Bei der Erforschung von CLN6, einer seltenen neurodegenerativen Krankheit in der Kindheit, die das Nervensystem betrifft, wurden bedeutende Fortschritte erzielt. Die sorgfältige Auswertung wurde durchgeführt, um eine robuste Metabolitenanalyse durch sorgfältige Berücksichtigung der Probenstratifikation, der Extraktionstechniken und der Lagerungsbedingungen zu gewährleisten, mit dem Ziel, die Eignung von DBS-Karten (Dried Blood Spot) für die krankheitsspezifische Biomarkeridentifizierung zu bewerten. Durch die genotypische und phänotypische Analyse von 97 CLN6-Patienten wurden neue Variationen entdeckt, die das Verständnis der der Krankheit zugrunde liegenden Mechanismen verbessern. Darüber hinaus lieferte die Zelllinien-Metabolomik zusätzliche Erkenntnisse über den CLN6-Stoffwechsel und offenbarte potenzielle diagnostische Frühindikatoren wie die Glycerophospholipide PG 40:6 und PG 40:7, C16 GlcCer und C24 GlcCer. Diese Ergebnisse betonen die Bedeutung des Einsatzes robuster LC-MS-Techniken, der Verwendung gut charakterisierter Patientenkohorten und der Auswahl geeigneter Probentypen für die Entdeckung CLN6-spezifischer Biomarker.
Significant progress has been made in comprehending CLN6, a rare childhood neurodegenerative disorder affecting the nervous system. The meticulous evaluation was conducted to ensure robust metabolite analysis through careful consideration of sample stratification, extraction techniques, and storage conditions, aiming to assess the suitability of dried blood spot (DBS) cards for disease-specific biomarker identification. Novel variations emerged through genotypic-phenotypic analysis of 97 CLN6 patients, enhancing understanding of the disease's underlying mechanisms. Furthermore, cell line metabolomics provided additional insights into CLN6 metabolism, revealing potential early diagnostic indicators such as glycerophospholipids PG 40:6 and PG 40:7, C16 GlcCer, and C24 GlcCer. These results highlight the significance of employing robust LC-MS techniques, utilizing well-characterized patient cohorts, and selecting appropriate sample types for CLN6-specific biomarker discovery.