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Stammzellpopulationsdynamik in nicht-homeostatischem Gewebe

Antragsteller Dr. Philip Greulich
Fachliche Zuordnung Statistische Physik, Nichtlineare Dynamik, Komplexe Systeme, Weiche und fluide Materie, Biologische Physik
Bioinformatik und Theoretische Biologie
Biophysik
Förderung Förderung von 2012 bis 2014
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 229203819
 
Das Projekt zielt darauf ab, die Dynamik von Stammzellpopulationen und deren Rolle bei Tumorentstehung und Gewebeentwicklung quantitativ zu verstehen. Dazu werden stochastische Modelle für die Entwicklung von Stammzellpopulationen mit Methoden der Theoretischen Physik untersucht und mit Experimenten -- durchgeführt von Kooperationspartnern -- abgeglichen.Stammzellen können sich vermehren und erneuern, oder sich in spezialisiertere Zellarten differenzieren (Zellschicksal). Sie spielen daher eine entscheidende Rolle bei der Gewebeerneuerung, -entwicklung und, vermutlich, bei der Entstehung von Tumoren. Gewebeerneuerung ist ein stationärer (homeostatischer) Prozess, wohingegen Gewebeentwicklung wie auch Tumorentstehung nicht-stationäre (nicht-homeostatische) Prozesse sind, die durch überwiegendes Wachstum gekennzeichnet sind. Während die Dynamik von Stammzellpopulationen, insbesondere bezüglich der Entscheidung ihres Zellschicksals, in homeostatischem Gewebe überwiegend verstanden ist, sind für nicht-homeostatische Gewebe noch viele Fragen offen.Das geplante Projekt umfasst die Ausarbeitung einer statistischen Theorie für die Dynamik des Stammzellschicksals in nicht-homeostatischen Szenerien. Dazu wird genutzt, dass sich die Gesetzmässigkeiten zur Entscheidung des Stammzellschicksals in der quantitativen Verteilung von Stammzellpopulationen widerspiegeln. Um diesen 'Fingerabdruck' der Stammzelldynamik aufzuspüren, wird zunächst das universelle (Skalen-)Verhalten der verwendeten stochastischen Modelle mit Hilfe von Methoden der Theoretischen Physik bestimmt, und mit den verfügbaren experimentellen Daten von Stammzelllinien abgeglichen (z.B. mit Hilfe von Bayesscher Statistik). Dabei werden die Modelle ständig an die Daten angepasst, um schlussendlich durch eine Übereinstimmung von Theorie und Experiment die zugrundeliegenden Mechanismen der Stammzelldynamik zu entschlüsseln. Diese Vorgehensweise ist insbesondere dazu geeignet, die 'Krebsstammzellhypothese' zu überprüfen. Diese besagt, dass nur kleine Populationen von Stammzellen das Wachstum von Tumoren antreiben. Das Wissen über die Verteilung von Stammzellen und deren Rolle in Tumoren und Krebs kann helfen, die Genauigkeit gezielter Krebsdiagnosen und -therapien zu verbessern.
DFG-Verfahren Forschungsstipendien
Internationaler Bezug Großbritannien
 
 

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