Prof. Dr. Dr. Fabian Theis

Wie potent ist eine Stammzelle? – Quantifizierung von Zellphänotypen mittels molekularer Transkriptionslevel und Einzelzell-Genealogien der Stammzelldifferenzierung

Zentrum Mathematik

Technische Universität München

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Forschungsgebiet

Eine zentrale Fragestellung der Systembiologie ist die Verknüpfung von phänotypischem Verhalten und den zugrunde liegenden molekularen Prozessen. In diesem Projekt sind wir am zellulären Phänotyp und dessen Änderung während des Differenzierungsprozesses von somatischen und embryonalen Stammzellen interessiert. Die Herausforderung besteht in der Identifikation und Quantifizierung regulatorischer Mechanismen auf transkriptioneller Ebene, welche die Differenzierung einer Stammzelle in einen bestimmten Zelltyp auslösen. Dieser Prozess kann über mehrere Zellgenerationen hinweg andauern und durch die molekulare Umgebung bedingt sein. Aufgrund heterogener Zellpopulationen und einer potentiellen Stochastizität in der Linienentscheidung ist es notwendig, die Stammzellen auf Einzelzellebene zu beobachten. Hierfür wurden von unserem kooperierenden Stammzellinstitut auf dem Campus Zeitrafferfilme von embryonalen sowie von hämatopoetischen Stammzellen in vitro erstellt und die Expressionslevel von bestimmten Transkriptionsfaktoren über fluoreszierende Fusionsproteine quantifiziert. Mit Hilfe dieser Experimente wollen wir die Frage beantworten, welche zellulären Eigenschaften ab welchem Zeitpunkt des Differenzierungsprozesses ausreichen, um das Schicksal einer Stammzelle eindeutig zu bestimmen. Wir werden sowohl die Zellmorphologie auf Basis von Durchlicht- und Phasenkontrastbildern, als auch die Expressionslevel wichtiger Transkriptionsfaktoren durch Quantifizierung der Fluoreszenzsignale berücksichtigen. Danach werden wir einen Klassifikationsalgorithmus entwickeln und die Merkmale bestimmen, die für eine Vorhersage des Schicksals ausreichend sind. Wir werden Methoden zur Klassifikation funktioneller Daten weiterentwickeln und hierbei Abhängigkeiten der Zellen von vorangegangenen Generationen berücksichtigen. Die Evaluierung der erstellten Modelle wird über ein generatives Genealogiemodell erfolgen. Abschließend werden wir den Vorhersagealgorithmus auf vorhandene Differenzierungsbäume anwenden, um den Zeitpunkt der Linienentscheidung auf Einzelzellebene zu bestimmen. Die Methode soll in Echtzeit einsetzbar sein, was sowohl neuartige experimentelle Ansätze, wie zum Beispiel Omics-analysen, als auch molekulare Veränderungen der Zelle zum Zeitpunkt der Entscheidung ermöglichen wird.

Auf lange Sicht möchten wir mit diesem Projekt die Effizienz von Differenzierungsprotokollen steigern und somit zum besseren Verständnis und der potentiellen Anwendung von Stammzellen in der Behandlung von schweren Krankheiten wie Leukämie beitragen.

Kollaborationen

Timm Schroeder
Stem Cell Dynamics, Helmholtz Zentrum München

Publikationen im Rahmen von BioSysNet

Buggenthin F, Marr C, Schwarzfischer M, Hoppe PS, Hilsenbeck O, Schroeder T, Theis FJ (2013). An automatic method for robust and fast cell detection in bright field images from high-throughput microscopy. BMC Bioinformatics 14:297.

 

Rinck A, Preusse M, Laggerbauer B, Lickert H, Engelhardt S, Theis FJ (2013). The human transcriptome is enriched for miRNA-binding sites located in cooperativity-permitting distance. RNA Biol 10(7):1125-35.

Publikationen vor BioSysNet

Krumsiek, J., Marr, C., Schroeder, T., and Theis, F. (2011). Hierarchical differentiation of myeloid progenitors is encoded in the transcription factor network. PLoS ONE, 6(8):e22649.

 

Krumsiek, J., Suhre, K., Illig, T., Adamski, J., and Theis, F. (2011). Gaussian graphical modeling reconstructs pathway reactions from high-throughput metabolomics data. BMC Systems Biology, 5(21).

 

Mittelstrass, K., Ried, J., Yu, Z., Krumsiek, J., Gieger, C., Prehn, C., Roemisch-Margl, W., Polonikov, A., Peters, A., Theis, F., Meitinger, T., Kronenberg, F., Weidinger, S., Wichmann, H.-E., Suhre, K., Wang-Sattler, R., Adamski, J., and Illig, T. (2011). Discovery of sexual dimorphisms in metabolic and genetic biomarkers. PLoS Genetics, 7(8):e1002215.

 

Neher, R., Mitkovski, M., Kirchhoff, F., Neher, E., Theis, F., and Zeug, A. (2009). Blind source separation techniques for the decomposition of multiply labeled fluorescence images. Biophysical Journal, 96(9):3791–3800.

 

Schwarzfischer, M., Marr, C., Krumsiek, J., Hoppe, P., Schroeder, T., and Theis, F. (2011). Efficient fluorescence image normalization for time lapse movies. In Proc. Microscopic Image Analysis with Applications in Biology, Heidelberg, Germany.

 

Strasser, M., Theis, F., and Marr, C. (2012). Stability and multi-attractor dynamics of a gene switch based on a two-stage model of gene expression. Biophysical Journal, 102:19–29.