Technische Universität München
Krankheitserreger binnen Minuten statt Tagen identifizieren
TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN
PRESSEMITTEILUNG
Massenspektrometrie weist Bakterien ohne aufwendige Isolierung und Vermehrung nach
Krankheitserreger binnen Minuten statt Tagen identifizieren
- Identifizierung direkt in Gewebe- und Stuhlproben
- Bislang 232 medizinisch wichtige Bakterienspezies nachweisbar
- Datenbank muss nun weiter ausgebaut werden
Bei der Diagnose von Krankheiten sind Schnelligkeit und Zuverlässigkeit von entscheidender Bedeutung. Forschende der Technischen Universität München (TUM) und des Imperial College London haben eine neue Methode entwickelt, um Bakterien mit bislang ungekannter Geschwindigkeit zu identifizieren. Damit kann die Wartezeit von bislang mehreren Tagen auf wenige Minuten beschleunigt werden.
Traditionell erfolgt die Diagnose von bakteriellen Erkrankungen über das langwierige Isolieren der Erreger und Anlegen von Bakterienkulturen. Wartezeiten von mehreren Tagen sind hier die Regel. Erst danach kann mit der gezielten Behandlung der Erkrankung begonnen werden. Das Team um Nicole Strittmatter, Professorin für Analytische Chemie an der TUM, und Dr. James S. McKenzie (Imperial) nutzt für seinen innovativen Ansatz die Massenspektrometrie. Damit konnten die Forschenden direkt in Gewebe- und Stuhlproben spezifische Stoffwechselprodukte von Bakterien identifizieren.
Kernstück des Verfahrens ist eine Datenbank, in der bislang 232 medizinisch besonders wichtige Bakterienspezies und ihre Stoffwechselprodukte verzeichnet sind. Aus dieser werden Biomarker hergeleitet, die dann zur direkten Detektion bestimmter Bakterien verwendet werden können. Unter den mit der neuen Methode identifizierbaren Bakterien sind klinisch extrem bedeutende Erreger, die zum Beispiel Magenkrebs auslösen können, für bestimmte Lungen- und Hirnhautentzündungen verantwortlich sind, mit Frühgeburten in Zusammenhang stehen sowie Gonorrhö oder Blutvergiftungen verursachen können.
Bakterien-Datenbank weiter ausbauen
Erstautorin Wei Chen, Doktorandin am Department of Bioscience der TUM School of Natural Sciences in Garching, betont: „Unser innovativer Ansatz besteht darin, nicht direkt nach den krankmachenden Bakterien zu suchen, sondern lediglich nach ihren Stoffwechselprodukten. Das ermöglicht uns einen indirekten, aber sehr viel schnelleren Nachweis.“
Prof. Nicole Strittmatter sieht darüber hinaus große Chancen für die Nutzung in der personalisierten Medizin, bei der die Therapie exakt auf die jeweiligen Betroffenen abgestimmt wird: „Dies ist eines der wichtigsten Zukunftsthemen in der Biotechnologie und Medizin. Durch zielgenaue Interventionen lässt sich die Chance auf einen Behandlungserfolg dramatisch verbessern. Als Analytiker entwickeln wir für die Mediziner hierfür moderne Werkzeuge und Methoden.“
Nun gilt es die Biomarker-Datenbank weiter auszubauen, um den regelmäßigen Einsatz der neuen Methode in der klinischen Praxis zu ermöglichen. Insgesamt sind den Forschenden zufolge über 1400 bakterielle Krankheitserreger bekannt und beschrieben. Deren spezifische Stoffwechselprodukte sollten nun erfasst und ebenfalls aufgenommen werden.
Publikation:
Chen, W., Qiu, M., Paizs, P. et al. Universal, untargeted detection of bacteria in tissues using metabolomics workflows, veröffentlich in: Nat Commun 16, 165 (2025). https://doi.org/10.1038/s41467-024-55457-7
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