Systemimmunologie und Einzelzell-Biologie

Unser Forschungsprogramm ist entlang von drei miteinander verknüpften Säulen strukturiert, die gemeinsam einen quantitativen Rahmen für Spatial Immunometabolismus definieren.

1. Quantifizierung metabolischer Zustände im menschlichen Gewebe

Wir entwickeln und nutzen hochdimensionale Single-Cell- und Spatial-Technologien, um metabolische Regulation direkt in intakten menschlichen Geweben zu messen.

Mithilfe von antibody-basiertem Metabolic Profiling, multiplexed Imaging und räumlicher Massenspektrometrie quantifizieren wir metabolische Zustände von Immun-, Stromal- und Tumorzellen in situ. Anstatt Stoffwechsel ausschließlich aus Transkriptionsdaten abzuleiten, messen wir die regulatorischen Protein-Netzwerke, die Pathway-Aktivität und funktionelle Kapazität bestimmen.

Ein zentraler Schwerpunkt liegt auf der Analyse humaner klinischer Proben, um zu untersuchen, wie räumlich organisierte metabolische Zustände mit Tumorprogression, Immun-Dysfunktion und klinischem Verlauf zusammenhängen.

2. Computational Modeling multicellulärer metabolischer Programme

Räumliche Single-Cell-Daten sind multimodal und hochdimensional. Wir entwickeln Computational Frameworks, die metabolische Zustände, Zellzusammensetzung und räumliche Organisation in interpretierbare multicelluläre Programme integrieren.

Statt einzelne Marker isoliert zu betrachten, identifizieren wir koordinierte metabolische und zelluläre Muster, die Zustände von Tumor–Immune Ecosystems definieren. Unser Ziel ist es, komplexe Spatial-Daten in mechanistische und prädiktive Modelle der Gewebeorganisation zu überführen.

3. Mechanistische Analyse metabolischer Nischen

Die quantitative Analyse und Modellierung generiert Hypothesen darüber, wie metabolische Interaktionen Immunfunktionen prägen. Diese prüfen wir mithilfe von patient-derived Tumororganoiden und ex vivo Gewebesystemen.

Durch gezielte genetische Perturbationen metabolischer Enzyme mittels CRISPR untersuchen wir, wie tumor- oder stromaspezifische metabolische Programme die Funktion von T-Zellen und Makrophagen in kontrollierten Mikroumgebungen beeinflussen.

So gehen wir von Korrelation zu Kausalität über und definieren metabolische Interaktionen, die therapeutisch adressierbar sein könnten.

Immunzellen agieren in metabolisch eingeschränkten Mikroumgebungen.
Tumoren nutzen Nährstoffkonkurrenz, Sauerstoffmangel (Hypoxie) und Metabolit-Signaling, um Immunantworten zu unterdrücken.

Viele Immuntherapien scheitern, weil diese metabolischen Barrieren bislang unzureichend verstanden und nicht gezielt adressiert werden.

Durch die direkte Quantifizierung metabolischer Regulation im Gewebe verfolgen wir das Ziel:

• Mechanismen der Immun-Dysfunktion aufzudecken
• prädiktive Biomarker für das Therapieansprechen zu identifizieren
• rationale metabolische Interventionen in der Krebsmedizin zu ermöglichen

Unsere Forschung wird durch kompetitive nationale und internationale Förderprogramme unterstützt, darunter:

• European Research Council (ERC Starting Grant 2023)
• Helmholtz Young Investigator Program
• DKTK (Deutsches Konsortium für Translationale Krebsforschung)
• Stiftungs- und industriegeförderte Forschungsinitiativen

Diese Förderungen ermöglichen ein langfristig angelegtes Forschungsprogramm mit dem Ziel, quantitative Spatial Immunometabolismus als zentralen konzeptionellen Rahmen in der Krebsforschung zu etablieren.

Wir bilden Wissenschaftler:innen aus, die immunologische Prozesse in komplexen Geweben mechanistisch verstehen wollen. Unsere Forschung verbindet Systemimmunologie, Spatial Proteomics und metabolische Modellierung mit einem klaren Fokus auf humane Tumorerkrankungen und translationale Fragestellungen.

Nachwuchswissenschaftler:innen in unserer Arbeitsgruppe bearbeiten klinisch relevante Fragestellungen wie: Wie formen metabolische Nischen das Schicksal von Immunzellen? Wie beeinflussen Tumorumgebung und stromale Interaktionen den Immunzellstoffwechsel? Welche räumlich organisierten metabolischen Zustände sagen das Ansprechen auf Immuntherapien voraus?

Zur Bearbeitung dieser Fragen erfolgt die Ausbildung an komplementären experimentellen und computergestützten Plattformen:

• Hochdimensionale Einzelzell- und räumliche Proteomanalysen
• Multimodale Datenintegration und maschinelles Lernen
• Patientenspezifische Tumorschnittkulturen und Organoidmodelle
• CRISPR-basierte genetische Modifikation metabolischer Regulatoren in humanen Tumormodellen
• Co-Kultursysteme aus patientenabgeleiteten Tumororganoiden und autologen Immunzellen

Unsere Organoid-Plattform ermöglicht es, von der deskriptiven Analyse räumlicher Patientenproben zu mechanistischen Perturbationsexperimenten in genetisch kontrollierten, dreidimensionalen humanen Tumormodellen überzugehen und gezielt zu untersuchen, wie metabolische Interventionen die Immunfunktion beeinflussen.

Die enge Einbindung in das Deutsche Konsortium für Translationale Krebsforschung (DKTK) sowie die Zusammenarbeit mit klinischen Partnern (z.B. NCT) ermöglichen den Zugang zu umfassend charakterisierten Patientenkohorten und translationalen Endpunkten. Projekte verbinden häufig große klinische Datensätze mit kontrollierten experimentellen Modellsystemen und fördern so einen bidirektionalen Austausch zwischen Entdeckung und Validierung.

Im Zentrum unseres Mentoring-Ansatzes stehen konzeptionelle Klarheit, quantitative Stringenz und wissenschaftliche Eigenständigkeit. Wir erwarten von unseren Trainees, dass sie hypothesengetriebene Projekte entwickeln, sich intensiv mit quantitativer Datenanalyse auseinandersetzen und zur Weiterentwicklung technologischer und analytischer Ansätze beitragen.

Ehemalige Gruppenmitglieder haben erfolgreiche Übergänge in kompetitive Forschungs und Ausbildungs-Programme an führenden Forschungseinrichtungen in Paris, Stockholm, Bonn und Berlin vollzogen.

Wir möchten unsere Forschung über den akademischen Raum hinaus vermitteln und zum öffentlichen Verständnis von Krebsimmunologie und Zellstoffwechsel beitragen. Unsere Arbeit zielt nicht nur darauf ab, grundlegende biologische Prinzipien aufzuklären, sondern auch klinische Innovationen zu unterstützen und den gesellschaftlichen Dialog über Krebstherapien zu fördern.

Unsere Forschung erklärt
Im Rahmen der „Akademischen Mittagspause“ erläutert Felix Hartmann in einem aufgezeichneten Vortrag, wie der Tumorstoffwechsel Immunantworten beeinflusst und warum räumlich aufgelöste Technologien unser Verständnis der Krebsimmuntherapie grundlegend verändern. Link zum YouTube-Video.

Beitrag im DKFZ-Magazin Einblick
Unsere Forschung zu metabolischen Nischen im Tumormikromilieu und deren Bedeutung für das Ansprechen auf Immuntherapien wurde im DKFZ-Wissenschaftsmagazin Einblick vorgestellt. Link zum Artikel.

Mit diesen Aktivitäten möchten wir komplexe biologische Mechanismen verständlich machen, eine evidenzbasierte Diskussion zur Krebsforschung unterstützen und den interdisziplinären Austausch zwischen Wissenschaft, Klinik und Öffentlichkeit fördern.

Wir suchen hochmotivierte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler mit einem Hintergrund in:

• Immunologie
• Computational Biology
• Systems Biology
• Spatial Omics Technologien
• quantitativer Modellierung

Erfolgreiche Kandidatinnen und Kandidaten zeichnen sich durch wissenschaftliche Neugier, Eigenständigkeit und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit aus. Wir arbeiten an der Schnittstelle von Technologieentwicklung und mechanistischer Biologie.

Unseren Nachwuchswissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern bieten wir:

• Ein international vernetztes Forschungsumfeld
• Interdisziplinäre und individuelle Betreuung
• Zugang zu modernsten Spatial- und Single-Cell-Technologien
• Einbindung in nationale und internationale Forschungsprogramme

Bewerbungen von Doktorandinnen/Doktoranden und Postdocs sind jederzeit willkommen. Bitte senden Sie einen Lebenslauf, ein kurzes Forschungsstatement sowie Kontaktdaten von Referenzen per E-Mail.

Aktuelle Neuigkeiten und Updates veröffentlichen wir auf LinkedIn

Unsere Forschung verbindet experimentelle Innovation mit computergestützter Modellierung. Um Reproduzierbarkeit und Weiterentwicklung zu ermöglichen, stellen wir Datensätze, Analysecode und experimentelle Protokolle, die unseren Publikationen zugrunde liegen, öffentlich zur Verfügung. Diese Ressourcen sollen eine rigorose Validierung, methodische Erweiterung und multimodale Datenintegration in der räumlichen und Einzelzellbiologie unterstützen. Dies umfasst auch die originalen Protokolle und Datensätze zur Single-Cell Metabolic Profiling (scMEP) Methodik.

Eine komplette Liste unserer experimentellen Protokolle finden Sie auf Protocols.io

Alle unsere Code- und Datenanalysepakete befinden sich auf GitHub

scMEP Resourcen (Nature Biotechnology 2021): Publikation | Protokolle | Datensätze | Validierte Antikörper