Please use this identifier to cite or link to this item: doi:10.22028/D291-32971
Title: Metaanalyse zu genetischen Polymorphismen bei Alkoholabhängigkeit : anhand der Neurotransmitter Serotonin, Dopamin und GABA
Author(s): Schott, Annika
Language: German
Year of Publication: 2019
Place of publication: Homburg/Saar
SWD key words: Alkoholismus
Polymorphismus
Serotonin
Dopamin
GABA-Rezeptor
Genetik
DDC notations: 610 Medicine and health
Publikation type: Dissertation
Abstract: Ziel der Arbeit: Alkoholabhängigkeit ist eine multifaktoriell bedingte Erkrankung, bei der die Genetik eine entscheidende Rolle spielt. Diese Metaanalyse untersucht den Zusammenhang zwischen Alkoholabhängigkeit und den genetischen Polymorphismen der Neurotransmitter Serotonin, Dopamin und GABA. Methode: Auf den Genen dieser Neurotransmitter konnten in der Datenbank PubMed insgesamt zwölf verschiedene Polymorphismen identifiziert werden. Zum jeweils dominanten und rezessiven Allel der Gene wurde nach Extraktion der Fall- und Kontrollzahlen, Berechnung der Gewichtung, Odds Ratio und dem 95 %-Konfidenzintervall eine Metaanalyse erstellt und diese in Form eines Forest-Plots dargestellt. Mit Hilfe des Egger-Tests und eines Funnel-Plots wurde das Vorliegen von Publication Bias geprüft. Ergebnis: Es konnte gezeigt werden, dass das dominante Allel des 102T/C-Polymorphismus des Serotoninrezeptors HTR2A (CC + CT vs. TT) signifikant häufiger in der Gruppe der Alkoholabhängigen vorkommt. Ebenso fand sich der VNTR des Dopaminrezeptors DRD4 mit 7 Wiederholungen (*7R) signifikant häufiger bei Alkoholikern, der VNTR mit 4 Wiederholungen (*4R) hingegen in der gesunden Kontrollgruppe. Ein signifikanter Zusammenhang zur Alkoholabhängigkeit konnte weiterhin im dominanten und rezessiven Modell des rs567926 und rs279858-Polymorphismus der GABRA2 nachgewiesen werden. Zusammenfassung: Die Ergebnisse der Metaanalysen zeigten, dass bestimmte Polymorphismen der Gene der Neurotransmitter Serotonin, Dopamin und GABA mit gehäuftem Auftreten einer Alkoholabhängigkeit assoziiert sind. Da Alkoholabhängigkeit polygen vererbt wird, muss aber vielmehr das Zusammenspiel mehrerer Gene als die Polymorphismen einzelner Gene untersucht werden. In zukünftigen Studien sollte auch der Einfluss des Geschlechts, der Herkunft, möglicher Komorbiditäten und der Typ der Alkoholabhängigkeit genauer betrachtet werden.
Objective: Alcohol dependence is a multi-factorial and complex disorder influenced especially by genetic factors. This meta-analysis investigates the association of alcohol dependence with genetic polymorphisms of the neurotransmitters serotonin, dopamine and GABA. Method: A detailed literature search was conducted using the electronic medical database PubMed. A total of 12 different polymorphisms were found: After extraction of the needed case and control numbers, calculation of effect size, odds ratio and 95 % confidence intervals, a meta-analysis was generated for the dominant and recessive modes and presented in forest plots. To test for publication bias, Egger’s statistical-test and funnel plot were performed. Result: Within the alcoholic group a significantly greater amount of the dominant allel (CC + CT vs. TT) of the HTR2A 102T/C-polymorphism was shown. Likewise the *7R-allel of the DRD4-VNTR-polymorphism was higher in the alcohol dependent group, whereas the *4Rallel was significantly higher in the healthy control group, indicating a protective effect. A significant association was also found between alcohol dependence and the dominant and recessive modes of the rs567926 and rs279858-polymorphisms of GABRA2. Conclusion: Genetic variations of the neurotransmitters serotonin, dopamine and GABA are important candidates in the etiology of alcohol dependence. However alcohol dependence is inherited polygenic, therefore the interaction between genes rather than particular genes must be considered. In future studies the influence of sex, nationality, comorbidity and type of alcoholism has to be taken into account.
Link to this record: urn:nbn:de:bsz:291--ds-329716
hdl:20.500.11880/30364
http://dx.doi.org/10.22028/D291-32971
Advisor: Wagenpfeil, Stefan
Date of oral examination: 14-Dec-2020
Date of registration: 12-Jan-2021
Faculty: M - Medizinische Fakultät
Department: M - Medizinische Biometrie, Epidemiologie und medizinische Informatik
Professorship: M - Prof. Dr. Stefan Wagenpfeil
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