AG Modellierung von Immunprozessen (Graw)

• Immunzelldifferenzierung / Vakzin- und Immuntherapiedesign
• Räumlich-zeitliche Dynamik von Immun- und Infektionsprozessen in Geweben
• Methoden zur integrativen Datenanalyse für komplexe Systeme

Unsere Forschung beschäftigt sich mit der Analyse des Immunsystems und dessen komplexen Dynamiken im Rahmen von Infektionen, Entzündungen und malignen Erkrankungen.

Durch die Kombination von experimentellen und klinischen Daten mit Methoden aus den Bereichen der mathematischen Modellierung, Systembiologie und Datenanalyse versuchen wir besser zu verstehen, wie sich Immunantworten bilden, wie Immunzellen miteinander interagieren und ihre Wirkung entfalten, und welche Prozesse und Faktoren diese komplexen Dynamiken, und damit auch Krankheitsverläufe, steuern und beeinflussen. Dabei geht es uns insbesondere um die Entwicklung von Methoden zur Integration unterschiedlicher biomedizinischer Daten (z.B. Einzelzellmessungen, bildgebende Verfahren, Serologie), um ein möglichst umfassendes Bild der Prozesse während einer Immunreaktion zu bekommen. Das Methodenspektrum reicht dabei von zellbasierten Modellen und agentenbasierten Simulationen einzelner Gewebestrukturen, bis hin zu Methoden des maschinellen Lernens zur Analyse hochkomplexer Datensätze und Modellsysteme.

Ziel unserer Forschungen ist die Untersuchung grundlegender Prozesse der Aktivierung, Differenzierung, Migration, Effektivität und Regulierung von zellulären Immunantworten (B-Zellen, T-Zellen), insbesondere im Bereich der allogenen Stammzelltransplantation bei Patienten mit hämatologischen Neoplasien und der Tumorimmunologie, aber auch zur Entwicklung optimaler Vakzinierungsstrategien gegen pathogene Erreger. Hierzu zählen Fragen zur Wechselwirkung immunaktivierender und -regulierender Faktoren, die Entwicklung gewebe- und tumorspezifischer Immunantworten, sowie die Identifikation von Biomarkern zur Vorhersage des Therapieerfolgs von CAR-T-Zelltherapien und der Ausbildung von Graft-versus-Host-Disease (GvHD) nach allogener Stammzelltransplantation.

Ein zweiter Schwerpunkt wird sich mit den komplexen Dynamiken von Entzündungs- und Immunprozessen innerhalb von Gewebestrukturen, wie z.B. im Rahmen von Tumorerkrankungen oder Infektionen beschäftigen. Hier geht es darum zu ergründen, wie sich lokale Immunantworten ausbilden, wie lokale Entzündungsreaktionen zu pathologischen Veränderungen führen, und wie Gewebestrukturen die Effektivität von Immunantworten beeinflussen. Unsere Ansätze sollen dabei helfen, den Einfluss von bestimmten Zelleigenschaften, Molekülkonzentrationen und pathologischen Gewebeveränderungen auf den Krankheitsverlauf zu untersuchen und mögliche therapeutischen Ansatzpunkte zu identifizieren.

• Prof. Dr. Frederik Graw, Arbeitsgruppenleiter
• Pascal Lukas (PhD Student)
• Marie-Luise Plescher (PhD Studentin)
• Szilard Varga (PhD Student)
• Dr. Laeschkir Würthner (PostDoc)

Unsere Arbeitsgruppe in Erlangen befindet sich im Aufbau. Interessenten für PhD- und PostDoc-Stellen im Bereich Computational Immunology können sich gerne jederzeit melden. Darüber hinaus freuen wir uns über BSc/MSc/MD-Studierende verschiedener Fachrichtungen, die an einer Arbeit oder LabRotation an der Schnittstelle zwischen den Lebenswissenschaften und Computational Biology/Data Sciences interessiert sind.

Kollaborationen – intern

• PD Dr. Fabian Müller, Medizinische Klinik 5, Erlangen
• PD Dr. Simon Völkl, Medizinische Klinik 5, Erlangen
• PD Dr. Kilian Schober, Mikrobiologisches Institut, Erlangen

Kollaborationen – extern

• Prof. Dr. Christoph Scheiermann (Universität Genf)
• Prof. Dr. Jan Hasenauer (Universität Bonn)
• Prof. Dr. Ullrich Koethe (Universität Heidelberg)
• Dr. Jeremie Guedj (INSERM, University Paris Diderot)
• Dr. Olivier Terrier (INSERM, CIRI Lyon)
• Prof. Dr. Annette Oxenius (ETH Zurich)
• Prof. Dr. Oliver Fackler (Universität Heidelberg)
• Prof. Dr. Wolfgang Kastenmüller (Universität Würzburg)
• Prof. Dr. Marion Subklewe (LMU München)
• PD Dr. Kai Rejeski (LMU München)

Aktuelle Forschungsförderung

• Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
  • DFG/ANR-Projekt MORIARTY - Modellierung der Co- Infektionsdynamik respiratorischer Viren in humanem Epithelgewebe
• Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
  • EMUNE - Invertierbare Neuronale Netze für ein verbessertes Verständnis von Infektionskrankheiten
• Bayerisches Zentrum für Krebsforschung (BZKF)
  • CAR T Control - Verständnis und Adressierung von Toxizitäten bei CAR T-Zelltherapien
• Boehringer Ingelheim Stiftung (BIS)
  • Verständnis von T-Zellturnover und Migrationsdynamik durch Einzelzell-basierte mathematische Modellierung

Forschungsbericht der Med. Klinik 5 2021