Klinische Bioinformatik
Fokus
Die Forschungsgruppe „Klinische Bioinformatik“ konzentriert sich auf die Entwicklung und Anwendung rechnerischer Ansätze, um unser Verständnis von Infektionen und Alterung zu verbessern. Ihr Schwerpunkt liegt auf der Untersuchung der Rolle epigenetischer Veränderungen bei diesen pathophysiologischen Erkrankungen. Dazu gehört die Analyse von Proben aus Kohortenstudien durch den Einsatz von epigenetischem Profiling des gesamten Genoms, Einzelzell-Transkriptomik-Technologien und Systemgenetik-Methoden. Das ultimative Ziel besteht darin, maßgeschneiderte Therapiestrategien zu entwickeln, die auf einer detaillierten molekularen Stratifizierung der Krankheitsuntereinheiten basieren. Dies stellt einen bedeutenden Fortschritt auf dem Weg zur Verwirklichung einer individualisierten Medizin dar.
Fokus
Die Forschungsgruppe „Klinische Bioinformatik“ konzentriert sich auf die Entwicklung und Anwendung rechnerischer Ansätze, um unser Verständnis von Infektionen und Alterung zu verbessern. Ihr Schwerpunkt liegt auf der Untersuchung der Rolle epigenetischer Veränderungen bei diesen pathophysiologischen Erkrankungen. Dazu gehört die Analyse von Proben aus Kohortenstudien durch den Einsatz von epigenetischem Profiling des gesamten Genoms, Einzelzell-Transkriptomik-Technologien und Systemgenetik-Methoden. Das ultimative Ziel besteht darin, maßgeschneiderte Therapiestrategien zu entwickeln, die auf einer detaillierten molekularen Stratifizierung der Krankheitsuntereinheiten basieren. Dies stellt einen bedeutenden Fortschritt auf dem Weg zur Verwirklichung einer individualisierten Medizin dar.
Dr. Cheng-Jian Xu ist Professor im Bereich Klinische Bioinformatik. Mit einem Ph.D. Er hat einen Abschluss in Chemometrie von der Central South University und verfügt über mehr als zwei Jahrzehnte Erfahrung in der Datenwissenschaft. Im Laufe seiner Karriere hat Dr. Seine Forschung hat zur Identifizierung neuartiger Biomarker für die frühzeitige Krankheitsvorhersage geführt. Als leidenschaftlicher Verfechter interdisziplinärer Forschung verschiebt Dr. Seine Arbeit hat nicht nur unser Verständnis der Genomik verändert, sondern auch den Weg für personalisierte Medizin und verbesserte Patientenergebnisse geebnet.
Projekte
Epigenetische Marker zur Diagnose der Immunantwort auf eine Infektion
Zahlreiche Studien haben die Variabilität individueller menschlicher Immunantworten untersucht. Aktuelle Forschungen im Rahmen des Human Functional Genomics Project (HFGP) haben den Einfluss genetischer und umweltbedingter Faktoren auf die Immunantwort bei gesunden Personen effektiv charakterisiert. Inwieweit epigenetische Veränderungen diese Variabilität der Immunantwort beeinflussen, ist jedoch noch weitgehend unerforscht.
Unser Vorschlag zielt darauf ab, epigenomische Daten neben anderen Omics-Daten wie Genom, Transkriptom, Proteom, Metabolom und Mikrobiom in Verbindung mit immunbezogenen Phänotypen (z. B. Zellfrequenzen, Antikörper- oder Zytokinspiegel) systematisch zu generieren, zu analysieren und zu integrieren. . Zu diesem Zweck werden rechnerische Techniken eingesetzt. Modernste Technologien der MHH und ihrer Partnerinstitute werden die Erstellung umfassender Multi-Omics-Datensätze ermöglichen. Wir werden wichtige Treibergene innerhalb der Immunpfade identifizieren, die auf Infektionen wie COVID-19 und HIV-Infektionen reagieren, sowie die spezifischen Immunzelltypen, auf die sie ihren Einfluss ausüben. Wir werden untersuchen, wie sich genetische Varianten durch die Regulierung des Methyloms auf Immunpfade auswirken, insbesondere im Zusammenhang mit Infektionen, und wie sie zur Anfälligkeit oder Schwere von Infektionen beitragen.
1. Gupta, M. K., Peng, H., Li, Y. & Xu, C.-J. Die Rolle der DNA-Methylierung in der personalisierten Medizin bei immunbedingten Erkrankungen. Pharmakologie und Therapeutik 108508 (2023). doi:10.1016/j.pharmthera.2023.108508
2. Xu CJ, Soderhall C, Bustamante M, Baiz N, et.al (2018) DNA-Methylierung bei Asthma im Kindesalter: eine epigenomweite Metaanalyse. Lancet Respir Med 6(5): 379-388.
Finanzierung: Helmholtz-Initiative und Vernetzungsfonds, ViiV Gesundheitsversorgung
Risikobewertung: Vorhersage des Krankheitsrisikos durch künstliche Intelligenz von Cross-Omics-Daten
Komplexe Krankheiten haben starke genetische und umweltbedingte Komponenten. Umweltfaktoren können durch die Modulation epigenetischer Merkmale nachhaltige Auswirkungen auf die Genexpression haben. In früheren Studien wurden Modelle zur Bewertung des individuellen Krankheitsrisikos erstellt. Diese Modelle untersuchen jedoch normalerweise nur eine einzelne Schicht von „Omics“-Daten, wie das Genom, das Epigenom, das Transkriptom, das Proteom oder das Metabolom. Angesichts der komplexen biologischen Natur von Infektionskrankheiten wie der Hepatitis-D-Virusinfektion kann die Nutzung der Informationen aus Multi-Omics-Daten, insbesondere aus Einzelzell-Omics, die Vorhersage verbessern.
Unser Ziel ist es, mithilfe von Methoden der künstlichen Intelligenz umfangreiche Multi-Omics-Daten, die das Genom, das DNA-Methylom von Blut- und krankheitsrelevanten Gewebezellen sowie Umweltvariablen umfassen, methodisch zu integrieren. Das KI-gesteuerte Vorhersagemodell erleichtert die Identifizierung der wichtigsten Faktoren, die zu Krankheiten beitragen. Darüber hinaus verspricht es die Entwicklung neuartiger klinischer Anwendungen zur Diagnose von Hochrisikopatienten – ein entscheidender Schritt in Richtung personalisierter Medizin.
- van Breugel, M., Qi, C., Xu, Z., Pedersen, C.-E. T., Petoukhov, I., Vonk, J. M., Gehring, U., Berg, M., Bügel, M., Capraij, O. A., Forno, E., Morin, A., Eliasen, A. U., Jiang, Y., van den Berge, M., Nawijn, M. C., Li, Y., Chen, W., Bont, L., Bønnelykke, K., Celedón, J. C., Koppelman, G. H. & Xu, C.-J. Nasal DNA methylation at three CpG sites predicts childhood allergic disease. medRxiv 2022.06.17.22276520 (2022). doi:10.1101/2022.06.17.22276520
- Oltmanns, C., Liu, Z., Mischke, J., Tauwaldt, J., Mekonnen, Y. A., Urbanek-Quaing, M., Debarry, J., Maasoumy, B., Wedemeyer, H., Kraft, A. R. M., Xu, C.-J*. & Cornberg*, M. Reverse inflammaging: Long-term effects of HCV cure on biological age. Journal of Hepatology 78, 90–98 (2023).
Förderung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Ausgewählte Publikationen
- Gupta, M. K., Peng, H., Li, Y. & Xu, C.-J. The role of DNA methylation in personalized medicine for immune-related diseases. Pharmacology & Therapeutics 108508 (2023). doi:10.1016/j.pharmthera.2023.108508
- Oltmanns, C., Liu, Z., Mischke, J., Tauwaldt, J., Mekonnen, Y. A., Urbanek-Quaing, M., Debarry, J., Maasoumy, B., Wedemeyer, H., Kraft, A. R. M., Xu, C.-J*. & Cornberg*, M. Reverse inflammaging: Long-term effects of HCV cure on biological age. Journal of Hepatology 78, 90–98 (2023).
- Rabold K., Zoodsma M., Grondman I., Kuijpers, Y,… , Xu CJ*. & Netea-Maier R. T*, Reprogramming of myeloid cells and their progenitors in patients with non-medullary thyroid carcinoma. Nature Communications 13, 6149 (2022).
- van Breugel M, Qi C. Xu Zl, … Chen Wei, Bont L, Bønnelykke K, Celedón JC, Koppelman GH and Xu CJ, Nasal DNA methylation at three CpG sites predicts childhood allergic disease. Nature Communications 13, 7415 (2022)
- Xu CJ, Söderhäll C, Bustamante M, Baiz N, Gruzieva O, et.al DNA methylation in childhood asthma: an epigenome-wide meta-analysis. Lancet Respir Med, 6, 379 (2018)
Eine vollständige Liste der Publikationen von Cheng-Jian Xu finden Sie bei Google Scholar.