Evolution des Resistoms
Das vermehrte Auftreten von Antibiotikaresistenzen ist eine Bedrohung für das weltweite Gesundheitswesen. Das Mikrobiom im Menschen mit allen assoziierten Antibiotika-Resistenzgenen ("das Resistom") steht unter ständigem evolutionären Druck. Krankheiten, Therapien, die Interaktion zwischen Bakterien, und das Immunsystem können das Mikrobiom aus dem Gleichgewicht bringen ("Dysbiose") oder Antibiotika-Resistenzen selektionieren. Wir benutzen in vitro Evolutionsexperimente und mikrobielle Erbgutanalysen, u.a. die Analyse aller bakteriellen Gene in einer Probe, um evolutionäre Anpassungen der Bakterien zu verstehen, die den Krankheitsverlauf oder den Therapieerfolg beeinflussen. Langfristig ist es unser Ziel verbesserte Therapien zu identifizieren, die eine Anpassung von Krankheitserregern, z.B. Resistenzerwerb, verhindern oder reduzieren sowie ein gesundes Mikrobiom erhalten.
Uns interessieren im besonderen Maße Veränderungen im Mikrobiom bei der Therapie von Patienten mit einer Tuberkulose, oder anderen Infektionen der Lungen sowie Bronchialkarzinomen. Dazu untersuchen wir im Verbund des Schleswig-Holstein Exzellenzclusters "Präzisionsmedizin für chronische Entzündungserkrankungen" (PMI) das Mikrobiom von Stuhl- und Bronchoskopie-Proben. Weiterhin versuchen wir einzelne Bakterien-Spezies zu identifizieren und zu isolieren, die möglicherweise eine Schlüsselrolle für den Therapieerfolg spielen.
In Zukunft planen wir Evolutionsexperimente, um die Anpassungsfähigkeit von einzelnen Lungen-Pathogenen speziell unter Therapiebedingungen besser zu verstehen. Gibt es möglicherweise therapeutische Ansätze, die eine Resistenzentwicklung erschweren oder sogar umkehren können?
EXC2167 PMI Mini-Proposal:
"Analyse des Darm- und Lugen-Mikrobioms bei bakteriellen Infektionen und Entzündungserkrankungen der unteren Atemwege"
- 16s rRNA Sequenzierung
- Gesamt Metagenom Sequenzierung
- Gesamtgenom Sequenzierung
- Evolutionary Genomik
2024
CRyPTIC Consortium 2024, 'Quantitative drug susceptibility testing for Mycobacterium tuberculosis using unassembled sequencing data and machine learning', PLoS Computational Biology , Jg. 20, Nr. 8, S. e1012260. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1012260
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2023
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2022
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Leitung der Forschungsgruppe
Wissenschaftliche Mitarbeiter:innen
Technische Mitarbeiter:innen
Alumni
- Jeniffer Asiimwe
- Xènia Camprubí Márquez
- Elina Guzmann