Paul-Ehrlich-Institut

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Zel­lu­lä­re As­pek­te von Pa­tho­gen-Wirt-In­ter­ak­tio­nen

Zelluläre Aspekte von Pathogen-Wirt-Interaktionen: Flu-A-Virus (Quelle: Paul-Ehrlich-Institut)

Forschungsschwerpunkt

Da Viren von der Wirtszellmaschinerie abhängig sind und Viren auch intrinsische und angeborene zelluläre Restriktionen überwinden müssen, wird das Verständnis des molekularen Mechanismus von Wirts- und angeborenen Immunfaktoren die Entwicklung neuer Therapie- und Impfstrategien zur Bekämpfung aktueller und neuer pathogener Virusinfektionen erheblich erleichtern.

Wir wollen Einblicke gewinnen in die dynamischen Wechselwirkungen, die die Virusreplikation beeinflussen, vor allem in die Aufklärung angeborener Immunfaktoren. Insbesondere sind wir an neuartigen Wirtsinteraktionen mit Reverse-Transkribierenden- und RNA-Viren interessiert (HIVHBV und Ebola). Unser Interesse gilt der Identifizierung neuer Regulatoren der innaten Pathways und wie Viren vom angeborenen Immunsystem erkannt werden.

Wir entdeckten zahlreiche zelluläre Proteine und Pathways, die die Replikation von Viren beeinflussen mittels arrayed RNAi-Screening-Technologien, ergänzt durch Proteomik- und Meta-Analyse-Ansätze (König et al., Nature 2010; König et al., Cell, 2008; Tripathi et al., Cell Host & Microbe, 2015). Wir identifizierten einen neuen negativen Regulator der STING-vermittelten Interferonreaktion (Guo et al., Cell Host & Microbe, 2016) und analysierten den molekularen Regulationsmechanismus eines neuen Faktors, der die HIV- und HBV-Replikation restringiert (Schott et al., Nature Communication, 2018). Derzeit liegt unser Fokus auf der Etablierung neuartiger Ansätze wie der arrayed CRISPR/Cas9-Technologie zur Ergänzung des Repertoires genomweiter Ansätze und der iPSC-Technologie zur Bereitstellung geeigneter Primärmodelle für die Analyse angeborener Pathways (Fuchs et al., Stem Cell Research, 2019).

Darüber hinaus hat sich unsere Gruppe um Datenwissenschaftler (angeleitet von Dr. Liam Childs) erweitert, die sich auf NGS-Sequenzierungsanalysen und maschinelle Lernverfahren konzentrieren. Eine weitere Untergruppe befasst sich mit der Anwendung von Ansätzen des maschinellen Lernens und des Text Mining zur Unterstützung von Regulatoren und Assessoren am Paul-Ehrlich-Institut.

Forschungsgruppenleitung

Dr. Renate König
Publikationen
Curriculum Vitae
Telefon: +49 6103 77 4019
E-Mail: Renate.Koenig@pei.de

Aktualisiert: 12.07.2023