• Media type: E-Article
  • Title: Nutzung von Altersinformationen aus posttranslationalen Proteinmodifikationen und DNA-Methylierung zur postmortalen Lebensaltersschätzung : Konzept und Ergebnisse einer Pilotstudie : Konzept und Ergebnisse einer Pilotstudie
  • Contributor: Becker, Julia; Naue, Jana; Reckert, Alexandra; Böhme, Petra; Ritz-Timme, Stefanie
  • Published: Springer Science and Business Media LLC, 2021
  • Published in: Rechtsmedizin, 31 (2021) 3, Seite 234-242
  • Language: German
  • DOI: 10.1007/s00194-021-00489-2
  • ISSN: 1434-5196; 0937-9819
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  • Description: ZusammenfassungMit der Identifikation und Beschreibung „molekularer Uhren“ (posttranslationale Proteinmodifikationen, DNA-Methylierung) eröffnen sich neue Möglichkeiten zur Entwicklung von Verfahren zur postmortalen Lebensaltersschätzung. Bislang werden diese Ansätze aber nur unabhängig voneinander eingesetzt. Ihre Verknüpfung verspricht eine bessere Erfassung hochkomplexer Alterungsprozesse und damit die Möglichkeit zur Entwicklung optimierter Verfahren zur Altersschätzung für verschiedenste Szenarien der forensischen Praxis.In Vorbereitung umfangreicher Untersuchungen zur Überprüfung dieser Hypothese wurden verschiedene molekulare Uhren (Akkumulation von D‑Asparaginsäure, Akkumulation von Pentosidin und DNA-Methylierungsmarker [RPA2, ZYG11A, F5, HOXC4, NKIRAS2, TRIM59, ELOVL2, DDO, KLF14 und PDE4C]) in 4 fäulnisresistenten Geweben (Knochen, Sehne, Bandscheibe, Epiglottis) von 15 Individuen untersucht.In allen untersuchten Geweben fand sich eine starke Korrelation beider Proteinmarker sowie jeweils mehrerer DNA-Methylierungsmarker mit dem Lebensalter. Dabei zeigten die untersuchten Parameter gewebsspezifische Veränderungen mit dem Alter.Die Ergebnisse der Pilotstudie belegen das Potenzial der Verknüpfung molekularer Verfahren für die postmortale Altersschätzung. Weitere Untersuchungen werden zeigen, wie genau postmortale Altersschätzungen sein können, wenn Altersinformationen aus posttranslationalen Proteinmodifikationen und DNA-Methylierung aus verschiedenen Geweben in multivariaten Modellen verknüpft werden.