Projekt ZET-O-MAP

Entwicklung einer Analyse-Pipeline zum Biomarkernachweis für Entwicklungstoxizität

Der Zebrafischembryo-Toxizitätstest (ZET) wurde ursprünglich für das Umwelt-Biomonitoring entwickelt (von Hellfeld et al., 2020: DOI 10.1186/s12302-020-00398-3). Die Möglichkeit, viele morphologische Veränderungen während der Entwicklung des Zebrafischembryos in den ersten fünf Tagen zu beobachten, macht diesen Test zudem zu einem geeigneten Modell, um Entwicklungstoxizität zu untersuchen (Beker van Woudenberg et al., 2013: DOI 10.1016/j.reprotox.2013.06.067).

© Fraunhofer ITEM
Durch Kombination von morphologischen Daten und Transkriptomdaten versuchen Forschende, Biomarker für bestimmte morphologische Veränderungen zu identifizieren.

Mit dem Ziel, spezifische Biomarker für teratogene Effekte in Entwicklungsstadien zu identifizieren, haben Forschende am Fraunhofer ITEM in dem CEFIC-LRI-Projekt ZET-O-MAP eine Analyse-Pipeline entwickelt, die morphologische Veränderungen mit Veränderungen der Geneexpression zusammenbringt. Hierfür bauten sie eine Datenbank auf, die Daten zu morphologischen Veränderungen aus publizierten ZETs vereint und harmonisiert. Zusätzlich trugen sie Transkriptomdaten aus öffentlichen Quellen wie GeneExpressionOmnibus (GEO) zusammen und bearbeiteten diese neu mit einem einheitlichen Analyseansatz. Zur Ergänzung gefundener Daten wurden für drei Testsubstanzen Konzentrationsreihen im ZET getestet und Proben zur RNA-Sequenzierung für je vier verschiedene Entwicklungsstadien der Embryonen entnommen. Für diese Substanzen bzw. Substanzklassen sowie für solche mit vergleichbarer Datenqualität können neben den morphologischen Veränderungen auch zeitaufgelöste Biomarker bestimmt werden.

Dieser Analyseansatz entspricht den Rahmenbedingungen für eine regulatorische Anwendung (Verheijen et al., 2022: DOI 10.1016/j.yrtph.2022.105143), um robuste und vergleichbare Ergebnisse zu erzielen. Die Kombination aus morphologischen Daten und Transkriptomdaten erlaubt es, Biomarker für bestimmte morphologische Veränderungen zu identifizieren. Im nächsten Schritt sollen die Daten genutzt werden, um für bereits gebildete Stoffgruppen die Read-Across-Hypothese zu stärken oder zu widerlegen.

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Abteilungsleiterin In-silico-Toxikologie

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