Das Altern ist mit Prozessen wie reduzierten physiologischen Funktionen, erhöhter Anfälligkeit für Krankheiten, chronischen Entzündungen und vielem mehr verbunden. Die Auswirkungen des gesunden Alterns auf die molekulare Programmierung der Zellen sind jedoch nur unzureichend bekannt.

In einem gemeinsamen Forschungsprojekt mit dem Labor von Maxim Artyomov an der Washington University in St.Louis wollen wir das Altern des Menschen auf allen Ebenen verstehen, von der molekularen bis zur organspezifischen und organismischen Ebene, indem wir große Multiomics-Datensätze umfassend charakterisieren und Systemanalysen durchführen. Diese Datensätze umfassen Massen- und Einzelzelltranskriptomik, Epigenomik, Metabolomik, Proteomik, klinische Bluttests und andere. Ziel ist es, anhand von gut kontrollierten Längsschnittdaten die wichtigsten Triebkräfte der menschlichen Alterung zu erkennen.

Die Gruppe entwickelt neue Methoden und baut Rechenpipelines für alle Phasen der experimentellen Datenanalyse. Unser Fachwissen in den Bereichen Bioinformatik, maschinelles Lernen und Softwareentwicklung ermöglicht es uns, die besten Verfahren zu kombinieren, die für den Aufbau robuster und skalierbarer Pipelines erforderlich sind.

Wichtige Veröffentlichungen:

1. Shchukina, I., Bagaitkar, J., Shpynov, O. et al. Ein erweitertes epigenetisches
   Profiling klassischer menschlicher Monozyten zeigt eine spezifische Signatur des
   gesunden Alterns im DNA-Methylom. Nat Aging 1, 124–141 (2021).
2. Mogilenko, D., Shpynov, O. et al. Umfassendes Profiling eines alternden
   Immunsystems zeigt klonale GZMK+ CD8+ T-Zellen als konserviertes Merkmal der
   Entzündungsreaktion. Immunity 54.1 (2021): 99-115.
3. Arthur, L., Esaulova, E., Mogilenko, D. et al. Zelluläre und Plasma-
   proteomische Determinanten von COVID-19 und nicht-COVID-19 pulmonalen
   Erkrankungen im Vergleich zum gesunden Altern. Nat Aging 1, 535–549 (2021).