Forschergruppe Cloude Computing and Sequencing

Die Sequenzierung-basierte Diagnostik und Überwachung der Resistenzlage und Epidemiologie von Erregern (v.a. Viren und Bakterien) nimmt an Stellenwert in der Universitätsmedizin zu. Dank neuester Sequenzierungstechnologien, wie Nanopore, rücken die Preise pro sequenzierte Probe in einen diagnostisch vertretbaren Bereich. Die Forschergruppe nutzt die Nanopore Technologie und entwickelt spezielle bioinformatisch-analytische Pipelines für wissenschaftliche Fragestellung zu beantworten, aber auch um die Patientenversorgung zu verbessern. Weitere Informationen  sind auch der 'CaSe'-Webseite zu entnehmen.

Die FG beteiligt sich an der Sequenzierung der SARS-CoV-19 Genomen und wurde in die nationalen Netzwerke NFDI4Microbiota COVID-19 und DeCOI aufgenommen. Seit der neuen Coronavirus-Surveillanceverordnung des Bundesministeriums für Gesundheit (18 Januar 2021) sequenziert die FG auch Proben aus Thüringen und übermittelt die Daten an das Robert-Koch-Institut.

Aktuelle Projekte

Holistische, sequenzierungsbasierte Erregerdiagnostik - Transkriptomik-basierte Diagnostik

Vorhabenszeitraum: 01.07.2021- 30.06.2026

Die sorglose Verwendung von Antibiotika bis in die späten 1990er und der seit den 1970er vernachlässigte Pharma-Sektor der, haben dazu geführt, dass sich durch den selektiven Druck die multiresistenten pathogenen Bakterien (MDR) zunehmend ausbreiten, und gleichzeitig die Zahl der dagegen noch wirksame Substanzen geringer wird. Deshalb ist eine gezielte, effektive und auf das Resistenzprofil des Pathogens zugeschnittene Therapie essenziell, um den selektiven Druck zu senken. Dazu bedarf es aber einer schnellen Diagnostik, die möglichst den Geno- und Phänotyp erfasst, was derzeit nur durch eine Kombination aus kulturbasierten- (Phänotyp) und molekularen (Genotyp)-Verfahren möglich ist. Beide haben Vor- und Nachteile, aber insgesamt dauern diese Tests zu lange. Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung einer neuen und schnellen Diagnoseplattform auf Basis von Transkriptomdaten, die nicht nur in der Lage ist, Spezies, sondern auch Resistenzphänotypen und andere wichtige Merkmale eines Mikroorganismus zu erkennen.

Das Projekt wird im Rahmen des Leibniz-Zentrum für Photonik in der Infektionsforschung (LPI) unter dem Förderkennzeichen 13N15720 durchgeführt

Wirtsantwort-Biomarker für bakterielle Infektionen mittels RNA-Profiling und Raman-Spektroskopie

Vorhabenszeitraum: 01.09.2020- 31.08.2023

Kooperationspartner: Universität Leiden, Universität Uppsala, Universität Wein, Universität Bolognia, Paul-Ehrlich-Institut (PEI)

Pathogene Bakterien, wie Staphylococcus aureus, können der Immunantwort durch Invasion in Wirtszellen oder durch Biofilmbildung entkommen und führen zu chronischen immer wieder aufflammenden Infektionen. Es gibt auch auch Hinweise daruf, das neben diesen s.g. Escape-Strategien, die Bakterien gezielt das Immunsystem stimulieren und die Immunantwort zu unterdrücken. So konnte gezeigt werden, dass die Treg-Zellen, die sich durch die Stimulation mit dem S. auerus Toxin SpA- ausdifferenzieren als entzündungshemmende Gegenspieler der Th17 agieren. Aus andere unbekannte S. aureus-Effektoren führen zu einer solchen Immunsuppression und könnten damit eine entscheidende Rolle bei der Etablierung der Persistenz von S. aureus bei chronischen Infektionen spielen. Diese Fragestellung, und der Rolle einer antimikrobiellen Therapie bei Biofilm-assoziierten Infektionen wird in dem Projekt adressiert. Ziel ist es, Wirtsmarker zu identifizieren, die eine frühzeitige Indikation des Therapieerfolges oder Versagens oder eine Chronifizierung erlauben. In diese Zusammenhang werden die Transkriptom-Daten von den Wirstzellen aber auch der Bakterien erfastst und untersucht.

Das Projekt wird im Rahmen des Innovative Training Networks (ITN) mit dem Titel Training towards Innovative Personalized Antibiotic Therapy (TIPAT) unter den Förderkennzeichen EUUZI72085 durchgeführt und durch das Forschungs- und Innovationsprogramm Horizon 2020 der Europäischen Union unter der Marie Skłodowska-Curie-Finanzhilfevereinbarung Nr. 861323 gefördert.

KI-gestützte Assayentwicklung für phänotypische Carbapenemresistenz durch Porin-Verlust und Efflux-Überexpression bei Gram-negativen Bakterien

Weitere Informationen finden Sie hier: PREPLEX  und im PREPLEX-Video

Vorhabenszeitraum: 01.09.2020- 31.08.2025

Verbundpartner: Curetis GmbH, Ares Genetics GmbH

Carbapenem-Resistenz bei Gram-negativen Bakterien stellt eine der größten Herausforderungen an die Therapie und Diagnostik. Allerdings geht ein Carbapenem-resistenter Phänotyp nicht immer auf eine Carbapenemase, also ein Enzym, das die Reserveantibiotika inaktiviert, zurück. Oft wird dieser Phänotyp durch Sekundärmechanismen, wie Porin-Verlust oder erhöhtem Efflux verursacht, was gut mit gezielten Kombinationstherapien behandelt werden kann. Leider differenziert die kulturbasierte Routinediagnostik den Geno- und Phänotyp nicht, wohingegen die klassische PCR-basierte Molekulardiagnostik nur den Genotyp erfasst. Der Phänotyp ist jedoch stets genetisch kodiert, so dass er sich aus dem Genomdaten theoretisch ableiten müsste, was jedoch hochkomplexe regulatorische Mechanismen und unzählige Gene und noch mehr Allelvarianten berücksichtigen muss. Das kann man nicht mehr mit einfachen Methoden nachvollziehen. Deshalb sollen deep-learning Prozesse angewandt werden, um aus Genomdaten die Phänotypen abzuleiten. In dem Zusammenhang sollen auch molekulare Marker identifiziert werden, die in einfachen mRNA-basierten Assays, einen Non-Carbapenemase-bedingten Carbapenem-Resistenzphänotyp differenzieren, um sie diagnostisch nutzbar zu machen.

Das Projekt wird im Rahmen des Forschungscampus InfectoGnostics durchgeführt und durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung unter den Förderkennzeichen 13GW0457A gefördert.