Unverfälschte räumliche Einzelzelltranskriptomik

• Antragsteller: Dr. Nikolaos Karaiskos
• Fachliche Zuordnung: Bioinformatik und Theoretische Biologie
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 411678873

RNA-Moleküle werden heute als hervorragende Indikatoren für Gesundheitszustände angesehen und können als Behandlungshilfe eingesetzt werden. Neuere Hochdurchsatztechnologien ermöglichen das vollständige Transkriptom eines Gewebes auf Einzelzellniveau zu untersuchen. Ein gemeinsamer wesentlicher Nachteil besteht darin, dass die Information über den räumlichen Ursprung der Zelle nicht erhalten bleibt. Nach aktuellem Stand der Technik sind experimentelle und computergestützte Methoden stark eingeschränkt, durch die Anzahl der quantifizierten Gene oder durch die Notwendigkeit zusätzliche Informationen zu erzeugen. Das Ziel des vorgeschlagenen Projekts ist die Entwicklung von computergestützten Methoden, die die Untersuchung von Einzelzell-Transkriptomik auf direkte und unverfälschte Weise zu ermöglichen. Die zwei Hauprichtungen des Projektes sollen erstens der Entwurf von Computerwerkzeugen zur räumlichen Rekonstruktion der Einzelzell-RNA-Sequenzierdaten ohne vorherige Information sein und zweitens die Analyse von Datensätzen aus 3D-seq, einer innovative experimentelle Technik, welche die räumliche Komponente auf natürliche Weise beibehält. Gegenwärtige Methoden zur räumlichen Rekonstruktion beruhen auf der Existenz von Genexpressionsatlanten als Leitfäden. Erstens schlagen wir hier einen anderen Ansatz vor. Unsere Hypothese ist, dass sich die Genexpression kontinuierlich ändert, was für die Entwicklung von Embryonen oder anderen symmetrischen Geweben plausibel ist. Unter dieser Hypothese ist es denkbar, dass die räumliche Genexpression allein aus Sequenzierdaten rekonstruiert werden kann. Um dieses Ziel zu erreichen, werden wir computergestützte Methoden entwickeln, indem wir Einzelzellen-RNA-Sequenzierdatensätze aus Geweben bekannter und unbekannter Geometrie verwenden. Unsere Vorarbeiten unterstützen unsere Hypothese und die Machbarkeit dieser de novo räumlichen Rekonstruktion. Zweitens planen wir ein flexibles, universelles Schema für die Analyse von 3D-Seq-Datensätzen zu entwickeln. 3D-seq ist eine neuartige Technik, die existierende Einzelzell-RNA-Sequenzierungsmethoden mit der Anwendung eines physikalischen Gitters kombiniert. Wir planen ein Goldstandard-Computeranalyse-Schema für 3D-Seq-Daten zu entwickeln. Darin soll der Entwurf der Gittergeometrie und der Zellbarcodes enthalten sein. Die 3D-Seq wird an Kryoschnitten eines Gewebes durchgeführt. Wir werden die notwendigen Computerwerkzeuge entwickeln, die es uns ermöglichen, diese Abschnitte auszurichten und die vollständige dreidimensionale Struktur des untersuchten Gewebes zu erhalten. Unsere entwickelten Methoden ermöglichen die Untersuchung von Zell-Zell-Interaktionen in einem bestimmten Gewebe. Alle entwickelten Methoden und Werkzeuge werden frei als eigenständige, einfach zu verwendende Softwarepakete zur Verfügung gestellt. Sie werden für die breitere Gemeinschaft der Einzelzellbiologie wertvoll und insbesondere für das Human Cell Atlas Konsortium von entscheidender Bedeutung sein.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen