Forschenden gelang es in einer Studie [1] mit medizinischen Daten von > 1200 Personen, spezifische Mikrobiom-Signaturen zu identifizieren, die eine präzise Vorhersage der nicht-alkoholischen Fettlebererkrankung (non-alcoholic fatty liver diesease, NAFLD) ermöglichen. Die Proband*innen litten an verschiedenen Stoffwechselkrankheiten wie NAFLD, Fettleibigkeit, Typ-2-Diabetes, Hypertonie und Atherosklerose, wobei alle als typische Begleiterkrankungen einer NAFLD gelten.
Die NAFLD betrifft bis zu 40 % der Bevölkerung in westlichen Ländern und ist eine der häufigsten Stoffwechselkrankheiten weltweit. Sie zeichnet sich durch eine übermäßige Einlagerung von Fett in den Leberzellen aus, die zu einem etwa 10 % erhöhten Lebergewicht bei eingeschränkter Leberfunktion führen kann. Trotz intensiver Forschung sind die genauen Mechanismen der Krankheitsentstehung und ihres Verlaufs bislang nicht vollständig geklärt. Das Darmmikrobiom scheint dabei eine wichtige Rolle zu spielen, denn es beeinflusst die sog. Darm-Leber-Achse und könnte so maßgeblich an der Entstehung von NAFLD beteiligt sein.
Ein internationales Forschungsteam unter der Leitung des Leibniz-Instituts für Naturstoff-Forschung und Infektionsbiologie – Hans-Knöll-Institut (Leibniz-HKI) ist der Frage nachgegangen, ob die Zusammensetzung des Mikrobioms aus vielen unterschiedlichen Arten von Mikroorganismen ein Indikator für NAFLD sein könnte.
Die Ergebnisse konnten dies bestätigen: Eine spezifische Zusammensetzung des Darmmikrobioms, gewissermaßen der Fingerabdruck oder eben seine Signatur, könnte künftig als Werkzeug für präzisere Diagnosen und neue Therapieformen bspw. für die NAFLD genutzt werden.
Bei den gefundenen Signaturen handelt es sich um spezifische Arten des Darmmikrobioms und um bakterielle Stoffwechselprodukte, die helfen können, NAFLD-Patient*innen von Nicht-NAFLD-Patient*innen zu unterscheiden. Sie erlauben die Abgrenzung zu anderen Erkrankungen wie Typ-2-Diabetes und sind daher besonders geeignet für eine gezielte Diagnostik. Unterstützt durch maschinelle Lernmodelle erzielten die Forschenden mit den erhobenen Datensätzen eine Diagnosegenauigkeit von über 90 %. In der Studie wurden moderne ökologische Netzwerkanalysen eingesetzt, um zu entschlüsseln, wie verschiedene Mikroorganismen in ihrer natürlichen Umgebung, dem menschlichen Darm, miteinander interagieren. Diese Analysen basieren auf interdisziplinären, datenbasierten und computergestützten Methoden, um die Beziehungen zwischen den Arten und ihrer Umgebung besser zu verstehen. Die Forschenden konnten zeigen, dass bestimmte Mikrobiom-Netzwerke direkt mit der Entwicklung von NAFLD verknüpft sind. Diese Ansätze liefern nicht nur präzise diagnostische Einblicke, sondern auch ein tieferes Verständnis der Krankheitsmechanismen.
Basierend auf den Mikrobiom-Signaturen könnten therapeutische Ansätze vorgeschlagen werden. So ist vorstellbar, mit gezielt im Labor hergestellten mikrobiellen Konsortien, also ausgewählten Gruppen von Mikroorganismen, die Darmgesundheit positiv zu beeinflussen.
Die Ergebnisse der Studie unterstreichen die Bedeutung des Darmmikrobioms für die Entwicklung neuer Methoden in der personalisierten Medizin. Die Kombination aus genetischen, klinischen und ökologischen Daten eröffnet neue Möglichkeiten, um Stoffwechselkrankheiten wie NAFLD besser zu verstehen und effektiver zu behandeln.
1. Nychas E, Marfil-Sánchez A, Chen X, et al.: Discovery of robust and highly specific microbiome signatures of non-alcoholic fatty liver disease. Microbiome 2025, 13(10).
Quelle: Leibniz-Institut für Naturstoff-Forschung und Infektionsbiologie – Hans-Knöll-Institut (Leibniz-HKI), Pressemeldung vom 21.01.2025
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