Chronische Nierenerkrankungen sind ein global zunehmendes, aber oft unterschätztes Gesundheitsproblem. Die bisher etablierten Biomarker Kreatinin, BUN und Cystatin C werden leicht von nicht-renalen Faktoren beeinflusst und sind oft erst in einem fortgeschrittenen Nierenstadium klinisch auffällig. Daher muss mit modernen Methoden nach sensitiven Biomarkern gesucht werden.
Im Rahmen dieser Doktorarbeit wurden die Plasmakonzentrationen von 24 Metaboliten einer nierengesunden Kontrollgruppe (AugUR-Studie) mit den Plasmakonzentrationen einer nierenerkrankten Gruppe (GCKD-Studie) verglichen. Dafür wurden Blutplasmen mit Hilfe von 1H-NMR-Spektroskopie im Institut für funktionelle Genomik in Regensburg gemessen und anschließend mit dem Softwareprogramm Chenomx quantifiziert.
Dabei wurde deutlich, dass mit Hilfe der NMR-spektrometrischen Untersuchung von Blutplasmen chronisch nierenerkrankte von nierengesunden Menschen differenziert werden können.
Dabei weisen einige der analysierten Metaboliten eine direkte Korrelation und einige eine inverse Korrelation mit chronischen Nierenerkrankungen auf. Eine klinische Anwendbarkeit einzelner Metaboliten wird im Detail diskutiert.

Chronic kidney disease is a globally increasing but often underestimated health problem. The previously established biomarkers creatinine, BUN and cystatin C are easily influenced by non-renal factors and are often only clinically conspicuous in an advanced renal stage. Therefore, modern methods must be used to search for sensitive biomarkers.
In this doctoral thesis, the plasma concentrations of 24 metabolites of a kidney-healthy control group (AugUR study) were compared with the plasma concentrations of a kidney-diseased group (GCKD study). For this purpose, blood plasmas were measured using 1H-NMR spectroscopy at the Institute for Functional Genomics in Regensburg and subsequently quantified using the Chenomx software programme.
It became clear that with the help of NMR spectrometric analysis of blood plasmas, people with chronic kidney disease can be differentiated from people with healthy kidneys.
Some of the analysed metabolites show a direct correlation and some an inverse correlation with chronic kidney disease. The clinical applicability of individual metabolites is discussed in detail.