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.
