Bioinformatische und -statistische HCV-Sequenzanalyse

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Resistenzmechanismen des Hepatitis C Virus (HCV) gegen Interferon (IFN), Ribavirin, Amantadin und spezifisch antivirale Medikamente, sowie die HCVRezeptorinteraktion und damit verbundene klinische Epiphänomene (z.B. Kryoglobulinämie) werden intensiv untersucht. Dabei werden relevante Sequenzabschnitte des HCV-Genoms sequenziert (Hüllprotein E2, Nicht- Strukturproteine NS4B und NS5A, Ionenkanal p7, sowie die HCV-Protease NS3/4A und Polymerase 5B) und mit verfügbaren Methoden der in-silico Sequenzanalyse und des statistischen Lernens analysiert. Dabei werden Polymorphismen, Mutationen und spezifische Muster identifiziert, die mit bestimmten Eigenschaften, z.B. der IFNResistenz assoziiert sind. Die Vorhersagen erreichen eine sehr hohe Spezifität. Eine direkte Modellinterpretation für den Kliniker oder für weitere molekularbiologische Untersuchungen war bisher jedoch nur begrenzt möglich. In diesem Projekt soll nun versucht werden, die identifizierten Muster hinsichtlich ihrer Eigenschaften (feature selection) zu charakterisieren, um z.B. gezielte Mutageneseexperimente zu ermöglichen. Aufbauend auf den zunehmend verfügbaren Resistenzdaten soll geno2pheno for Hepatitis C/HCV zur sequenzbasierten Vorhersage von Resistenz und zur Optimierung der spezifischen antiviralen Therapie etabliert werden.