Mathematische Modellierung von Homeostase und Onkogenese in reifen T Zellen

In diesem Projekt nutzen wir Methoden der mathematischen Modellierung zur Untersuchung und Erklärung von Prozessen die potentiell zu malignen Transformation von T-Zellen führen. Im Speziellen entwickeln wir eine mathematische Beschreibung, die es erlaubt, zelluläre Interaktionen verschiedener T-Zell-Rezeptor(TCR)-spezifischen Zell-Klone hinsichtlich Ihres Einflusses auf die Expansion bzw. Kontrolle maligner T-Zell-Klone zu untersuchen.  Basierend auf dem mathematischen Modell leiten wir experimentell testbare Vorhersagen bezüglich zugrunde liegender regulatorischer Prozesse ab. Darüber hinaus besteht unser Ziel darin, mit der Modellierung zukünftig zu einer Verbesserung therapeutischer Strategien für T-Zell-Leukämien/Lymphome beizutragen.

TCR quasi-monoclonal T-cell populations transduced with potent T-cell oncogenes developed mature T-cell lymphoma/leukemia in RAG1-deficient recipient mice © IMB TCR quasi-monoclonal T-cell populations transduced with potent T-cell oncogenes developed mature T-cell lymphoma/leukemia in RAG1-deficient recipient mice © IMB

Ausgangssitutation für den Modellierungsanatz (aus Gerdes et al., Front. Immunol. 2013)

TCR quasi-monoclonal T-cell populations transduced with potent T-cell oncogenes developed mature T-cell lymphoma/leukemia in RAG1-deficient recipient mice

Ausgangssitutation für den Modellierungsanatz (aus Gerdes et al., Front. Immunol. 2013) © IMB

Unser Modellierungsansatz ist eine zentrale Komponente innerhalb der DFG Forschergruppe „Control-T“, welche die verschieden experimentellen Ansätze hinsichtlich der Integration der Resultate miteinander verknüpft. Neben der Modellanalyse trägt unser Teilprojekt zur bioinformatischen und statistischen Analyse von Next-Generation-Sequenzierungsdaten im Kontext der Identifizierung genetischer Läsionen bei, welche potentiell mit der malignen Transformation von T-Zellen verbunden sind.

Häufigkeit von gesunden und pre-leukämische T-Zellen für zwei unterschiedliche Situationen © IMB Häufigkeit von gesunden und pre-leukämische T-Zellen für zwei unterschiedliche Situationen © IMB

Häufigkeit von gesunden und pre-leukämische T-Zellen für zwei unterschiedliche Situationen. Oben: Oligo-klonale Konstellation, d.h. die Zahl der verschiedenen TCR-spezifischen Klone (M = 33) sind unter der kritischen Schwelle und die gesunde T-Zellen werden durch den (maligne (pre-leukämischen T-Zellen verdrängt. Unten: Poly-klonale Konstellation, d.h. die Zahl der verschiedenen TCR-spezifischen Klone (M = 66) sind über der kritischen Schwelle und die pre-leukämischen T-Zellen werden gesteuert (siehe Diebner et al., J. Theor. Biol. 2016)

Häufigkeit von gesunden und pre-leukämische T-Zellen für zwei unterschiedliche Situationen

Häufigkeit von gesunden und pre-leukämische T-Zellen für zwei unterschiedliche Situationen. Oben: Oligo-klonale Konstellation, d.h. die Zahl der verschiedenen TCR-spezifischen Klone (M = 33) sind unter der kritischen Schwelle und die gesunde T-Zellen werden durch den (maligne (pre-leukämischen T-Zellen verdrängt. Unten: Poly-klonale Konstellation, d.h. die Zahl der verschiedenen TCR-spezifischen Klone (M = 66) sind über der kritischen Schwelle und die pre-leukämischen T-Zellen werden gesteuert (siehe Diebner et al., J. Theor. Biol. 2016) © IMB

Beteiligte Wissenschaftler (* direkte Finanzierung durch das Projekt)

  • Hans Diebner*

  • Matthias Kuhn

  • Ingo Röder

Publikationen

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Finanzierung

DFG (RO3500/4-1) innerhalb der DFG Forschergruppe FOR1961 „Control-T“

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Katja Tampe
Letzte Änderung: 06.04.2017