GPVI spielt somit eine Rolle bei der sogenannten Hämostase, der Blutstillung. Eine übermäßige Aktivierung des Rezeptors GPVI kann jedoch zur Bildung krankhafter Thromben und damit zu Gefäßverschlüssen führen, wodurch der Blutfluss zu lebenswichtigen Organen behindert wird. Ein Infarkt droht. 

Prof. Dr. Bernhard Nieswandt zeigte mit seinem Team bereits, dass die Blockade des GPVI-Signalwegs Thrombosen und thrombo-inflammatorische Krankheitsprozesse verhindern kann, ohne die lebensnotwendige Blutgerinnung zu beeinträchtigen. 

Jetzt präsentieren Bernhardt Nieswandt und Stefano Navarro einen weiteren vielversprechenden Ansatz zur Vorbeugung von Thrombosen und thrombo-inflammatorischen Erkrankungen, bei dem die normale Blutgerinnung erhalten bleibt. 

Anstatt die Aktivität von GPVI durch eine Blockade zu hemmen, verringerten sie die GPVI-Rezeptordichte auf der Oberfläche der Thrombozyten. Gänzlich entfernen könne man GPVI nicht, wie frühe Untersuchungen ergaben. Ein GPVI-Mangel schützte Mäuse zwar vor Thrombosen, könnte jedoch in Kombination mit anderen Thrombozytenaggregationshemmern wie Aspirin die Hämostase beeinträchtigen. 

Das Team der Experimentellen Biomedizin I fand nun mithilfe eines humanisierten Mausmodells und menschlicher Blutplättchen heraus, dass bestimmte Antikörper mit geringer Bindungsstärke – in diesem Fall JAQ1-Antikörper – die Anzahl der GPVI-Rezeptoren auf den Blutplättchen um etwa die Hälfte verringern. Zur Überraschung der Forschenden kam der Rezeptorabbau konstant auf halbem Weg zum Stillstand. Anstatt also GPVI-defiziente Thrombozyten zu erzeugen, schien JAQ1 durchweg einen völlig neuen Thrombozytenzustand zu erzeugen, einen stabilen „GPVI-low“-Phänotyp (GPVI^LO).

Dieser eigenständige Thrombozytenphänotyp hielt die hämostatische Funktion aufrecht und bewahrte gleichzeitig eine starke antithrombotische Wirksamkeit bewahrte. Denn bemerkenswerterweise konnten die Blutplättchen trotz der geringeren Rezeptorzahl weiterhin an verletzten Blutgefäßen haften und Blutungen stillen. Im Gegensatz zur vollständigen GPVI-Depletion blieb die hämostatische Funktion selbst in Kombination mit hochdosiertem Aspirin bei einer partiellen Reduktion von GPVI erhalten. Gleichzeitig waren die Signale, die zur Bildung und Stabilisierung von Blutgerinnseln beitragen, sowie die gerinnungsfördernde Aktivität der Blutplättchen deutlich abgeschwächt. 

Die Studie eröffnet damit einen neuen Ansatz für die Entwicklung sichererer Medikamente zur Vorbeugung von Thrombosen. 

Zur Pressemeldung

Publikation: Stefano Navarro, Sarah Beck, Sabrina I. Bonfiglio, Ernesto J. Cuenca-Zamora, Lukas J. Weiß, Marijke Kuijpers, Johan Heemskerk, David Stegner, Bernhard Nieswandt. Partial downregulation of platelet Glycoprotein VI by low affinity antibodies confers sustained and safe antithrombotic protection. Signal Transduct Target Ther. 2026;11(1):264. doi: 10.1038/s41392-026-02864-5.

Oxalsäure (Oxalat) ist bisher vor allem durch seine Rolle bei der Entstehung von Nierensteinen bekannt. Das Molekül ist ein natürlicher Stoffwechselbestandteil des Körpers, kommt in bestimmten Lebensmitteln vor und wird normalerweise über die Nieren mit dem Urin ausgeschieden. Bei eingeschränkter Nierenfunktion reichert sich Oxalat jedoch im Körper an und kann Entzündungsprozesse vorantreiben. 

Die Experimentelle Biomedizin II untersuchte gemeinsam mit dem Experimental and Clinical Research Center (ECRC) die immunologischen Mechanismen, die eine oxalatbedingte Nierenschädigung mit systemischer Entzündung sowie Herz-Kreislauf-Schäden verbinden.

Die Forschenden beobachteten, dass eine mit Oxalat angereicherte Ernährung bei Mäusen das Immunsystems systemisch. Das heißt, die Entzündungsprozesse breiteten sich im ganzen Körper aus. Es kam nicht nur zu einer Nierenschädigung, sondern auch zu krankhaften Veränderungen des Herzens, die die Herzfunktion reduzierten. Als zentral identifizierte das Team das Zytokin Interleukin-17A (IL-17A). IL-17A wird von bestimmten Immunzellen gebildet und kann Entzündungen verstärken. Die Forschenden fanden heraus, dass Oxalat die Bildung von IL-17A förderte und den Energiestoffwechsel von Immunzellen störte. Erhöhte IL-17A-Spiegel fanden die Forschenden auch bei Patientinnen und Patienten mit einer seltenen, erblich bedingten Stoffwechselstörung, der primären Hyperoxalurie, bei der die Leber durch Enzymdefekte zu viel Oxalat produziert.

Was passiert, wenn IL-17A gezielt blockiert wird? Im Tiermodell verbesserten sich gleich mehrere Krankheitszeichen. Die Nieren der Mäuse funktionierten besser, Entzündungen und Fibrose gingen zurück und das Herz wurde weniger geschädigt. Damit beschreiben das Team eine potenziell therapeutisch adressierbare Achse: Oxalat–IL-17A–kardiorenale Schädigung. 

Die Ergebnisse zeigen, dass Oxalat nicht nur die Nieren schädigt, sondern über IL-17A und Entzündungsprozesse auch zur Entstehung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen beitragen kann. Oxalat kann somit nicht mehr nur als kristallbildender Stoff, der lokal die Nieren schädigt, betrachtet werden. Es ist vielmehr eine systemische Belastung für das Immunsystem und den Metabolismus.

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Publikation: Moritz I Wimmer, Martin Reichel, Arne Thiele, Alex Yarritu, Ariana Matz-Rauch, Harithaa Anandakumar, Luisa Hernandez Götz, Till Robin Lesker, Olena Potapenko, Natnael Gebremedhin, Wibke Anders, Sarah V Liévano Contreras, Rongling Wang, Felix Behrens, Bernd Hoppe, Olivia Nonn, Gabriele G Schiattarella, Franz Schaefer, Johannes Holle, Till Strowig, Alma Zernecke, Kai-Uwe Eckardt, Felix Knauf, Nicola Wilck, Hendrik Bartolomaeus, Interleukin-17A mediates cardiorenal injury in oxalate nephropathy, Cardiovascular Research, 2026; cvag158, https://doi.org/10.1093/cvr/cvag158

In einer randomisierten, kontrollierten Studie mit 38 gesunden Erwachsenen untersuchte Dr. Hendrik Bartolomaeus vom Institut für Experimentelle Biomedizin II gemeinsam mit Forschenden vom Experimental and Clinical Research Center (ECRC) und dem Max-Delbrück-Centrum für Molekulare Medizin (MDC Berlin), wie sich eine fünftägige Fastenintervention auf die Körperzusammensetzung, den Stoffwechsel und das Darmmikrobiom auswirkt und ob die Ausgangsmerkmale das individuelle Ansprechen auf die Gewichtsabnahme vorhersagen.

Die Ergebnisse der Studie wurden nun in der Fachzeitschrift Genome Medicine veröffentlicht. Neben den ausgeprägten kurzfristigen Veränderungen des Stoffwechsels und des Darmmikrobioms zeigte sich, dass ein Teil der Gewichtsreduktion auch zwölf Wochen nach der Intervention erhalten blieb.

Laut Bartolomaeus war besonders interessant, dass das längerfristige Ansprechen eine ausgeprägte interindividuelle Variabilität aufwies. „Mithilfe eines Ansatzes, der maschinelles Lernen nutzt, konnten wir zeigen, dass bereits vor Beginn der Intervention erhobene Informationen aus dem Darmmikrobiom zusammen mit einfachen klinischen Parametern prädiktive Informationen über die spätere Gewichtsreduktion enthalten. Ein auf vier Ausgangsmerkmalen basierendes Modell ließ sich zudem in unabhängigen Kohorten mit ähnlichen Fastenprotokollen und diversen Teilnehmergruppen überprüfen.“

Eine unmittelbare klinische Anwendung lässt sich daraus derzeit noch nicht ableiten. Die Ergebnisse liefern jedoch einen interessanten Ausgangspunkt für die Frage, ob sich zukünftig bereits vor Beginn einer Lifestyle-Intervention abschätzen lässt, welche Personen besonders wahrscheinlich davon profitieren werden. Solche Ansätze könnten langfristig dazu beitragen, Ernährungs- und Lifestyle-Interventionen zu personalisieren. Dafür sind nun größere prospektive Studien notwendig.

Die klinische Studie wurde am Experimental and Clinical Research Center (ECRC) unter Beteiligung von Nadja Siebert und Sylvia Bähring durchgeführt. Die bioinformatische Auswertung und Modellierung wurde maßgeblich von den geteilten Erstautorinnen Mina Kaufhold (MDC Berlin) und Theda Bartolomaeus (MDC Berlin und Universität Oslo, Norwegen) sowie von Hendrik Bartolomaeus als geteiltem Letztautor durchgeführt. Die Arbeit verbindet somit klinische Interventionsforschung mit datengetriebenen Analyseverfahren.

Publikation: Gelsomina Kaufhold, Theda U. P. Bartolomaeus, Kristin Schütte, Till Schütte, Sakshi Kamboj, Ulrike Löber, Gabriele Rahn, Victoria McParland, Lena Braun, Lajos Markó, Matanat Mammadli, Alexander Krannich, Lina S. Bahr, Friederike Gutmann, Friedemann Paul, Quinten R. Ducarmon, Georg Zeller, Robin Mesnage, Nicola Wilck, Alma Zernecke, Peter J. Oefner, Wolfram Gronwald, Dominik N. Müller, Sofia K. Forslund-Startceva, Sylvia Bähring, Hendrik Bartolomaeus & Nadja Siebert. Machine learning identifies microbiome and clinical predictors of sustained weight loss following prolonged fasting. Genome Med 18, 136 (2026). https://doi.org/10.1186/s13073-026-01765-0