCA11P, ABCA2, ABCA3, ABCA4, ABCA5, ABCA6, ABCA7, ABCA8, ABCB1, ABCB10, ABCB11, ABCB4, ABCB5, ABCB6, ABCB7, ABCB8, ABCB9, ABCC1, ABCC10, ABCC11, ABCC13, ABCC2, ABCC3, ABCC4, ABCC5, ABCC6, ABCC8, ABCC9, ABCD1, ABCD2, ABCD3, ABCD4, ABCE1, ABCF1, ABCF2, ABCF3, ABCG1, ABCG2, ABCG4, ABCG5, ABCG8, BSG, IL6ST, KCNJ11, SLC10A1, SLC10A2, SLC15A1, SLC15A2, SLC16A1, SLC16A3, SLC16A7, SLC19A1, SLC22A1, SLC22A10, SLC22A11, SLC22A12, SLC22A13, SLC22A14, SLC22A15, SLC22A16, SLC22A17, SLC22A18, SLC22A18AS, SLC22A2, SLC22A25, SLC22A3, SLC22A4, SLC22A5, SLC22A6, SLC22A7, SLC22A8, SLC22A9, SLC27A1, SLC28A1, SLC28A2, SLC28A3, SLC29A1, SLC29A2, SLC29A4, SLC2A4, SLC2A5, SLC47A1, SLC47A2, SLC5A12, SLC5A6, SLC6A6, SLC7A5, SLC7A8, SLCO1A2, SLCO1B1, SLCO1B3, SLCO1C1, SLCO2A1, SLCO2B1, SLCO3A1, SLCO4A1, SLCO4C1, SLCO5A1, SLCO6A1, TAP1, TAP2

Andere (u.a. regulatorische Proteine)

AHR, AHRR, ARNT, CABIN1, CAV1, CEBPA, CFTR, CHURC1, CREBBP, CRP, EAF2, EP300, EPS8L3, ESR1, ESR2, ESRRA, ESRRB, ESRRG, FOXA2, FOXA3, GPS2, HIF1A, HNF1, HNF4A, INSIG1, INSIG2, MGMT, MIF, NCOA1, NCOA2, NCOA3, NCOA6, NCOR1, NCOR2, NOS1, NOS2A, NOS3, NR0B2, NR1H2, NR1H3, NR1H4, NR1I2, NR1I3, NR2C1, NR2C2, NR2F1, NR2F2, NR3C1, NR3C2, NR5A2, NUDT8, PGRMC1, PGRMC2, PIAS2, PLG, PPARA, PPARBP, PPARD, PPARG, PPARGC1A, PRMT1, RARa, RNF40, RXRA, SIRT1, SQSTM1, STAT3, STK19, TRPC1, TRPC3, TRPC4, TRPC5, TRPC6, TRPC7, TRPM1, TRPM6, TRPM7, TRPV4, TYMS, VDR, XRCC5

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