Neue genetische Erkenntnisse über Autoimmun-Schilddrüsenerkrankungen

Abstract

Die Autoimmun-Schilddrüsenerkrankungen (AITDs) (Morbus Basedow und Hashimoto-Thyreoiditis) sind komplexe genetische Erkrankungen, bei denen wahrscheinlich mehr als 20 Gene zu den klinischen Phänotypen beitragen. Die bisher bekannten Gene fallen in zwei Kategorien: immunregulatorische Gene (einschließlich HLA, CTLA4, PTPN22, CD40, CD25 und FCRL3) und schilddrüsenspezifische Gene (TG und TSHR). Keines dieser Gene trägt jedoch zu einer mehr als 4-fachen Erhöhung des Risikos bei, eine dieser Krankheiten zu entwickeln, und keiner der entdeckten Polymorphismen ist essentiell für die Krankheitsentwicklung. Es scheint also, dass eine Vielzahl verschiedener Gen-Interaktionen zusammenwirken können, um dasselbe klinische Krankheitsbild zu verursachen, aber die beitragenden Gene können sich von Patient zu Patient und von Population zu Population unterscheiden. Außerdem lässt dieser mögliche Mechanismus den starken Einfluss der Umwelt und epigenetische Modifikationen der Genexpression offen. Für den Kliniker bedeutet dies, dass das genetische Profiling solcher Patienten in naher Zukunft wahrscheinlich nicht fruchtbar sein wird.

1. Einleitung

Viele Krankheiten neigen dazu, in Familien zu verlaufen, und wir wissen, dass dies entweder auf Umwelteinflüsse oder auf die Genetik der Familie oder auf beides zurückzuführen sein kann. Die Autoimmun-Schilddrüsenerkrankungen (AITDs), Morbus Basedow und Hashimoto-Thyreoiditis, sind typische Beispiele für solche komplexen Erkrankungen und es ist seit vielen Jahren bekannt, dass sie eine wichtige genetische Komponente haben. In den letzten 10 Jahren haben wir viele neue Erkenntnisse darüber gewonnen, wie genetische Einflüsse die Autoimmunität der Schilddrüse verstärken können, aber es bleiben große Lücken in unserem Wissen, die wahrscheinlich nicht ohne große theoretische und technische Fortschritte geschlossen werden können. Dieser kurze Überblick untersucht den aktuellen Wissensstand und welche neuen Erkenntnisse wir aus der Erforschung der Genetik der AITDs und insbesondere des Morbus Basedow gewonnen haben.

2. Schilddrüsen-Autoantikörper

Autoantikörper gegen Schilddrüsenperoxidase (TPO) und Thyreoglobulin (Tg) sind eher ein Spiegelbild der Schilddrüsenerkrankung als eine Ursache. Daher können sich solche Schilddrüsen-Autoantikörper bereits vor dem Auftreten einer klinischen AITD entwickeln und es ist seit langem bekannt, dass sie das Risiko für die Entwicklung einer klinischen AITD erhöhen. Die Anerkennung einer familiären Assoziation für die Produktion von Schilddrüsen-Antikörpern führte zu Studien an Verwandten ersten Grades von Probanden mit AITD und deutete auf ein dominantes Vererbungsmuster hin. Tatsächlich sind bis zu 50 % der Geschwister von Patienten mit AITD Schilddrüsenantikörper-positiv, im Gegensatz zu ~15 % in der Allgemeinbevölkerung . Mehrere Segregationsanalysen haben auch ein Mendelsches dominantes Vererbungsmuster für die Expression von Schilddrüsen-Autoantikörpern gezeigt, und die genetische Vererbung von „Fingerabdrücken“ der TPO-Antikörper-Unterklassen hat nahegelegt, dass das Muster der Autoantikörper-Erkennung des TPO-Antigens ebenfalls genetisch vererbt wurde.

3. genetische Anfälligkeit für AITD

Die Erkenntnis einer Assoziation zwischen AITD und bestimmten humanen Leukozytenantigenen (HLA) lieferte erstmals einen Mechanismus für den genetischen Beitrag zu Morbus Basedow und Hashimoto-Thyreoiditis . Diese Assoziation wurde besonders gut bei eineiigen Zwillingen beobachtet. Die HLA-Antigene stellen dem Immunsystem ein Mittel zur Verfügung, um antigene Schilddrüsenpeptide zu erkennen, und neuere Daten haben diese verstärkte Assoziation als sekundär zum Vorhandensein bestimmter Reste in der HLA-Klasse-II-Bindungstasche, wie z. B. Arg 74, gezeigt. Darüber hinaus wurden die pathologischen und molekularen Mechanismen, die an der AITD beteiligt sind, immer besser bekannt. Viele dieser Mechanismen sind nicht nur allen Autoimmunkrankheiten gemeinsam, sondern auch sehr variabel zwischen den Individuen; dies ermöglichte die Erkennung von Kandidatengenen, die für die Krankheitsanfälligkeit verantwortlich sind. Solche Gene konnten dann entweder durch Kopplungsanalysen oder Assoziationsstudien untersucht werden (siehe Tabelle 1).

(A) Kopplungsanalyse
Dies basiert auf dem Prinzip, dass die Chance für ein Rekombinationsereignis zwischen 2 Loci (d.e., einem Marker, wie z. B. dem Kandidatengen, und dem wahren Krankheitsgen) proportional zum chromosomalen Abstand zwischen ihnen ist. Wenn also ein Marker in der Nähe eines Krankheitsanfälligkeitsgens liegt, wird dieser Marker in Familien mit der Krankheit kosegregieren.
Der Logarithmus der Odds (LOD) Score ist ein Maß für die Evidenz für oder gegen eine Verknüpfung zwischen einem Marker und einem Merkmal oder einer Krankheit. Die LOD-Score-Analyse hatte wichtige Vorteile für die Untersuchung von AITD, da sie eine Möglichkeit bot, auf das Vorhandensein von Heterogenität innerhalb des Datensatzes zu testen, und es ermöglichte, den Modus der Vererbung und den Grad der Penetranz aus den Linkage-Daten abzuleiten.
Linkage-Studien sind hochspezifisch, aber es hat sich deutlich gezeigt, dass sie nicht hochsensitiv sind.
(B) Assoziationsstudien
Diese Studien vergleichen einfach vergleichen das Vorhandensein eines Krankheitsmarkers (z. B. des Kandidatengens) in der Krankheitspopulation mit dem Vorhandensein des Markers in einer Kontrollpopulation ohne die Krankheit.
Die Schwierigkeit kann hier in der geeigneten Kontrollpopulation liegen, die vergleichbar und groß sein muss.
Wenn diese Schwierigkeit überwunden wird, können Assoziationsstudien einen genetischen Einfluss aufdecken, und bei großen Patientengruppen kann diese Art von Studie sehr sensitiv sein.
Tabelle 1
Methoden der genetischen Analyse.

4. Aufspüren von Suszeptibilitätsgenen bei AITD

Der Kandidaten-HLA-Genkomplex wurde zunächst in Assoziationsstudien mit AITD assoziiert, zeigte dann aber keine Kopplung mit AITD . Dies zeigte, dass der genetische Beitrag von HLA zu AITD nicht stark genug war, um in Kopplungsanalysen gesehen zu werden. Dies deutete darauf hin, dass Assoziationsstudien eher dazu geeignet waren, Gene zu entdecken, die kleine Effekte auf die Krankheitsanfälligkeit haben. Als Folge des Humangenomprojekts wurde es möglich, Gene für Krankheiten zu identifizieren, die eine komplexe genetische Grundlage haben, ohne auf den Kandidatengen-Ansatz zurückzugreifen. Dies wurde durch die „Typisierung“ von Individuen mit Hilfe eines Genomscreens von genetischen Markern erreicht, zunächst mit Mikrosatelliten (1 Mikrosatellit pro 10 cM DNA) und später mit Einzelnukleotid-Polymorphismen (SNPs) (~1 SNP pro < 1 cM DNA), die das gesamte Genom abdeckten (Tabelle 2) . Dann beobachteten die Forscher, welche Marker mit der Krankheit segregierten. Die geringere Sensitivität von Kopplungsanalysen im Vergleich zu Assoziationsstudien erschwerte jedoch die Durchführung dieser Analysen für die komplexen Merkmale, die für ein nicht-mendelsches Vererbungsmuster charakteristisch sind und mit variablen klinischen Phänotypen einhergehen. Durch die Verwendung einer großen Anzahl von SNPs, die im Rahmen des HapMap-Projekts entwickelt wurden und einen viel höheren Abdeckungsgrad des gesamten Genoms aufwiesen, war es jedoch einfacher, mit Hilfe von Assoziationsanalysen zu entschlüsseln, welche Marker mit der Krankheit segregieren. Diese SNP-Marker kommen häufiger vor als Mikrosatelliten-Marker und sind leicht zu detektieren, was eine höhere genetische Sensitivität ermöglicht. Die vermutete Genregion kann dann mit dichteren SNPs weiter eingegrenzt werden und das Gen kann identifiziert werden. Ergebnisse liegen inzwischen für eine Vielzahl von Autoimmunerkrankungen vor, darunter rheumatoide Arthritis und Diabetes mellitus Typ 1 und seit kurzem auch für AITD .

(A) Mikrosatelliten
Das sind Regionen im Genom, die aus sich wiederholenden Sequenzen bestehen. Die häufigsten Mikrosatelliten sind die CA (dC-dA)n-Wiederholungen. Mikrosatelliten-Loci sind aufgrund der Variation in der Anzahl der Wiederholungen hoch polymorph (in der Regel gibt es 5 bis 15 Allele pro Locus), und sie sind gleichmäßig über das Genom in Abständen von weniger als 1 Million Basenpaaren verteilt. Daher dienten Mikrosatelliten als nützliche Marker in Kopplungsstudien, die auf die Suche nach unbekannten Krankheitsanfälligkeitsgenen ausgerichtet waren. Die Forscher konnten dann die vermutete Genregion mit dichteren Markern weiter eingrenzen, und das Gen konnte identifiziert werden.
(B) Einzelnukleotid-Polymorphismen (SNPs)
Ohne Familien hinzuziehen zu müssen, ist es jetzt möglich, genomweite Assoziationsstudien mit bis zu 106 SNPs (auf einem Mikrochip) durchzuführen, von denen jeder in einem Kopplungsungleichgewicht mit großen Segmenten des Genoms steht, und dann deren Assoziation mit einer beliebigen Krankheit zu analysieren.
Tabelle 2
Methoden für das Ganzgenomscreening.

Es ist offensichtlich, dass die Ergebnisse von Ganzgenom-Assoziationsstudien zuverlässig und wiederholt reproduziert werden müssen, aber die Komplexität dieser Art von Analysen und die hohen Kosten haben Probleme aufgeworfen. Wenn häufige Krankheiten mit häufigen Risiken assoziiert sind, dann kann eine Replikation über Populationen hinweg erwartet werden. Aber häufige Krankheiten können mit bevölkerungsspezifischen Risiken verbunden sein, und deshalb können solche Daten nur in derselben Population reproduziert werden, die im ursprünglichen Bericht untersucht wurde. Die Reproduzierbarkeit war ein Problem bei Studien, die Mikrosatelliten-Screening verwendeten, einschließlich der Studien bei Patienten mit AITD, und dieses Problem besteht auch bei den viel größeren Studien, die Ganz-Genom-Assoziationsstudien verwenden, wie z. B. bei denen, die die Parkinson-Krankheit und auch Adipositas analysieren. Daher müssen alle Berichte über genetische Verknüpfungen und Assoziationen durch unabhängige Studien bestätigt werden, bevor sie akzeptiert werden können.

5. Gene für AITD

Die HLA- und CTLA4-Gene waren die ersten Gene, die durch den Kandidatenansatz identifiziert wurden (Tabelle 3).

Gensymbol Genname Chromosomenlage Odds ratio
HLA Major Histocompatibility Complex 6p21 2.0-4.0
CTLA4 Zytotoxisches T-Lymphozyten-assoziiertes Protein 4 2q33 1.5-2.2
PTPN22 Protein-Tyrosin-Phosphatase, Nicht-Rezeptor-Typ 22 (lymphoid) 1p13 1.4-1.9
CD40 CD40-Molekül, TNF-Rezeptor-Superfamilienmitglied 5 20q11 1.3-1.8
IL2RA (CD25) Interleukin-2-Rezeptor, alpha 10p15 1.1-1.4
FCRL3 Fc-Rezeptor-like 3 1q23 1.1-1.3
TG Thyroglobulin 8q24 1.3-1.6
TSHR Thyreoidea-stimulierendes Hormon Rezeptor 14q31 1.4-2.6
Tabelle 3
Gene, die mit einer Autoimmunerkrankung der Schilddrüse verbunden und/oder assoziiert sind.

Wie bereits erwähnt, bilden die HLA-Gene den Haupthistokompatibilitätskomplex (MHC), der viele Gene enthält, die mit der Funktion des Immunsystems beim Menschen zusammenhängen. Dazu gehören HLA Klasse I (A, B und C), HLA Klasse II (DP, DM, DOA, DOB, DQ und DR) und HLA Klasse III (kodiert für andere Immunproteine). Das wichtigste GD-assoziierte HLA, HLA-DR3, ist am HLA-DR-Lokus lokalisiert und spielt eine Schlüsselrolle in der normalen Immunantwort, indem es Peptidantigene bindet und sie den T-Zell-Rezeptoren präsentiert.

Das Gen für das cytotoxische T-Lymphozyten-assoziierte Protein 4 (CTLA4) ist ein immunregulatorisches Molekül, das auf der Oberfläche von Helper-T-Zellen exprimiert wird und ein inhibitorisches Signal an T-Zellen übermittelt. Zusätzlich zu den HLA- und CTLA4-Genloci gibt es bestätigte Assoziationen (2 oder mehr Berichte) für eine Reihe von Genen, die ebenfalls bei vielen Autoimmunerkrankungen vorkommen: PTPN22, CD40, IL2RA (CD25) und FCRL3 (Tabelle 3).

Das Gen für Protein-Tyrosin-Phosphatase, Nicht-Rezeptor-Typ 22 (lymphoid), auch einfach PTPN22 genannt, kodiert eine Protein-Tyrosin-Phosphatase, die hauptsächlich in lymphoiden Geweben exprimiert wird. Dieses Enzym assoziiert mit dem molekularen Adapterprotein CBL und ist möglicherweise an der Regulierung der CBL-Funktion im T-Zell-Rezeptor-Signalweg beteiligt. Eine Variante der PTPN22 kodiert für die Lyp-Phosphatase (Lyp620W) und konferiert mit einem Risiko für multiple Autoimmunerkrankungen. Kürzlich berichteten Zhang et al., dass die Spiegel der Lyp620W-Variante in menschlichen T- und B-Zellen vermindert waren und die Calpain-Bindung und -Spaltung im Vergleich zum Wildtyp Lyp620R erhöht war. Daher stellt die Calpain-vermittelte Degradation mit folglich verringerter Lyp-Expression und Lymphozyten- und dendritischen Zell-Hyperreaktivität einen möglichen Mechanismus für unregulierte Autoimmunität dar. Die LypR620W-Variante mit einer Arginin-zu-Tryptophan-Substitution verliert ihre Funktion und ihren Einfluss auf Immunantworten, was das Risiko für eine Autoimmunerkrankung erhöht.

Das CD40-Molekül oder TNF-Rezeptor-Superfamily-Member-5-Gen kodiert einen kostimulatorischen Rezeptor, der bei der Vermittlung einer Vielzahl von Immun- und Entzündungsreaktionen, einschließlich des T-Zell-abhängigen Immunglobulin-Klassenwechsels, der Entwicklung von B-Gedächtniszellen und der Bildung von Keimzentren, wesentlich ist. Das Interleukin-2 (IL2)-Rezeptor-alpha-Gen (IL2RA oder CD25) kodiert eine der Untereinheiten des IL-2-Rezeptors, der IL-2 bindet und für die Regulierung der T-Zell-Funktion entscheidend ist. Das Fc-Rezeptor-ähnliche Protein 3 (FCRL3) Gen kodiert ein Protein, das ein Immunrezeptor-Tyrosin-Aktivierungsmotiv und ein Immunrezeptor-Tyrosin-Inhibitionsmotiv in seiner zytoplasmatischen Domäne enthält und möglicherweise eine Rolle bei der Immunregulation spielt.

Bislang sind die einzigen schilddrüsenbezogenen Gene, die mit AITD assoziiert sind, TG (das Gen, das für Thyreoglobulin kodiert), sowohl bei Morbus Basedow als auch bei Hashimoto-Thyreoiditis, und TSHR (das Gen, das für den Thyreotropin-Rezeptor kodiert), beschränkt auf Morbus Basedow (Tabelle 3).

Das Thyreoglobulin (TG)-Gen kodiert ein großes Glykoprotein-Homodimer, das ausschließlich von der Schilddrüse produziert wird. Es dient als Substrat für die Synthese der Schilddrüsenhormone Thyroxin (T4) und Trijodthyronin (T3) sowie für die Speicherung der inaktiven Formen des Schilddrüsenhormons und des Jods. Wie dieses Gen die Anfälligkeit beeinflusst, ist unklar, aber Stefan et al. haben kürzlich einen genetischen/epigenetischen Mechanismus beschrieben, durch den eine neu identifizierte TG-Promotor-SNP-Variante für AITD prädisponiert. Sequenzierungsanalysen, gefolgt von Fallkontroll- und familienbasierten Assoziationsstudien, identifizierten einen SNP (-1623A→G), der in der kaukasischen Bevölkerung mit AITD assoziiert war. Der assoziierte Nukleotid-Substitutions-SNP (-1623A/G) modifizierte eine Bindungsstelle für den Interferon-regulatorischen Faktor-1 (IRF-1), einen wichtigen Interferon-induzierten Transkriptionsfaktor, was auf eine erhöhte Empfindlichkeit gegenüber diesem entzündlichen Zytokin hinweist .

Das Thyreoidea-stimulierende Hormonrezeptor (TSHR)-Gen kodiert ein Membranprotein, das durch Bindung des TSH-Liganden Signale sendet und eine wichtige Rolle bei der Steuerung von Wachstum und Stoffwechsel der Schilddrüsenzellen spielt. SNPs in Intron 1 (bei Kaukasiern) und Intron 7 (bei Japanern) wurden in einer Reihe von Studien mit Morbus Basedow in Verbindung gebracht. Neuere Daten deuten darauf hin, dass TSHR-assoziierte SNPs mit einer defekten Thymustoleranz für das TSHR zusammenhängen, was sich in einer reduzierten Expression innerhalb der Thymusdrüse zeigt, wo es benötigt wird, um TSHR-autoreaktive T-Zellen zu löschen.

Da alle bisher identifizierten Suszeptibilitätsgene einen geringen Beitrag zur genetischen Suszeptibilität zu haben scheinen, wurde auch bei AITD eine Reihe von Ganzgenom-Screening-Studien versucht, um weitere wichtige Gene zu finden . Eine Ganzgenom-Assoziationsstudie, bei der nur 104 nicht-synonyme SNPs (solche, die Teile eines Gens betreffen, die wahrscheinlich den Produktcharakter beeinflussen) verwendet wurden, zeigte eine Reihe der zuvor erkannten Gene sowie die Lokalisierung einiger neuer Stellen, aber die neuen Stellen konnten anschließend nicht bestätigt werden . In jüngster Zeit wurde nun die erste vollständige genomweite Studie zum Morbus Basedow mit 660 K SNPs aus China berichtet . Diese Studie identifizierte wiederum viele der bekannten Gene für AITD, beschrieb aber auch zwei neue Stellen auf den Chromosomen 6q und 4p. Diese harren der weiteren Bestätigung.

6. Der Grad der erhöhten Suszeptibilität bleibt gering

Alle mit AITD assoziierten Gene sind einzeln nur in der Lage, einen bescheidenen Grad der Krankheitsanfälligkeit zu vermitteln (ausgedrückt als Odds Ratio, siehe Tabelle 3). Daher lassen diese Daten nur den Schluss zu, dass es sich bei den AITDs, sowohl beim Morbus Basedow (einschließlich der Basedow-Ophthalmopathie) als auch bei der Hashimoto-Thyreoiditis, um komplexe genetische Störungen handelt, an denen mehrere Gene beteiligt sind, die möglicherweise zusammenwirken, um einen anfälligen Hintergrund für die Krankheitsentwicklung zu schaffen. Darüber hinaus scheint es krankheitsspezifische Gene zu geben, wie z. B. das Gen, das das TSHR bei Morbus Basedow kodiert, und eine größere Gruppe von Anfälligkeitsgenen, wie z. B. CTLA4, die vielen Autoimmunerkrankungen gemeinsam sind. Diese Kombination von Gen-Polymorphismen ermöglicht es wahrscheinlich, dass epigenetische Phänomene, die auf eine Vielzahl von Einflüssen wie Infektionen und die Umwelt folgen, die Krankheit auslösen.

7. Die Kontroverse über die Hauptgene bei AITD

Nach der Klärung, dass bei AITD mehrere Gene am Werk sind, ist es wahrscheinlich, dass mehr als 20 potenzielle Gene zu den AITD-Phänotypen beitragen. Aber Hauptgene, also solche, die für die Krankheitsentwicklung essentiell sind, wurden noch nicht gefunden. Ein Hauptgen sollte bei der Mehrzahl der Patienten mit der Krankheit beteiligt sein, und die Risikoverhältnisse, selbst für HLA, lassen ein solches Gen nicht erkennen (Tabelle 3). Dies bedeutet höchstwahrscheinlich, dass verschiedene Kombinationen von Genen ähnliche klinische Phänotypen hervorrufen können oder dass epigenetische Phänomene dominant sind. Bisher wurden beim Ganzgenomscreening von Familien, Geschwistern und Populationen mit AITD eine Reihe von Stellen für die Anfälligkeit für Morbus Basedow und Hashimoto-Thyreoiditis gefunden, aber keine davon hatte sehr hohe statistische Werte (LOD-Scores) . Dieser Befund gilt nicht nur für AITD, sondern auch für andere Autoimmunerkrankungen, einschließlich Diabetes mellitus Typ 1. Dies lässt sich am besten verstehen, wenn man noch einmal an HLA denkt. Nicht jeder Patient mit Morbus Basedow hat den assoziierten HLA-DR3-Subtyp und auch nicht das assoziierte Arg74 in seiner Bindungstasche, unabhängig vom HLA-DR-Subtyp . Daher kann die Krankheit auch ohne die erwartete HLA-Assoziation auftreten.

8. A Note on Epigenetics

Ein Mechanismus, durch den Umweltfaktoren in Kombination mit einem genetischen Risiko AITD begünstigen können, ist die Veränderung der epigenetischen Kontrolle der Genexpression, wie sie z. B. in der Bauchspeicheldrüse beobachtet wurde und wie sie für ein Virus gezeigt wurde, das mit einem Anfälligkeitsgen bei Morbus Crohn interagiert. Während über solche Interaktionen bei AITD wenig bekannt ist, wurde eine Rolle der X-Chromosomen-Inaktivierung (XCI) weitgehend bestätigt . Patienten mit AITD zeigten häufiger als erwartet eine verzerrte Expression eines mütterlichen oder väterlichen X-Chromosoms, was zu der Hypothese führte, dass das schlecht exprimierte Chromosom in bestimmten Geweben wie der Schilddrüse aktiv werden und neue antigene Sequenzen exprimieren könnte, die zuvor vom Immunsystem nicht erkannt wurden. Diese potenziellen Mechanismen für eine erhöhte Anfälligkeit für AITD müssen weiter erforscht werden.

9. Schlussfolgerungen

Wie Umweltfaktoren mit dem genetischen Risiko auf molekularer Ebene kombiniert werden, um komplexe genetische Krankheiten wie AITD zu fördern, ist weitgehend unbekannt. Die Gene, die mit AITD in Verbindung gebracht werden und/oder mit ihr assoziiert sind, tragen jeweils nur in geringem Maße zum genetischen Risiko bei. Multiple Gen-Polymorphismen (Kombinationen von Haplotypen) scheinen für die Entwicklung von AITD erforderlich zu sein und können sich zwischen geographischen Populationen sekundär zu epigenetischen Einflüssen unterscheiden. Es bleibt noch viel zu lernen.

Abkürzungen

AITD: Autoimmune Schilddrüsenerkrankung
LOD: Logarithmus der Odds
SNP: Einzel-Nukleotid-Polymorphismus.

Disclosure

TFD ist ein Vorstandsmitglied von Kronus Inc, Star, Idaho (ein Vertreiber von Schilddrüsenantikörper-Testkits). Die anderen Autoren haben keine Interessenkonflikte offenzulegen.

Danksagungen

Diese Arbeit wurde teilweise unterstützt durch DK052464 und DK069713 vom National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases, dem VA Merit Award Program und dem David Owen Segal Endowment.

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