Der MERLIN-Algorithmus entschlüsselt das Lokalisierungsgedächtnis von Immunzellen in Organen

Eine neue KI-basierte Methode rekonstruiert räumliche Informationen darüber, wo sich Immunzellen ursprünglich in einem Organ befanden, auch nachdem diese Zellen aus dem Gewebe entnommen und einzeln analysiert wurden. Um dies zu erreichen, nutzen Forscher des Universitätsklinikums Bonn (UKB) und der Universität Bonn das Transkriptom, also die Gesamtheit aller Boten-RNA-Transkripte, die zu einem bestimmten Zeitpunkt von Genen innerhalb einer Zelle produziert werden. Die Arbeit wurde jetzt in der Zeitschrift veröffentlicht Fortgeschrittene Wissenschaft und stellt den neuen MERLIN-Algorithmus vor.

Wie verändern sich Immunzellen und tragen zu Erkrankungen in Organen bei? Die Einzelzell-RNA-Sequenzierungstechnologie hat die immunologische Forschung revolutioniert, indem sie aufdeckt, welche Gene in einzelnen Immunzellen aktiv sind. „Bei der Isolierung von Zellen gehen jedoch zwangsläufig Informationen darüber verloren, aus welchem ​​Teil eines Organs die Zellen stammen. In hochstrukturierten Organen wie der Niere oder dem Gehirn sind diese räumlichen Informationen entscheidend für das Verständnis von Gesundheit und Krankheit“, sagt Prof. Christian Kurts, Direktor des Instituts für Molekulare Medizin und Experimentelle Immunologie am UKB. Er ist Mitglied des Exzellenzclusters ImmunoSensation3 und der Transdisciplinary Research Area (TRA) „Life & Health“ der Universität Bonn.

MERLIN macht das Gedächtnis von Immunzellen zugänglich

Wir haben herausgefunden, dass Makrophagen ein molekulares Gedächtnis ihrer lokalen Umgebung besitzen. Auch nach der Isolierung spiegelt ihre Genaktivität immer noch wider, aus welchem ​​Bereich der Niere oder des Gehirns sie stammen. MERLIN macht diese Informationen wieder zugänglich.“

Junping Yin, Erstautor der Studie

MERLIN wurde an der Schnittstelle von Immunologie, Nephrologie und Bioinformatik entwickelt. Der Algorithmus nutzt maschinelles Lernen, um charakteristische Muster in der Genaktivität zu erkennen, die durch lokale Gewebebedingungen wie Sauerstoffmangel oder Salzkonzentration beeinflusst werden.

„Aus Sicht der Bioinformatik war es entscheidend, dass MERLIN auf mehreren unabhängigen Datensätzen trainiert wurde“, sagt Jian Li, leitender Autor und Bioinformatiker. „Dadurch kann das System echte biologische Signale lernen. Es kann dann auf völlig neue oder bereits veröffentlichte Datensätze angewendet werden.“

Die Forscher konnten zeigen, dass MERLIN nicht nur in Mausmodellen funktioniert, sondern auch die räumliche Herkunft von Makrophagen – großen spezialisierten weißen Blutkörperchen – in menschlichen Nierenproben korrekt vorhersagt. Darüber hinaus wurde der Ansatz auf das Gehirn übertragen, wo die Positionen von Mikroglia, den Immunzellen des Gehirns, erfolgreich rekonstruiert werden konnten.

MERLIN liefert neue Erkenntnisse über Nierenerkrankungen

Besonders relevant ist die Anwendung bei Nierenerkrankungen. Durch die Analyse zuvor veröffentlichter Datensätze zu Entzündungen, Sepsis, Ischämie-Reperfusionsschäden nach Transplantationen und diabetischer Nephropathie bestätigte MERLIN bekannte Krankheitsmechanismen und lieferte neue Einblicke in regionalspezifische Immunantworten und therapeutische Wirkungen. „Das ist ein großer Fortschritt für die Nephrologie“, betont Seniorautor Christian Kurts. „Wir sehen, dass Immunreaktionen und Arzneimittelwirkungen stark von der spezifischen Nierenregion abhängen, wie wir aus der Patientenversorgung wissen.“

Die Studie wurde am UKB im Rahmen des Exzellenzclusters ImmunoSensation3 und der TRA „Life & Health“ der Universität Bonn durchgeführt, die die interdisziplinäre Forschung zum Immunsystem fördern. Es unterstreicht auch die enge internationale und nationale Zusammenarbeit mit Forschern in Wuhan (China), am Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf und an der LMU München.

„MERLIN eröffnet eine neue Dimension der Einzelzellforschung“, fasst Junping Yin zusammen. „Wir können bestehende Datensätze neu auswerten und ein viel genaueres Verständnis der Krankheitsmechanismen gewinnen.“

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