Schlaganfall ist die häufigste Ursache von Langzeitbehinderung, die zweithäufigste Todesursache weltweit und eine der Hauptursachen von Demenz. Etwa 85% der Fälle sind ischämischer Ursache, etwa 10% beruhen auf einer Hirnblutung (hämorrhagischer Schlaganfall). Der ischämische Schlaganfall wird weiter unterteilt in ätiologische Subtypen (arteriosklerotischer Schlaganfall auf dem Boden einer Artherosklerose großer Arterien; mikroangiopathischer Schlaganfall bei Befall der Mikrogefäße; kardioembolischer Schlaganfall und andere weniger häufige Ätiologien). Eine schnelle und zuverlässige Unterscheidung zwischen einem ischämischen Schlaganfall und sogenannten „stroke mimics“, die ähnliche klinische Symptome aufweisen, jedoch keinen vaskulären Ursprung haben, ist für die klinische Praxis von großer Bedeutung. Gefäßveränderungen spiegeln sich in zirkulierenden Biomarkern wieder, die genutzt werden könnten, um Diagnostika für den klinischen Einsatz zu entwickeln. Die Untersuchung der Dynamik des zirkulierenden Proteoms zu verschiedenen Zeitpunkten nach einem Schlaganfall kann weitere Informationen zu pathophysiologischen Prozessen liefern, insbesondere wenn es mit anderen Omics-Daten (z. B. cfDNA, Metabolomics) kombiniert wird. Daher besteht das übergeordnete Ziel dieses Arbeitspakets darin, (i) neuartige, Schlaganfall-spezifische und potenziell pharmakologisch relevante Ziele zu identifizieren; (ii) neue blutbasierter Biomarker für Schlaganfall zu definieren; und (iii) die klinische Entscheidungsfindung in der akuten Phase zu verbessern.

Ein Team von Klinikern mit spezieller Expertise im Bereich Schlaganfall um Prof. Martin Dichgans (Institut für Schlaganfall und Demenz in München, LMU Universitätsklinikum München) ermöglicht den Zugang zu bereits verfügbarem Patientenmaterial aus laufenden Studien (CIRCULAS, DEMDAS, PROSCIS, BM-3N und CAPIAS), rekrutiert weitere Patienten und produziert weitere Omics-Daten (Genomics) oder sammelt und integriert bereits vorhandene Omics-Daten (Genomics, Metabolomics). Die Proteomik-Experten um Prof. Axel Imhof (Protein Analysis Unit, Ludwigs-Maximilians-Universität München) arbeiten an der automatisierten Verarbeitung von Plasma- und Serumproben und etablieren eine sogenannte Data Independent Aquisition (DIA) Methode, um einen digitalen proteomischen Fingerabdruck von allen Patientenproben zu erstellen.
Darüber hinaus werden sie eine gezielte Untersuchung von Histonen, Histonvarianten und Histonmodifikationen durchführen, die potenzielle Biomarker für Patienten mit Schlaganfall sind.

Ein Team von erfahrenen Bioinformatikern um Prof. Jürgen Cox (Computational Systems Biochemistry, Max-Planck-Institut für Biochemie) wird die Datenanalyse und -integration mit Hilfe der selbst entwickelten Software-Plattformen MaxQuant und Perseus durchführen. Im Rahmen dieses Projekts werden sie die quantitative Analyse von DIA-Daten in MaxQuant weiterentwickeln und phänotypische und molekulare Daten von Patienten aus der CIRCULAS-Studie, einschließlich genomischer und metabolomischer Daten, verwenden, um aussagekräftige molekulare Signaturen mit Hilfe modernster Ansätze des machinellen Lernens zu identifzieren. .