The effect of long-chain n-3 PUFA supplementation on liver gene expression in severely obese non-diabetic patients: a retrospective data analysis ; Die Auswirkung von Omega-3 Fettsäuren auf die hepatische Genexpression bei Adipositas: eine retrospektive Datenanalyse

Adipositas ist mit einem erhöhten Mortalitätsrisiko und verringerter Lebenserwartung assoziiert. Zu den wichtigsten und schwersten Erkrankungen, die durch Adipositas ausgelöst werden, zählen atherosklerotische, kardiovaskuläre Erkrankungen, Diabetes mellitus Typ 2 (DM2) und die nicht alkoholische Fettleber (Non-alcoholic fatty liver disease, NAFLD). Adipositas ist auslösend für eine ektope Fettakkumulation in der Leber. Diese Steatosis führt zusammen mit einer Entzündung zu der Entwicklung der NAFLD. In Industriestaaten, ist NAFLD bereits die häufigste Ursache für chronische Lebererkrankungen. Die in Fischöl gefundene, mehrfach ungesättigte Fettsäuren der Omega-3 Familie (Polyunsaturated fatty acids, n-3 PUFAs), zeigten in übergewichtigen Mäusen sowohl eine Verminderung der Entzündung im Fettgewebe als auch lipidsenkende Effekte, sowie eine Verbesserung der Insulinsensitivität. Obwohl angenommen wird, dass Fettsäuren eine ähnliche Wirkung bei Adipositas zeigen, gibt es bislang keine Studien, die den Effekt von Omega-3 Fettsäuren auf die Genexpression der menschlichen Leber untersuchen. Die in dieser Arbeit ausgewerteten Daten wurden während einer klinischen Studie, welche zwischen 2008 und 2011 durchgeführt wurde, gesammelt. In dieser offen randomisiert geführten Studie wurden PatientInnen mit hochgradiger Adipositas (BMI > 40kg/m²) mit langkettigen Omega-3 Fettsäuren behandelt, wobei die Kontrollgruppe Butter erhielt. Nach acht Wochen wurde eine elektive bariatrische Operation durchgeführt. Während dem Eingriff wurden von 30 PatientInnen Leberbiopsien gesammelt, wobei je 15 aus der Interventions- und Kontrollgruppe stammten. Nach der Weiterverarbeitung erfolgte eine RNA Isolation inklusive Microarray Analyse. Anschließend wurden die Daten mittels einer Software namens Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) ausgewertet. Durch dieses bioinformatische Verfahren konnten 80 signifikante Signalkaskaden, die in 9 Gruppen unterteilt wurden, identifiziert werden. Hierbei konnten unter anderem Effekte auf den ...