Der Erwin-Schrödinger-Preis ging in diesem Jahr an Wissenschaftler  vom DZL-Standort München (CPC-M): Prof. Dr. Dr. Fabian Theis (Direktor des Institute of Computational Biology (ICB) am Helmholtz Zentrum München (HMGU) und Professor an der Technischen Universität München), Prof. Dr. Timm Schroeder (Department für Biosysteme der ETH Zürich in Basel und ehemals HMGU) sowie Dr. Carsten Marr (ICB) und Dr. Laleh Haghverdi (EMBL-EBI Hinxton, ehemals ICB). Das interdisziplinäre Forscherteam hat gezeigt, wie sich aus Daten einzelner Blutzellen deren weitere Entwicklung berechnen lässt.

Theis SchroedingerPreis2017 460x263

Verleihung des Erwin-Schrödinger-Preises 2017 in Berlin (Quelle: Michael Reinhardt)

Mit dem Erwin-Schrödinger-Preis – Wissenschaftspreis des Stifterverbandes  - würdigen dieser und die Helmholtz-Gemeinschaft herausragende wissenschaftliche oder technisch innovative Leistungen, die in Grenzgebieten zwischen verschiedenen Fächern der Medizin, Natur- und Ingenieurwissenschaften erzielt worden sind und an denen Vertreter mindestens zweier Fachrichtungen mitgewirkt haben. Der Preis ist mit 50.000 Euro dotiert und wurde im Rahmen der Jahrestagung der Helmholtz-Gemeinschaft im September in Berlin verliehen.

Durchbruch in der Stammzellforschung

„Den diesjährigen Preisträgern ist mit ihrem großartigen Ansatz der Einzelzell-Datenanalyse ein Durchbruch in der Stammzellenforschung gelungen“, so Andreas Barner, Präsident des Stifterverbandes. Das Forscherteam hat mehrere Methoden entwickelt, um Zellpopulationen differenzierter zu beschreiben. Damit können sie unter anderem vorhersagen, wie sich einzelne Blutzellen entwickeln und erklären, warum sie das tun.

Diese Erkenntnisse der grundlegenden Zellforschung erleichtern es beispielsweise, Autoimmunerkrankungen oder Leukämien besser zu verstehen und künftig optimal behandeln zu können. Dafür arbeitete das Team mit großen Datenmengen aus der zeitaufgelösten Einzelzellmikroskopie, mit genomischen oder proteomischen Daten einzelner Zellen sowie mit Algorithmen und Methoden aus der Mathematik und dem maschinellen Lernen.

Ausblick

Bereits jetzt geben die Erkenntnisse des Forscherteams eindrucksvolle Einblicke in die dynamische Heterogenität von einzelnen Blutzellen. „Unsere Arbeit liefert auch wichtige Grundlagen für den Human Cell Atlas“, ergänzt DZL-Forscher Theis. Bei diesem internationalen Projekt sollen Informationen über alle menschlichen Zellen zusammengestellt werden.

 

Weitere Informationen / Quellen:

Pressemitteilung des Stifterverbandes

Pressemitteilung des Helmholtz Zentrums München

YouTube-Video zum Forscherteam und seinem Projekt

 

Wichtige Publikationen zum Thema:

Buggenthin, F. et al. (2017): Prospective identification of hematopoietic lineage choice by deep learning. Nature Methods, DOI:10.1038/nmeth.4182

Haghverdi, L. et al. (2016): Diffusion pseudotime robustly reconstructs lineage branching. Nature Methods, DOI: 10.1038/nmeth.3971

Hilsenbeck, O. et al. (2016): Software tools for single-cell tracking and quantification of cellular and molecular properties. Nature Biotechnology, DOI:10.1038/nbt.3626

Hoppe, PS. et al. (2016): Early myeloid lineage choice is not initiated by random PU.1 to GATA1 protein ratios. Nature DOI: 10.1038/nature18320

Haghverdi, L. et al. (2015): Diffusion maps for high-dimensional single-cell analysis. Bioinformatics, DOI: 10.1093/bioinformatics/btv325

 

Fachlicher Ansprechpartner am DZL-Standort CPC-M, München:

Prof. Dr. Dr. Fabian Theis
Helmholtz Zentrum München - Deutsches Forschungszentrum für Gesundheit und Umwelt (GmbH)
Institute of Computational Biology (ICB)
Ingolstädter Landstr. 1
85764 Neuherberg
Tel.: +49 89 3187 4030
Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!