Multi-Omics-Analyse

Multi-Omics-Analyse

Die sogenannte Multi-Omics-Analyse ist ein innovativer, ganzheitlicher Ansatz der modernen Biowissenschaften und der personalisierten Medizin, bei dem mehrere biologische Ebenen eines Organismus gleichzeitig untersucht und miteinander verknüpft werden. Ziel ist es, ein möglichst umfassendes und dynamisches Verständnis über Gesundheit, Krankheitsentstehung und individuelle Stoffwechselprozesse zu gewinnen. Während frühere diagnostische Verfahren meist auf Einzelwerte oder einzelne Genmutationen fokussiert waren, integriert die Multi-Omics-Analyse Informationen aus verschiedenen Bereichen wie beispielsweise die Genomik, die Epigenomik, die Proteomik, die Metabolomik sowie die Mikrobiomik: Die Genomik befasst sich mit dem gesamten Erbgut eines Menschen und erlaubt Aussagen über genetische Veranlagungen, Mutationen oder vererbte Krankheitsrisiken. Die Epigenomik wiederum untersucht chemische Veränderungen an der DNA, die die Aktivität von Genen beeinflussen können, ohne die genetische Sequenz selbst zu verändern. Die Proteomik erfasst die Gesamtheit aller im Körper vorhandenen oder produzierten Proteine – sie spiegeln die tatsächliche Funktionsebene in Zellen wider und reagieren auf Einflüsse wie Stress, Entzündung oder Medikamenteneinnahme. Die Metabolomik analysiert kleine Moleküle wie Zucker, Fettsäuren oder Aminosäuren, die als Stoffwechselprodukte unmittelbar Auskunft über den aktuellen funktionellen Zustand des Körpers geben. Ergänzt wird das Spektrum häufig durch die Mikrobiomik, welche die Zusammensetzung der Mikroorganismen – etwa im Darm, auf der Haut oder in der Mundflora – untersucht. Diese mikrobiellen Gemeinschaften stehen in enger Wechselwirkung mit dem menschlichen Immunsystem, der Verdauung, der Nährstoffaufnahme und sogar der Psyche. Durch die Kombination dieser „Omics“-Ebenen gelingt es, komplexe biologische Prozesse systemisch zu erfassen – etwa bei der Entstehung von Krebs, Autoimmunerkrankungen, Stoffwechselstörungen oder neurodegenerativen Erkrankungen. Technisch basiert die Multi-Omics-Analyse auf hochauflösenden Verfahren wie der Next-Generation-DNA-Sequenzierung, Massenspektrometrie und computergestützten bioinformatischen Auswertungen. Da enorme Datenmengen anfallen, spielen Algorithmen, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eine zentrale Rolle bei der Auswertung und Interpretation. In der klinischen Praxis gewinnt dieser Ansatz zunehmend Bedeutung in der personalisierten Medizin, bei Früherkennung und Prävention, in der Ernährungsmedizin sowie in der Langlebigkeitsforschung (Longevity).