Abteilung Systembiologie der Signaltransduktion

Unser Ziel ist es, molekulare Mechanismen zu verstehen, die zelluläre Entscheidungen regulieren und die Interaktion von Zellen mit ihrer Umgebung kontrollieren. Eine Störung der Kontrollmechanismen trägt zur Entstehung von Krebs und anderen Krankheiten bei.

Die zugrundeliegenden Prozesse sind sehr dynamisch und werden durch eine Vielzahl nicht-linearer Interaktionen bestimmt. Extrazelluläre Stimuli werden von Zelloberflächenrezeptoren wahrgenommen und in intrazelluläre Signale umgewandelt. In der Zelle wird die Information durch komplexe Signalnetzwerke prozessiert, die Genexpression und Metabolismus regulieren, und schließlich in physiologische Antworten, wie zum Beispiel Teilung, Überleben, Migration und Differenzierung der Zellen umgesetzt. Erst durch die Kombination von quantitativen, zeitaufgelösten Daten mit mathematischer Modellierung wird es möglich, die Komplexität der beteiligten Vorgänge zu handhaben und die dynamischen Eigenschaften zu untersuchen. Die datenbasierten Modelle erlauben es, wesentliche Veränderungen in Krebszellen zu entdecken und gezielt effektive Gegenmaßnahmen zu entwickeln.
In Zusammenarbeit mit anderen Wissenschaftlern haben wir eine Vielzahl von dynamischen Signalweg-Modellen etabliert, die überraschende Einblicke ermöglichen. Wesentliche Arbeitsgebiete der Abteilung sind:

1. Modellhafte Untersuchungen Erythropoietin (Epo)-vermittelter zellulärer Entscheidungen im hämatopoetischen System.
2. Dynamik der Regulation der Leberregeneration von der Zelle zum gesamten Organ und Mechanismen der Leberschädigung durch therapeutische Substanzen und virale Infektion.
3. Veränderungen von Kontrollmechanismen in Krebszellen und Vorhersage effektiver Eingriffsmöglichkeiten in Erythroleukämie, Leberkrebs und Lungenkrebs.
4. Modell-basierte Optimierung von Behandlungsmöglichkeiten für individuelle Patienten.

Unser Wissen über einzelne Signalwege und deren Kontrollmechanismen nutzen wir dazu, integrierte Modelle zu etablieren, die Signaltransduktion mit Genexpression und Metabolismus verknüpfen und Zellzyklusprogression, Zellüberleben sowie Zell-Zell-Kommunikation mit einbeziehen. Diese integrativen Modelle sind wesentliche Bausteine für mechanistische Multiskalen-Modelle, die es erlauben, die Auswirkungen von Veränderungen auf der zellulären Ebene auf das Organ vorherzusagen. Durch die Verknüpfung mit pharmakokinetischen Modellen arbeiten wir in enger Zusammenarbeit mit klinischen Partnern und Firmen im Rahmen von Forschungsverbünden daran, Therapiemöglichkeiten für Patienten zu optimieren und tragen damit zur personalisierten Medizin bei.

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