Die Herausforderungen bei der Diagnose des Chronischen Erschöpfungssyndroms (CFS), auch bekannt als Myalgische Enzephalomyelitis (ME), sind weltweit erheblich. Internationale Studien zeigen, dass 84–90 % der Betroffenen entweder gar nicht oder falsch diagnostiziert werden. Deutschland: Hier dauert es im Durchschnitt sechs bis sieben Jahre, bis eine korrekte Diagnose gestellt wird. Österreich: In Österreich beträgt die durchschnittliche Zeit zwischen dem Auftreten der Symptome und der Diagnose fünf bis acht Jahre. Bei etwa 30 % der Betroffenen dauert es sogar mehr als zehn Jahre, bis eine Diagnose gestellt wird. Schweiz: In der Schweiz beträgt die durchschnittliche Dauer bis zur Diagnose fast sieben Jahre. Patienten müssen im Durchschnitt mehr als elf verschiedene Ärzte aufsuchen und erhalten etwa 2,6 Fehldiagnosen, bevor die korrekte Diagnose gestellt wird.
Diese langen Diagnosezeiten sind problematisch, da sie den Zugang zu angemessenen Behandlungs- und Unterstützungsmaßnahmen verzögern, was die Lebensqualität der Betroffenen erheblich beeinträchtigen kann. Dies verdeutlicht den Bedarf an besseren diagnostischen Werkzeugen, um Diagnosezeiten zu verkürzen und Fehldiagnosen zu verhindern.
Bislang wurde jedoch kein spezifischer Biomarker für die Krankheit identifiziert. Dies könnte daran liegen, dass die Symptome der Betroffenen oft nicht ausreichend charakterisiert und stratifiziert werden können. Eine Studie aus Österreich zeigte beispielsweise, dass Menschen mit ME/CFS und Immundefizienz andere potenzielle Marker aufwiesen als diejenigen ohne ein zusätzliches Immundefizit.
Ähnlich wie bei Long Covid könnte die Analyse von Fingerschweiß potenziell dazu beitragen, die Diagnose von ME/CFS zu verbessern
Quelle: Wien Klin Wochenschr (2024) 136 (Suppl 5):S103–S123
https://doi.org/10.1007/s00508-024-02372-y
Interdisciplinary, Collaborative D-A-CH Consensus Statement on the Diagnosis and Treatment of Myalgic Encephalomyelitis/Chronic Fatigue Syndrome
(„D-A-CH“ bedeutet Deutschland (D), Österreich (A), und Schweiz (CH))
_________________________________________-
Forschung
Finger sweat analysis enables short interval metabolic biomonitoring
Julia Brunmair, Mathias Gotsmy , Laura Niederstaetter, Benjamin Neuditschko, Andrea Bileck, Astrid Slany, Max Lennart Feuerstein, Clemens Langbauer, Lukas Janker, Jürgen Zanghellini, Samuel M Meier-Menches, Christopher Gerner
DOI: 10.1038/s41467-021-26245-4
Metabolic biomonitoring in humans is typically based on the sampling of blood, plasma or urine. Although established in the clinical routine, these sampling procedures are often associated with a variety of compliance issues, which are impeding time-course studies. Here, we show that the metabolic profiling of the minute amounts of sweat sampled from fingertips addresses this challenge. Sweat sampling from fingertips is non-invasive, robust and can be accomplished repeatedly by untrained personnel. The sweat matrix represents a rich source for metabolic phenotyping. We confirm the feasibility of short interval sampling of sweat from the fingertips in time-course studies involving the consumption of coffee or the ingestion of a caffeine capsule after a fasting interval, in which we successfully monitor all known caffeine metabolites as well as endogenous metabolic responses. Fluctuations in the rate of sweat production are accounted for by mathematical modelling to reveal individual rates of caffeine uptake, metabolism and clearance. To conclude, metabotyping using sweat from fingertips combined with mathematical network modelling shows promise for broad applications in precision medicine by enabling the assessment of dynamic metabolic patterns, which may overcome the limitations of purely compositional biomarkers.
Fingerschweissanalyse ermöglicht engmaschiges Biomonitoring mit kurzen Probenintervallen
Julia Brunmair, Mathias Gotsmy , Laura Niederstaetter, Benjamin Neuditschko, Andrea Bileck, Astrid Slany, Max Lennart Feuerstein, Clemens Langbauer, Lukas Janker, Jürgen Zanghellini, Samuel M Meier-Menches, Christopher Gerner
DOI: 10.1038/s41467-021-26245-4
Das metabolische Biomonitoring beim Menschen basiert typischerweise auf der Entnahme von Blut, Plasma oder Urin. Obwohl diese Verfahren in der klinischen Routine etabliert sind, gehen sie oft mit einer Reihe von Compliance-Problemen einher, die zeitabhängige Studien erschweren. Hier zeigen wir, dass das metabolische Profiling kleiner Mengen von Schweiß, der von den Fingerspitzen entnommen wird, diese Herausforderung bewältigt. Die Schweißentnahme von den Fingerspitzen ist nicht-invasiv, robust und kann wiederholt von ungeschultem Personal durchgeführt werden. Die Schweißmatrix stellt eine reiche Quelle für metabolisches Phänotyping dar. Wir bestätigen die Machbarkeit der Schweißentnahme in kurzen Intervallen von den Fingerspitzen in zeitabhängigen Studien, die den Konsum von Kaffee oder die Einnahme einer Koffeinkapsel nach einer Fastenperiode umfassen. Dabei überwachen wir erfolgreich alle bekannten Koffeinmetaboliten sowie endogene Stoffwechselreaktionen. Schwankungen in der Schweißproduktion werden durch mathematische Modellierung berücksichtigt, um individuelle Raten der Koffeinaufnahme, -verstoffwechselung und -ausscheidung aufzuzeigen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Metabotyping mittels Schweiß von den Fingerspitzen in Kombination mit mathematischer Netzwerkanalyse ein vielversprechender Ansatz für eine breite Anwendung in der Präzisionsmedizin ist, da es die Bewertung dynamischer Stoffwechselmuster ermöglicht und die Einschränkungen rein zusammensetzungsbasierter Biomarker überwinden kann.
Metabo-tip: a metabolomics platform for lifestyle monitoring supporting the development of novel strategies in predictive, preventive and personalised medicine
Julia Brunmair, Andrea Bileck, Thomas Stimpfl, Florian Raible, Giorgia Del Favero, Samuel M. Meier-Menches, and Christopher Gerner
doi: 10.1007/s13167-021-00241-6
Background
Exposure to bioactive compounds from nutrition, pharmaceuticals, environmental contaminants or other lifestyle habits may affect the human organism. To gain insight into the effects of these influences, as well as the fundamental biochemical mechanisms behind them, individual molecular profiling seems to be a promising tool and may support the further development of predictive, preventive and personalised medicine.
Methods
We developed an assay, called metabo-tip for the analysis of sweat, collected from fingertips, using mass spectrometry—by far the most comprehensive and sensitive method for such analyses. To evaluate this assay, we exposed volunteers to various xenobiotics using standardised protocols and investigated their metabolic response.
Results
As early as 15 min after the consumption of a cup of coffee, 50 g of dark chocolate or a serving of citrus fruits, significant changes in the sweat composition of the fingertips were observed, providing relevant information in regard to the ingested substances. This included not only health-promoting bioactive compounds but also potential hazardous substances. Furthermore, the identification of metabolites from orally ingested medications such as metamizole indicated the applicability of this assay to observe specific enzymatic processes in a personalised fashion. Remarkably, we found that the sweat composition fluctuated in a diurnal rhythm, supporting the hypothesis that the composition of sweat can be influenced by endogenous metabolic activities. This was further corroborated by the finding that histamine was significantly increased in the metabo-tip assay in individuals with allergic reactions.
Conclusion
Metabo-tip analysis may have a large number of practical applications due to its analytical power, non-invasive character and the potential of frequent sampling, especially regarding the individualised monitoring of specific lifestyle and influencing factors. The extraordinarily rich individualised metabolomics data provided by metabo-tip offer direct access to individual metabolic activities and will thus support predictive preventive personalised medicine.
Metabo-tip: Eine Metabolomik-Plattform zur Lebensstilüberwachung, die die Entwicklung neuer Strategien in der prädiktiven, präventiven und personalisierten Medizin unterstützt
Hintergrund
Die Exposition gegenüber bioaktiven Verbindungen aus der Ernährung, Arzneimitteln, Umweltkontaminanten oder anderen Lebensgewohnheiten kann den menschlichen Organismus beeinflussen. Um Einblicke in die Auswirkungen dieser Einflüsse sowie die zugrunde liegenden biochemischen Mechanismen zu gewinnen, scheint individuelles molekulares Profiling ein vielversprechendes Werkzeug zu sein, das die Weiterentwicklung der prädiktiven, präventiven und personalisierten Medizin unterstützen kann.
Methoden
Wir haben einen Test entwickelt, genannt metabo-tip, zur Analyse von Schweiß, der von den Fingerspitzen entnommen wird, unter Verwendung von Massenspektrometrie—der bisher umfassendsten und empfindlichsten Methode für solche Analysen. Um diesen Test zu evaluieren, setzten wir Freiwillige verschiedenen Xenobiotika aus, indem wir standardisierte Protokolle verwendeten, und untersuchten ihre metabolische Reaktion.
Ergebnisse
Bereits 15 Minuten nach dem Konsum einer Tasse Kaffee, 50g dunkler Schokolade oder einer Portion Zitrusfrüchte wurden signifikante Veränderungen in der Schweißzusammensetzung der Fingerspitzen beobachtet. Diese lieferten relevante Informationen in Bezug auf die aufgenommenen Substanzen, einschließlich gesundheitsfördernder bioaktiver Verbindungen sowie potenziell gefährlicher Substanzen. Darüber hinaus zeigte die Identifizierung von Metaboliten aus oral eingenommenen Medikamenten wie Metamizol die Anwendbarkeit dieses Tests zur Beobachtung spezifischer enzymatischer Prozesse auf personalisierte Weise. Bemerkenswerterweise fanden wir, dass die Schweißzusammensetzung einem tageszeitlichen Rhythmus unterliegt, was die Hypothese stützt, dass die Schweißzusammensetzung durch endogene Stoffwechselaktivitäten beeinflusst wird. Dies wurde weiter untermauert durch die Beobachtung, dass Histamin in der metabo-tip-Analyse bei Personen mit allergischen Reaktionen signifikant erhöht war.
Fazit
Die metabo-tip-Analyse könnte aufgrund ihrer analytischen Stärke, ihres nicht-invasiven Charakters und der Möglichkeit häufiger Probenahmen eine Vielzahl praktischer Anwendungen haben, insbesondere im Hinblick auf die individuelle Überwachung spezifischer Lebensstil- und Einflussfaktoren. Die außergewöhnlich reichhaltigen individuellen Metabolomik-Daten, die durch metabo-tip bereitgestellt werden, bieten direkten Zugang zu individuellen Stoffwechselaktivitäten und werden somit die prädiktive, präventive und personalisierte Medizin unterstützen.
Metabolic phenotyping of tear fluid as a prognostic tool for personalised medicine exemplified by T2DM patients
Julia Brunmair, Andrea Bileck, Doreen Schmidl, Gerhard Hagn, Samuel M Meier-Menches, Nikolaus Hommer, Andreas Schlatter, Christopher Gerner, Gerhard Garhöfer
DOI: 10.1007/s13167-022-00272-7
Background/aims: Concerning healthcare approaches, a paradigm change from reactive medicine to predictive approaches, targeted prevention, and personalisation of medical services is highly desirable. This raises demand for biomarker signatures that support the prediction and diagnosis of diseases, as well as monitoring strategies regarding therapeutic efficacy and supporting individualised treatments. New methodological developments should preferably rely on non-invasively sampled biofluids like sweat and tears in order to provide optimal compliance, reduce costs, and ensure availability of the biomaterial. Here, we have thus investigated the metabolic composition of human tears in comparison to finger sweat in order to find biofluid-specific marker molecules derived from distinct secretory glands. The comprehensive investigation of numerous biofluids may lead to the identification of novel biomarker signatures. Moreover, tear fluid analysis may not only provide insight into eye pathologies but may also be relevant for the prediction and monitoring of disease progression and/ or treatment of systemic disorders such as type 2 diabetes mellitus.
Methods: Sweat and tear fluid were sampled from 20 healthy volunteers using filter paper and commercially available Schirmer strips, respectively. Finger sweat analysis has already been successfully established in our laboratory. In this study, we set up and evaluated methods for tear fluid extraction and analysis using high-resolution mass spectrometry hyphenated with liquid chromatography, using optimised gradients each for metabolites and eicosanoids. Sweat and tears were systematically compared using statistical analysis. As second approach, we performed a clinical pilot study with 8 diabetic patients and compared them to 19 healthy subjects.
Results: Tear fluid was found to be a rich source for metabolic phenotyping. Remarkably, several molecules previously identified by us in sweat were found significantly enriched in tear fluid, including creatine or taurine. Furthermore, other metabolites such as kahweol and various eicosanoids were exclusively detectable in tears, demonstrating the orthogonal power for biofluid analysis in order to gain information on individual health states. The clinical pilot study revealed that many endogenous metabolites that have previously been linked to type 2 diabetes such as carnitine, tyrosine, uric acid, and valine were indeed found significantly up-regulated in tears of diabetic patients. Nicotinic acid and taurine were elevated in the diabetic cohort as well and may represent new biomarkers for diabetes specifically identified in tear fluid. Additionally, systemic medications, like metformin, bisoprolol, and gabapentin, were readily detectable in tears of patients.
Conclusions: The high number of identified marker molecules found in tear fluid apparently supports disease development prediction, developing preventive approaches as well as tailoring individual patients‘ treatments and monitoring treatment efficacy. Tear fluid analysis may also support pharmacokinetic studies and patient compliance control.
Metabolisches Phänotyping von Tränenflüssigkeit als prognostisches Werkzeug für personalisierte Medizin, am Beispiel von T2DM-Patienten (Typ-2-Diabetes).
Julia Brunmair, Andrea Bileck, Doreen Schmidl, Gerhard Hagn, Samuel M Meier-Menches, Nikolaus Hommer, Andreas Schlatter, Christopher Gerner, Gerhard Garhöfer
DOI: 10.1007/s13167-022-00272-7
Hintergrund/Ziele: In der Gesundheitsversorgung ist ein Paradigmenwechsel von reaktiver Medizin hin zu prädiktiven Ansätzen, gezielter Prävention und Personalisierung medizinischer Dienstleistungen sehr wünschenswert. Dies erhöht die Nachfrage nach Biomarker-Signaturen, die die Vorhersage und Diagnose von Krankheiten unterstützen, sowie für Überwachungsstrategien zur Bewertung der therapeutischen Wirksamkeit und Unterstützung individualisierter Behandlungen. Neue methodologische Entwicklungen sollten vorzugsweise auf nicht-invasiv gesammelten Bioflüssigkeiten wie Schweiß und Tränen basieren, um optimale Compliance, Kostensenkungen und Verfügbarkeit des Biomaterials zu gewährleisten. In diesem Zusammenhang haben wir die metabolische Zusammensetzung von menschlichen Tränen im Vergleich zu Fingerschweiß untersucht, um biofluid-spezifische Marker-Moleküle aus verschiedenen Sekretionsdrüsen zu identifizieren. Die umfassende Untersuchung zahlreicher Bioflüssigkeiten könnte zur Identifizierung neuartiger Biomarker-Signaturen führen. Darüber hinaus könnte die Analyse von Tränenflüssigkeit nicht nur Einblicke in Augenpathologien geben, sondern auch für die Vorhersage und Überwachung des Krankheitsverlaufs und/oder der Behandlung systemischer Störungen wie Typ-2-Diabetes mellitus von Bedeutung sein.
Methoden: Schweiß- und Tränenflüssigkeit wurden von 20 gesunden Freiwilligen mittels Filterpapier und kommerziell erhältlichen Schirmer-Streifen gesammelt. Die Analyse von Fingerschweiß wurde bereits erfolgreich in unserem Labor etabliert. In dieser Studie haben wir Methoden zur Extraktion und Analyse von Tränenflüssigkeit mit hochauflösender Massenspektrometrie in Kombination mit Flüssigkeitschromatographie entwickelt und bewertet, wobei optimierte Gradienten für Metaboliten und Eicosanoide verwendet wurden. Schweiß und Tränen wurden systematisch mithilfe statistischer Analysen verglichen. Als zweiten Ansatz führten wir eine klinische Pilotstudie mit 8 Diabetikern durch und verglichen diese mit 19 gesunden Probanden.
Ergebnisse: Tränenflüssigkeit erwies sich als reichhaltige Quelle für metabolisches Phänotyping. Bemerkenswert ist, dass mehrere Moleküle, die wir zuvor im Schweiß identifiziert hatten, in der Tränenflüssigkeit signifikant angereichert waren, darunter Kreatin und Taurin. Darüber hinaus waren andere Metaboliten wie Kahweol und verschiedene Eicosanoide ausschließlich in Tränen nachweisbar, was die orthogonale Leistungsfähigkeit der Biofluid-Analyse zur Gewinnung von Informationen über individuelle Gesundheitszustände demonstriert. Die klinische Pilotstudie zeigte, dass viele endogene Metaboliten, die zuvor mit Typ-2-Diabetes in Verbindung gebracht wurden, wie Carnitin, Tyrosin, Harnsäure und Valin, tatsächlich signifikant in der Tränenflüssigkeit von Diabetikern hochreguliert waren. Auch Nikotinsäure und Taurin waren in der diabetischen Kohorte erhöht und könnten neue Biomarker für Diabetes darstellen, die speziell in der Tränenflüssigkeit identifiziert wurden. Zusätzlich waren systemische Medikamente wie Metformin, Bisoprolol und Gabapentin in der Tränenflüssigkeit der Patienten leicht nachweisbar.
Schlussfolgerungen: Die hohe Anzahl identifizierter Marker-Moleküle in der Tränenflüssigkeit unterstützt offensichtlich die Vorhersage der Krankheitsentwicklung, die Entwicklung präventiver Ansätze sowie die Anpassung individueller Behandlungen und die Überwachung der Behandlungseffizienz. Die Analyse von Tränenflüssigkeit kann auch pharmakokinetische Studien und die Überwachung der Patientencompliance unterstützen.
Sweat as a diagnostic biofluid
Da Som Yang , Roozbeh Ghaffari , and John A. Rogers
DOI: 10.1126/science.abq5916
Eccrine sweat glands in the skin are key components of an ingenious system for evaporative cooling. Their action is controlled by the sympathetic nervous system in an adaptive, closed-loop manner to help maintain thermal homeostasis during physical or mental exertion or exposure to high temperatures. Sweat not only removes heat but also helps excrete other chemicals and metabolites from the body. Recent advances in engineering have enabled eccrine sweat to be used for diagnostic purposes, in the form of soft microfluidic analysis systems that gently adhere to the skin for in situ capture, storage, and biochemical evaluation of directly sourced microliter samples. These noninvasive technologies create a broad spectrum of possibilities for using sweat to assess health status and chemical balance, screen for disease conditions, monitor loss of essential chemical species, and detect trace toxins or exogenous agents without the need for external sample collection and analysis.
Schweiss als Biofluid für die Diagnostik
Da Som Yang , Roozbeh Ghaffari , and John A. Rogers
DOI: 10.1126/science.abq5916
Die ekkrinen Schweißdrüsen in der Haut sind zentrale Bestandteile eines ausgeklügelten Systems zur Verdunstungskühlung. Ihre Aktivität wird vom sympathischen Nervensystem in einer adaptiven, geschlossenen Regelkreisschleife gesteuert, um während körperlicher oder geistiger Anstrengung oder bei hohen Temperaturen die thermische Homöostase aufrechtzuerhalten. Schweiß dient nicht nur der Wärmeabfuhr, sondern trägt auch zur Ausscheidung von Chemikalien und Metaboliten aus dem Körper bei. Jüngste Fortschritte in der Technik haben es ermöglicht, ekkrinen Schweiß zu diagnostischen Zwecken zu nutzen, und zwar in Form von weichen mikrofluidischen Analysesystemen, die sanft auf der Haut haften und mikrolitergroße Proben direkt vor Ort erfassen, speichern und biochemisch auswerten. Diese nichtinvasiven Technologien eröffnen ein breites Spektrum an Möglichkeiten, Schweiß zur Beurteilung des Gesundheitszustands und des chemischen Gleichgewichts zu nutzen, Erkrankungen zu erkennen, den Verlust essenzieller chemischer Verbindungen zu überwachen und Spuren von Toxinen oder exogenen Stoffen zu entdecken, ohne dass eine externe Probenentnahme oder Analyse erforderlich ist.
Partner
Metabognostics ist ein Spin-off der Universität Wien
