Willkommen bei der Forschungsgruppe Zelluläre Evolution
Evolution ist eines der grundlegendsten Prinzipien des Lebens. Durch sie können Organismen ihren genetischen Code im Laufe der Zeit verändern und sich so weiterentwickeln. Gleichzeitig ist Evolution auf zellulärer Ebene die Ursache für einige der drängendsten Herausforderungen der modernen Medizin, wie Krebs und die Entstehung von Therapieresistenzen.
Unsere Gruppe untersucht, wie biophysikalische Prozesse die Evolution in dichten Zellverbänden wie Tumoren oder mikrobiellen Biofilmen beeinflussen. Durch die Anwendung modernster optischer, biophysikalischer und genetischer Verfahren auf eine neue Klasse maßgeschneiderter Modellsysteme können wir die komplexen Dynamiken verfolgen, die zu Therapieresistenz und Therapieversagen führt.
Die gewonnenen Erkenntnisse tragen dazu bei, neue evolutionsbasierte Behandlungsstrategien zu entwickeln.
Ein Top-Down-Bottom-Up Ansatz zur Erforschung zellulärer Evolution & Therapiedynamik
Therapieresistenz ist nach wie vor eine große Herausforderung im modernen Gesundheitswesen und steht in engem Zusammenhang mit evolutionären Prozessen. Wie sich die kollektive Dynamik in räumlich strukturierten Populationen wie soliden Tumoren oder mikrobiellen Biofilmen auf die Entstehung von Therapieresistenz und das Ansprechen auf die Therapie auswirkt, ist jedoch unklar. Unsere Forschung zielt darauf ab, diese Lücke zu schließen. Wir kombinieren empirische Erkenntnisse aus maßgeschneiderten mikrobiellen und Krebszelltumormodellen mit physikbasierten Computersimulationen. Unser Ziel ist es, die Resistenzevolution und die Dynamik des Therapieversagens als auftauchende Phänomene innerhalb eines breiteren konzeptionellen Rahmens von aktiv proliferativer granularer Materie zu verstehen.
Wir setzen eine Vielzahl modernster Instrumente ein, die es uns ermöglicht ein quantitatives Verständnis der Faktoren zu entwickeln, die die multizelluläre Dynamik innerhalb eines behandelten Tumors beeinflussen. Unser beispielloser multimodaler Zugang reicht von CRISPR-basiertem Gene Editing und 4D-Bildgebung auf Populationsebene bis hin zu Brillouin-Mikroskopie und Echtzeit-Verformbarkeitszytometrie (RT-DC).
Aufbauend auf den gewonnenen Erkenntnissen wollen wir die evolutionsbasierten Therapien durch fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens verbessern, wie z. B. Reinforcement Learning und generative KI.
Ein besonders interessanter Weg ist die Kombination von zielgerichteten Therapien und Immuntherapien in einer adaptiven Interaktion. In diesem Zusammenhang wollen wir die mechanische Heterogenität innerhalb der Krebs- und Immunzellpopulationen sowie der Mikroumgebung des Tumors entschlüsseln und herausfinden, wie deren Modulation für eine verbesserte Therapiewirksamkeit genutzt werden kann.
Unser multidisziplinärer Ansatz zielt darauf ab, eine Brücke zwischen physikalisch inspirierter Grundlagenforschung und biomedizinischer Anwendung zu schlagen, um einen evidenzbasierten Entscheidungsprozess in der Klinik zu erleichtern.
Ein besonders interessanter Weg ist die Kombination von zielgerichteten Therapien und Immuntherapien in einer adaptiven Interaktion. In diesem Zusammenhang wollen wir die mechanische Heterogenität innerhalb der Krebs- und Immunzellpopulationen sowie der Mikroumgebung des Tumors entschlüsseln und herausfinden, wie deren Modulation für eine verbesserte Therapiewirksamkeit genutzt werden kann.
Unser multidisziplinärer Ansatz zielt darauf ab, eine Brücke zwischen physikalisch inspirierter Grundlagenforschung und biomedizinischer Anwendung zu schlagen, um einen evidenzbasierten Entscheidungsprozess in der Klinik zu erleichtern.
