AG Glauche: Theoretische Stammzellbiologie

Stammzellen sind einzigartige Zellen, die einerseits in verschiedene funktionelle Zelltypen differenzieren aber andererseits ihre eigene Population dauerhaft erhalten können. Stammzellen sind dadurch zentrale Bausteine bei der Entwicklung von Organismen und bei der Erhaltung von Geweben, und damit ein wichtiger Ansatzpunkt für zellbasierte Therapien. Trotz diese Bedeutung sind viele grundlegende Prinzipien der Stammzellregulierung auf zellulärer und auf subzellulärer Ebene nach wie vor nicht völlig verstanden.

Unsere Arbeitsgruppe konzentriert sich auf die konzeptionellen und quantitativen Aspekte der Stammzellregulation mit einem starken Fokus auf hämatopoetischen Stammzellen. Wir versuchen mit Hilfe von Differentialgleichungsmodelle und agentenbasierte Modellierungsansätze die organisatorischen Prinzipien zu verstehen, welche dem Verhalten dieser Zellen zugrunde liegen. Dabei betrachten wir Aspekte der klonalen Heterogenität, der Regulierung der Stammzellaktivierung, der Stammzellalterung und der räumlichen Organisation. Unsere Fokus erstreckt sich weiterhin in Richtung der Modellierung von Pathogenese und Behandlung myeloischer Leukämien sowie zu anderen Stammzellsystemen, beispielsweise embryonalen oder epithelialen Stammzellen.

Bild der Mitglieder der Arbeitsgruppe Glauche

Forschungsschwerpunkte

Chronische und akute myeloische Leukämie
Identifizierung und Anwendung von statistischen Maßen zur Bewertung der zeitlichen klonalen Entwicklung
Keimzellregulation in embryonalen Mausstammzellen
Modelle zur Beschreibung von Stammzellorganisation
Modellierung der alternden Hämatopoese
Natürliche Kompetition und Klonalität von Stammzellen
Proliferations- und Differenzierungskontrolle hämatopoetischer Stammzellen
Stammzell-Nischen Interaktion

Projekte

laufende Projekte:

Dynamics of AML — Mechanismen der Interaktion von leukämischen Stammzellen bei AML: Erkenntnisse aus komplementären mathematischen Modellierungsansätzen
InDiBal — Der Einfluss von Charakteristiken der grundlegenden Verteilungen und Datenbalancierung auf Verzerrungen während der Klassifizierung in stark unbalancierten Datensätzen
TKI-Stop — Vorhersage des Rückfallrisikos nach Therapie-Stop bei Chronischer Myeloischer Leukämie (CML)
MinimaL — Machine-Learning-basierte Algorithmen zur Detektion von Resterkrankung bei Patient*innen mit akuter myeloischer Leukämie (Wilhelm Sander-Stiftung), gemeinsam mit PD Dr. Malte von Bonin (MK1, UKD)
Modellierung der Dynamik der Rekonstitution des Blutes nach Stammzelltransplantation mithilfe einer neutralen Barcode-Markierung für hochauflösende Zellverfolgung (Deutsche Forschungsgemeinschaft), gemeinsam mit PD Dr. Kerstin Cornils (Hamburg)
RL4AML — Reinforcement Learning zur Behandlung und Vorhersage des Krankheitsverlaufes bei AML-Patienten

abgeschlossene Projekte (Auswahl):

CHOICE — Characterization of the osteo-hematopoietic niche during malignant evolution (DKTK)
PrediCt — Mathematische Modellierung von TKI-Effekten und Immunantworten zur Vorhersage patientenspezifischer Behandlungsdynamiken in der CML (BMBF, EU)
MEDiC —Modellstudiengang Medizin (Bund, Freistaat Sachsen)
MessAge — Medical systems biology of ageing haematopoiesis: clonality, age-associated alterations, and related diseases (BMBF, e:Bio)
HaematoOPT — Model-based optimization and individualization of treatment strategies in hematology (BMBF, e:Med Demonstratoren)
Klonalität hämatopoetischer Rekonstitution: alte gegen junge Transplantate bei älteren Empfängern - Lehren aus der Maus (Jackstädt Stiftung)
Modeling the reconstitution dynamics of hematopoiesis after stem cell transplantation using neutral multicolor barcode marking for high-resolution cell tracking (DFG)
Molecular and Spatial Organization of mESCs (DFG)