Körperliches Training führt zu einer phänotypischen Anpassung nahezu aller Organe und Zellen des Körpers. Die Anpassungsreaktionen sind häufig spezifisch abhängig vom Typ und der Dauer der Belastung sowie von der betrachteten Zelle bzw. dem Organ. In den letzten 10 bis 15 Jahren wurde eine Fülle von Arbeiten herausgebracht, die die spezifische Adaption auf Protein und RNA-Ebene charakterisiert hat (Mooren & Völker, 2004). Sie sind phänotypischer Ausdruck, der durch sportliche Belastungen und körperliches Training verursachten veränderten Kontrolle bzw. Regulation der Transkription. Während die Untersuchung der Transkriptionsregulation bisher nur aufwendig Gen für Gen durchgeführt werden konnte, steht nach Einführung der Chiptechnologie eine Methode zur Verfügung, die in einer einzigen Untersuchung über 20.000 Gene kontrollieren kann. Dieser zunächst unsystematisch erscheinende Ansatz ermöglicht durch die Eingrenzung auf bestimmte Funktionsgruppen sowie insbesondere durch die Verwendung innovativer, bioinformatischer Analysemethoden die Aufklärung spezieller Genexpressionsmuster in Abhängigkeit von Einflussfaktoren, wie z. B. akuter und chronischer Belastung oder aber spezifischer Krankheiten. Als Zielzellen für die geplanten Untersuchungen wären natürlich quergestreifte Muskelzellen besonders wünschenswert gewesen (Baar, 1999). Deren regelmäßige Gewinnung und Aufarbeitung ist für ein Routineverfahren jedoch nicht durchführbar. Wie die Vielzahl der sportimmunologischen Untersuchungen der letzten Jahre gezeigt hat, spiegelt sich sportliche Aktivität jedoch sehr deutlich auch in der Veränderung von Zahl und Funktion peripherer Blutzellen wieder (Nieman, 1997). Als Zielzellen wurden daher Leukozyten verwendet und deren Funktion als Surrogatmarker geprüft. Daher war es das Ziel dieser Pilotstudie unter Verwendung moderner DNA-Chiptechnologie, den Einfluss körperlicher Aktivität auf das Genexpressionsmuster in Leukozyten zu untersuchen. Kenntnisse über das belastungsinduizerte Genexpressionsmuster werden sehr wahrscheinlich in Zukunft helfen können, Belastungs- und Regenerationsphasen in der Trainingssteuerung zu optimieren. Darüber hinaus deutet sich aber auch ein großes Potential dieser Methodik in der Dopinganalytik an.
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