Das Restless-Legs-Syndrom ist durch chronischen Schlafmangel gekennzeichnet
Das
Restless-Legs-Syndrom (RLS) ist nach wie vor eine unzureichend erkannte Erkrankung, obwohl 2 bis 3% der älteren Menschen europäischer Abstammung eine medizinische Behandlung benötigen. Patient:innen leiden unter chronischem Schlafmangel, einer erheblich reduzierten Lebensqualität und einem schlechteren allgemeinen Gesundheitszustand. Die vielschichtige Erkrankung entsteht durch komplexe Wechselwirkungen zwischen genetischen und Umweltfaktoren, allerdings ist die ihr zugrunde liegende Biologie noch weitgehend unbekannt, was die Entwicklung wirksamer Behandlungs- und Präventionsstrategien erschwert.
Ziele für Medikamentenentwicklung identifiziert
Das Forschungsteam hat nun 3 genomweite Assoziationsstudien kombiniert und so einen leistungsstarken Datensatz mit mehr als 100.000 Patient:innen erstellt, um diese Defizite zu beheben. In diese Studie wurden Daten des internationalen EU-RLS-GENE Konsortiums, der INTERVAL Studie, und Daten aus dem Forschungsprogramm der DNA-Analyse-Firma 23andMe eingeschlossen.
Die Wissenschaftler:innen erhöhten die Anzahl der genetischen Risikoloci für RLS von 22 auf 164 und führten die erste geschlechtsspezifische genetische Untersuchung für RLS durch. Mit Hilfe moderner statistischer Werkzeuge identifizierte das Team potenzielle neue Arzneimittelziele unter den Kandidatengenen und klärte Risikofaktoren und deren Zusammenspiel mit RLS und anderen Merkmalen auf. Sie identifizierten 13 Gene, die von zugelassenen Medikamenten anvisiert werden, was vielversprechende Ansätze zur Neupositionierung von Medikamenten zur Behandlung von RLS bietet.
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Erschienen am 02.12.2023 • Auf einem Symposium auf dem DGN wurden wichtige Aspekte der Narkolepsie sowie Therapieoptionen vorgestellt. Mehr Informationen dazu hier!
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RLS ist ein Risikofaktor für Typ-2-Diabetes
Über RLS hinaus zeigte die Mendelsche Randomisierungsanalyse der Studie, dass RLS ein Risikofaktor für
Typ-2-Diabetes ist. Weitere Untersuchungen könnten daher dazu beitragen, Typ-2-Diabetes zu bekämpfen. Die Forschenden nutzten darüber hinaus maschinelles Lernen zur Vorhersage des RLS-Risikos. Der Ansatz zeigte die beste Leistung, wenn sowohl genetische als auch nicht-genetische Faktoren, einschließlich ihrer komplexen nicht-linearen Wechselwirkungen, einbezogen wurden. Diese Erkenntnisse könnten auch die Risikovorhersage für verschiedene andere weit verbreitete Krankheiten verbessern.
(1) Schormair et al. Genome-wide meta-analyses of restless legs syndrome yield insights into genetic architecture, disease biology, and risk prediction. Nature Genetics 2024, abrufbar unter: https://www.nature.com/articles/s41588-024-01763-1, letzter Zugriff: 10.06.2024.
