Record #341281 - GSI Repository

DFG project G:(GEPRIS)522213027

System für hochdimensionale in situ Proteombildgebung

Coordinator	Professor Manfred Claassen, Ph.D.
Grant period	2023
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)522213027

Note: Mehrzellige Organismen setzen sich zusammen aus Geweben, die sich wiederum aus Zellen unterschiedlicher Zelltypen mit charakteristischen hochdimensionalen molekularen, z. B. proteomischen Profilen zusammengesetzen. Sowohl Funktion als auch Dysfunktion in multizellulären Organismen - wie z. B. die Entstehung von Krebs - hängen vom Gleichgewicht der Wechselwirkungen und der Regulierung zwischen diesen Zellen in ihrem räumlichen Gewebekontext ab. Das Verständnis und die mögliche rationale Inferenz von Interventionen zur Modulation der Gewebefunktion erfordern letztlich (1) experimentelle Techniken zur umfassenden Profilierung einzelner Zellen in ihrem Gewebekontext und (2) maschinelle Lernverfahren zur Interpretation der daraus resultierenden komplexen Daten, um prägnante und umsetzbare biomedizinische Erkenntnisse zu gewinnen. Hochauflösende Bildgebung von Geweben ist die Technik der Wahl, um (1) zu erfüllen, indem sie die detaillierte Beobachtung einzelner Zellen in ihrem Gewebekontext ermöglicht. Technologische Entwicklungen ermöglichen die gleichzeitige Beobachtung einer immer größer werdenden Anzahl molekularer Parameter auf Einzelzellebene. Die Ansätze des maschinellen Lernens zur Bewältigung von (2) entwickeln sich mit den letztgenannten bildgebenden Verfahren ständig weiter. Während Forschungseinrichtungen/Initiativen in Tübingen wie die Universität und die Max-Planck-Institute sowie drei DFG-Exzellenzcluster, darunter insbesondere der Hauptantragsteller, die Lücke zwischen translationaler Forschung und maschinellem Lernen schließen und Synergien schaffen, fehlt es vor Ort an Kapazitäten für hochdimensionale Gewebebildgebung. Um diese Lücke zu schließen, planen wir die Installation eines Systems für hochdimensionale Proteombildgebung, das auf eine technisch unbegrenzte Anzahl von Messparametern (Proteinmarker) skaliert und damit eine detaillierte und multidimensionale Analyse verschiedener Zellpopulationen im räumlichen Gewebekontext ermöglicht.

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Record created 2023-08-23, last modified 2024-11-27

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