Identifizierung von Peptidmarkern zur Erkennung periprothetischer Gelenkinfektionen mittels Kapillarelektrophorese gekoppelt mit Massenspektrometrie (CE-MS)

Prof. Dr. med. Mohamed Omar

Medizinische Hochschule Hannover (MHH)

Ein Vergleich der Peptidhäufigkeiten zwischen der septischen und der aseptischen Gruppe wurde in der Kohorte durchgeführt. Eine Analyse der unterschiedlichen Peptidabundanz wurde mittels des Mann-Whitney-U-Tests (mit Benjamini-Hochberg-Korrektur für Mehrfachtests) durchgeführt. Ein Signifikanzschwellenwert von p < 0,05 wurde angewendet, sofern nicht anders angegeben. Um ein Klassifikationsmodell zu entwickeln, wurden alle sequenzierten Peptide ausgewählt, die eine signifikante nominelle Differenz (p < 0,05) aufwiesen. Das Datenset wurde zur Modellentwicklung mittels eines Support Vector Machine (SVM)-Algorithmus verwendet, der in die MosaCluster-Software integriert ist. Zur Bestimmung der Fläche unter der Receiver Operating Characteristic (ROC)-Kurve (AUC) des generierten Modells wurde die MedCalc-Software verwendet.

Insgesamt wurden 78 Urinproben für die CE-MS-Analyse erhalten. Die Studie umfasste 28 septische Patienten und 39 aseptische Probanden. Proteine und Peptide wurden in den Urinproben mittels CE-MS im Molekulargewichtsbereich von 800 bis 20.000 Dalton detektiert. Insgesamt wurden in der Studienkohorte 6911 verschiedene Peptide und Proteine identifiziert, wobei ein Häufigkeitsschwellenwert von 30 % in mindestens einer der beiden Studiengruppen erreicht wurde. 

29.640,00 Euro (2020)