Untersuchung von In-situ-Gewebeschemata mittels volumetrischer Bildgebung und maschinellem Lernen für die Bildanalyse.

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professorin Katharina Breininger; Professor Dr. Stefan Uderhardt
• Fachliche Zuordnung: Gastroenterologie ; Immunologie ; Molekulare Biologie und Physiologie von Nerven- und Gliazellen
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 505539112

Entzündung beginnt vor allem in Geweben, und ihre Ausprägung und ihr Ausmaß werden weitgehend von diesen kontrolliert. Infiltrierende Immunzellen sind hochgradig plastisch und integrieren sowohl molekulare als auch biophysikalische Informationen aus ihrer Umgebung, die allesamt ihre Effektor-Funktionen sowie ihr weiteres Schicksal bestimmen. Mit dem Fortschritt hochdimensionaler OMICs-Ansätze haben wir begonnen, die zelluläre Heterogenität komplexer entzündlicher Infiltrate besser zu verstehen. Während jüngste analytische Ansätze zelluläre Interaktionen auf der Grundlage von Transkriptionsprofilen vorhersagen können, bleiben ihre tatsächlichen funktionellen Interaktionen und die Einwirkung ihrer mikroanatomischen Umgebung jedoch weiterhin spekulativ. Um die Beziehung zwischen Gewebestruktur, Architektur der Mikroumgebung und Zellfunktionen verstehen zu können, müssen multidimensionale Ex vivo-Zellanalysen durch quantitative In-situ-Bildgebung ergänzt werden. Neueste 2D-Hyperplex-Mikroskopieverfahren erlauben mittlerweile mehrere Parameter mit räumlichem Kontext zu erfassen. Mit diesen Techniken lässt sich jedoch die komplexe 3D-Architektur von strukturell vielschichtigen und kompartimentierten Geweben wie dem Darm oder dem Gehirn nicht adäquat abbilden. Gleichzeitig erfordert die Fülle von Daten, die durch Bildgebungs- und OMICs-Techniken erzeugt werden, nachfolgende integrative Analyseschritte, die bei einer manuellen Auswertung in der Regel nicht zu bewältigen sind. Um diese Lücken zu schließen, werden wir neue Mikroskopieanwendungen und quantitative, durch maschinelles Lernen unterstützte Analysemethoden für Gewebe entlang der Darm-Hirn-Achse mit hoher Granularität sowohl in 2D als auch in 3D entwickeln. Dieses explorative Vorhaben dient der Etablierung innovativer Methoden und wird dazu beitragen, räumliche Daten mit zellulären Profilen zu integrieren, um Organisationsschemata zu entschlüsseln, die Gesundheit und Krankheit zugrunde liegen.

• DFG-Verfahren: Klinische Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: KFO 5024: Immun-Checkpoints der Kommunikation zwischen Darm und Gehirn bei entzündlichen und neurodegenerativen Erkrankungen (GB.com)