SP3 - iTREAT

Einzelzellheterogenität und Dynamik von Immunzell-populationen in IBD (entzündlichen Darmerkrankungen) und PSO (Psoriasis)

 

Einzelzell-Heterogenität und Gewebekontext der zellulären Funktion ist eine wichtige Informationsebene, die bisher nicht zugänglich war. Single Cell Genomics (SCG) ermöglicht die Untersuchung zellulärer Programme und die Dynamik bestimmter zellulärer Subtypen. SP3 konzentriert sich auf transkriptomische und epigenetische Markierungen auf Einzelzellebene von 1) räumlichen Unterschieden im entzündlichen Gewebe, 2) Therapieansprechen, 3) Früherkennung des Therapieergebnisses und 4) Umprogrammierung durch sequenzielle Therapien innerhalb einzelner Zellen. Als Teil der klinischen Beobachtungsstudien, die innerhalb des Konsortiums durchgeführt werden sollen, werden in SP3 Gewebebiopsien (und Blut) einer Untergruppe von Patienten vor der Therapie, zu definierten Zeitpunkten während der Therapie und nach der Therapie bewertet, um mögliche langfristige Veränderungen der entzündlichen Prozesse zu bestimmen. WP1 wird sich auf die Generierung von SCG-Daten aus Biopsiematerial konzentrieren, das aus laufenden klinischen Studien gewonnen wird (IBD, Anti-TNF; PSO, Anti-IL17, Anti-IL12/23). Mit SCG-Technologien, die von der PRECISE-Plattform für Einzelzellgenomik und Epigenomik in Bonn etabliert wurden, werden sequentielle Proben (bis zu vier) für bis zu zehn Patienten in jeder Kohorte analysiert und verglichen. Es werden sowohl gesundes angrenzendes als auch krankes Gewebe eingeschlossen. In WP2 werden wir den neuesten Berechnungsansätzen folgen, um die Verteilung der Zellen im Gewebe zu modellieren. In WP3 werden wir eng mit SP4 zusammenarbeiten und dabei komplementäre Technologien kombinieren, um die räumliche Auflösung zu definieren. Ziel ist es, die räumlichen Vorhersagen von Entzündungsmechanismen basierend auf den Daten einzelner Zellen weiter zu verbessern. In WP4 werden wir die offene Chromatinstruktur auf Einzelzellenebene mit scATAC-Seq erfassen. Alle in SP3 generierten Daten werden SP6 zur Integration in einem Multi-Omics-Ansatz zur Erstellung prädiktiver Langzeit-Therapieergebnismodelle zur Verfügung gestellt.