Als häufigste Herzrhythmusstörung mit steigender Prävalenz und einer erhöhten Morbidität sowie Mortalität ist Vorhofflimmern sowohl von großer klinischer als auch sozioökonomischer Bedeutung. In den letzten Jahren konnten mit Hilfe genomweiter Assoziationsstudien genetische Polymorphismen identifiziert werden, die mit einem erhöhten Risiko für die Entwicklung von Vorhofflimmern assoziiert sind. Die neuen intermediären EKG-Phänotypen des inkompletten Rechtsschenkelblockes und der frühen Repolarisation wiesen signifikante Assoziationen zum Vorhofflimmern auf, wobei eine mögliche Genotyp-Korrelation, deren klinische Relevanz sowie Eignung als Prädiktoren für den Ablationserfolg bei diesen Patienten noch unerforscht sind. In der vorliegenden Arbeit wurden daher EKGs von insgesamt 440 Patienten mit symptomatischem paroxysmalen oder persistierenden Vorhofflimmern aus dem VHF- Register des Herzzentrums Leipzig hinsichtlich dem Auftreten der beiden EKG- Phänotypen sowie deren Assoziation zum Therapieerfolg nach Katheterablation analysiert. Alle Patienten erhielten eine elektive Radiofrequenzablation mit anschlie- ßender 12-monatiger Nachsorge in der Studienambulanz zur Detektion von möglichen Früh- und Spätrezidiven. Zudem erfolgte bei jedem Patienten eine Genotypisierung mit dem Nachweis von häufigen genetischen Risikovarianten auf den Chromosomen 4q25 (rs10033464 und rs2200733), 1q21 (rs13376333) oder 16q22 (rs7193343). Dabei konnten deutlich höhere Prävalenzen des inkompletten Rechtsschenkelblockes mit 27,3% und vor allem der frühen Repolarisation mit 54,8% bei unseren Patienten im Vergleich zur Normalbevölkerung (jeweils ca. 5%) nachgewiesen werden. Hinsichtlich der morphologischen Ausprägung der frühen Repolarisation war die Dokumentation eines notched oder slurred QRS-Komplexes etwa gleich (45,6% vs. 45,2%). In den lateralen EKG-Ableitungen trat die frühe Repolarisation mit 39% jedoch vermehrt auf. Letztlich konnte aber kein signifikanter Unterschied in der Häufigkeits- verteilung der beiden EKG-Phänotypen bei unseren Patienten mit Risikoallelen auf dem Chromosom 4q25 (rs10033464: p = 0,416; rs2200733: p = 0,605), auf Chromosom 1q21 (p = 0,706) oder auf dem Chromosom 16q22 (p = 0,248) festgestellt werden. Dennoch lassen die erhöhten Prävalenzen in der Studienpopulation eine gewisse Genotyp-Phänotyp-Korrelation vermuten. In Bezug auf den Ablationserfolg wurde bei unseren Patienten mit häufigen Gen- varianten bei 36,4% ein Frührezidiv und bei 26,6% ein Spätrezidiv dokumentiert. Die Pulmonalvenenisolation wies demzufolge eine langfristige Erfolgsrate von 73,4% auf, vergleichbar mit Daten aus anderen Studien. Es konnte allerdings keine signifikante Assoziation des inkompletten Rechtsschenkelblockes oder der frühen Repolarisation mit einem Frührezidiv nachgewiesen werden (IRSB: OR: 0,816; 95%-KI: 0,517-1,290; p = 0,385 3⁄4 ER: OR: 0,947; 95%-KI: 0,633-1,417; p = 0,792). Ebenfalls wurde kein statistisch signifikanter Zusammenhang mit einem Spätrezidiv gefunden (IRSB: OR: 0,662; 95%-KI: 0,400-1,096; p = 0,107 3⁄4 ER: OR: 1,052; 95%-KI: 0,685-1,615; p = 0,818). Somit waren die beiden intermediären EKG-Phänotypen nicht mit erhöhten Rezidivraten nach Katheterablation in unserer Studienpopulation assoziiert. Es bedarf daher größer angelegter Studien mit einer längeren Nachbeobachtungszeit, um statistisch relevante Aussagen über eine mögliche Prädiktion von Vorhofflimmern mit Hilfe dieser intermediären EKG-Phänotypen bei Patienten mit häufigen genetischen Varianten zu erhalten. Diese Arbeit ist dennoch im Hinblick auf eine frühzeitige Diagnosestellung von Vorhofflimmern anhand von pathognomischen EKG- Merkmalen und für eine zukünftige Etablierung einer Risikostratifizierung mit individualisierten Behandlungsstrategien ein wegweisender Beitrag.:Abkürzungsverzeichnis..............................................................................................IV 1 Einleitung................................................................................................................. 1 1.1 Definition.............................................................................................................1 1.2 Epidemiologie ....................................................................................................1 1.3 Symptome und klinische Bedeutung.................................................................2 1.4 Risikofaktoren.....................................................................................................4 1.5 Pathophysiologie................................................................................................4 1.5.1 Die Initiation von VHF.......................................................................................5 1.5.2 Die Aufrechterhaltung von VHF ......................................................................5 1.5.3 Die genetische Prädisposition von VHF...........................................................7 1.6 Intermediäre EKG-Phänotypen...........................................................................9 1.7 Therapie ......................................................................................................... 11 1.7.1 Thrombembolische-Prophylaxe .................................................................. 11 1.7.2 Herzfrequenzkontrolle vs. Rhythmuskontrolle ............................................. 11 1.7.3 Katheterablation............................................................................................13 1.8 Ziele der Arbeit ................................................................................................17 2 Patientenkollektiv und Methodik .......................................................................... 18 2.1 Patientenkollektiv ........................................................................................... 18 2.2 Genetische Analyse..........................................................................................20 2.3 EKG-Auswertung ............................................................................................ 22 2.4 Katheterablation...............................................................................................23 2.5 Ambulante Nachsorge......................................................................................25 2.6 Statistische Analyse.........................................................................................25 3 Ergebnisse............................................................................................................. 27 3.1 Patientencharakteristika...................................................................................27 3.2 Genotypen.......................................................................................................29 3.3 EKG-Phänotypen.............................................................................................30 3.3.1 Assoziation von EKG-Phänotypen mit Patientencharakteristika ................ 32 3.3.2 Assoziation von EKG-Phänotypen mit Genotypen ..................................... 33 3.4 Rezidivraten nach Pulmonalvenenablation .................................................... 36 3.4.1 Assoziation von EKG-Phänotypen mit Rezidivraten ................................... 37 4 Diskussion............................................................................................................. 39 4.1 Limitatione ...................................................................................................... 39 4.2 Patientenkollektiv ........................................................................................... 40 4.3 Klinische Bedeutung der EKG-Phänotypen ....................................................43 4.4 Genotyp-Phänotyp-Korrelation ...................................................................... 48 4.5 Prädiktoren für den Ablationserfolg.................................................................54 4.6 Risikostratifizierung..........................................................................................56 5 Zusammenfassung ............................................................................................... 60

Die Allele (*R1, *R2, *S1 und *S2) des A. gambiae complement-like thioester-containing Protein 1 (TEP1) bestimmen die Fitness der Mücken, welches die männlichen Fertilität und den Resistenzgrad der Mücke gegen Pathogene wie Bakterien und Malaria-Parasiten. Dieser Kompromiss zwischen Reproduktion und Immunnität hat Auswirkungen auf die Größe der Mückenpopulationen und die Rate der Malariaübertragung. Wie die genetische Diversität von TEP1 die genetische Struktur natürlicher Vektorpopulationen beeinflusst, ist noch unklar. Die Zielsetzung dieser Doktorarbeit waren: i) die biogeographische Kartographierung der TEP1 Allele und Genotypen in lokalen Malariavektorpopulationen in Mali, Burkina Faso, Kamerun, und Kenia, und ii) die Bemessung des Einflusses von TEP1 Polymorphismen auf die Entwicklung humaner P. falciparum Parasiten in der Mücke. Die Analysen der TEP1 Polymorphismen zeigten, dass die natürliche Selektion auf Exone, sowie Introne wirkt, was auf eine starke funktionale Beschränkung an diesem Lokus hindeutet. Außerdem zeigen unsere Daten die strukturierte Erhaltung natürlicher genetischer Variation im TEP1 Lokus, in welchem die Allele und Genotypen spezifische evolutionäre Wege verfolgen. Diese Ergebnisse weisen auf die Existenz von arten- und habitatspezifischen Selektionsdrücken hin, die auf den TEP1 Lokus wirken. Resultate haben gezeigt, dass TEP1*S1 und *S2 Mücken gleichermassen empfänglich für Plasmodium-Infektionen sind. Insgesamt tragen die Resultate der biogeographischen Kartographierung des TEP1 Lokus und der Züchtungs- und Infektionsexperimente zu einem besseren Verständnis über den Einfluss der verschiedenen Vektorarten und lokale Umwelteinflüsse auf die Vektorpopulationen und Malariaübertragung bei. Des weiteren kann die hier beschriebene hochdurchsatz-genotypisierungs Methode, zur Studie lokaler A. gambiae Mückenpopulationen, in der Feldforschungsarbeit eingesetzt werden. Dieser neue Ansatz wird die epidemiologisch relevante Überwachung und Vorhersage dynamischer Prozesse in lokalen Malariavektorpopulationen unterstützen, welche die Entwicklung neuer Strategien der Vektorkontrolle ermöglichen könnten. / The alleles (*R1, *R2, *S1 and *S2) and genotypes of A. gambiae complement-like thioester-containing protein 1 (TEP1) determine the fitness in male fertility and the degree of mosquito resistance to pathogens such as bacteria and malaria parasites. This trade-off between the reproduction and the immunity impacts directly on mosquito population abundance and malaria transmission respectively. How TEP1 genetic diversity influences the genetic structure of natural vector populations and development of human malaria parasites is unclear. The aims of this thesis were to: i) map distribution of TEP1 alleles and genotypes in local malaria vector populations in Mali, Burkina Faso, Cameroon and Kenya, and ii) assess the impact of TEP1 polymorphism on development of human P. falciparum parasites in mosquitoes. Analyses of TEP1 polymorphism revealed that natural selection acts in concert on both exons and introns, suggesting strong functional constrains acting at this locus. Moreover, our data demonstrate a structured maintenance of natural TEP1 genetic variation, where the alleles and the genotypes follow distinct evolutionary paths. These findings suggest the existence of species- and habitat-specific selection patterns that act on TEP1 locus. Results revealed that the TEP1*S1 and *S2 mosquitoes are equally susceptible to Plasmodium infections. Collectively, results of my thesis on the biogeographic TEP1 mapping, and on the breeding and infection experiments contribute to a better understanding of how the vector species and local environmental factors, shape vector population structures and malaria transmission. Furthermore, the high throughput TEP1 genotyping approach reported here could be used for field studies of local A. gambiae mosquito populations. This new approach will benefit surveilance and prediction of dynamics in local malaria vector populations that may have epidemiological significance, and therefore inform the development of novel vector control measures.

Die Untersuchung des Phänotyps bringt z.B. bei genetischen Krankheiten ein Verständnis der zugrunde liegenden Mechanismen mit sich. Aufgrund dessen wurden neue Technologien wie RNA-Interferenz (RNAi) entwickelt, die Genfunktionen entschlüsseln und mehr phänotypische Daten erzeugen. Interpretation der Ergebnisse solcher Versuche ist insbesondere bei heterogenen Daten eine große Herausforderung. Wenige Ansätze haben bisher Daten über die direkte Verknüpfung von Genotyp und Phänotyp hinaus interpretiert. Diese Dissertation zeigt neue Methoden, die Entdeckungen in Phänotypen über Spezies und Methodik hinweg ermöglichen. Es erfolgt eine Erfassung der verfügbaren Datenbanken und der Ansätze zur Analyse ihres Inhalts. Die Grenzen und Hürden, die noch bewältigt werden müssen, z.B. fehlende Datenintegration, lückenhafte Ontologien und der Mangel an Methoden zur Datenanalyse, werden diskutiert. Der Ansatz zur Integration von Genotyp- und Phänotypdaten, PhenomicDB 2, wird präsentiert. Diese Datenbank assoziiert Gene mit Phänotypen durch Orthologie über Spezies hinweg. Im Fokus sind die Integration von RNAi-Daten und die Einbindung von Ontologien für Phänotypen, Experimentiermethoden und Zelllinien. Ferner wird eine Studie präsentiert, in der Phänotypendaten aus PhenomicDB genutzt werden, um Genfunktionen vorherzusagen. Dazu werden Gene aufgrund ihrer Phänotypen mit Textclustering gruppiert. Die Gruppen zeigen hohe biologische Kohärenz, da sich viele gemeinsame Annotationen aus der Gen-Ontologie und viele Protein-Protein-Interaktionen innerhalb der Gruppen finden, was zur Vorhersage von Genfunktionen durch Übertragung von Annotationen von gut annotierten Genen zu Genen mit weniger Annotationen genutzt wird. Zuletzt wird der Prototyp PhenoMIX präsentiert, in dem Genotypen und Phänotypen mit geclusterten Phänotypen, PPi, Orthologien und weiteren Ähnlichkeitsmaßen integriert und deren Gruppierungen zur Vorhersage von Genfunktionen, sowie von phänotypischen Wörtern genutzt. / In diseases with a genetic component, examination of the phenotype can aid understanding the underlying genetics. Technologies to generate high-throughput phenotypes, such as RNA interference (RNAi), have been developed to decipher functions for genes. This large-scale characterization of genes strongly increases phenotypic information. It is a challenge to interpret results of such functional screens, especially with heterogeneous data sets. Thus, there have been only few efforts to make use of phenotype data beyond the single genotype-phenotype relationship. Here, methods are presented for knowledge discovery in phenotypes across species and screening methods. The available databases and various approaches to analyzing their content are reviewed, including a discussion of hurdles to be overcome, e.g. lack of data integration, inadequate ontologies and shortage of analytical tools. PhenomicDB 2 is an approach to integrate genotype and phenotype data on a large scale, using orthologies for cross-species phenotypes. The focus lies on the uptake of quantitative and descriptive RNAi data and ontologies of phenotypes, assays and cell-lines. Then, the results of a study are presented in which the large set of phenotype data from PhenomicDB is taken to predict gene annotations. Text clustering is utilized to group genes based on their phenotype descriptions. It is shown that these clusters correlate well with indicators for biological coherence in gene groups, such as functional annotations from the Gene Ontology (GO) and protein-protein interactions. The clusters are then used to predict gene function by carrying over annotations from well-annotated genes to less well-characterized genes. Finally, the prototype PhenoMIX is presented, integrating genotype and phenotype data with clustered phenotypes, orthologies, interaction data and other similarity measures. Data grouped by these measures are evaluated for theirnpredictiveness in gene functions and phenotype terms.