Computational Virology

RNA-Viren sind ubiquitär nachweisbar und gehören weltweit zu den am weitesten verbreiteten biologischen Organismen. Sie sind die Ursache für viele bestehende und neu auftretende Infektionskrankheiten wie zum Beispiel Hepatitis und COVID-19. Wir sind von der Vielfalt und Flexibilität der RNA-Viren fasziniert, und nutzen modernste Sequenzierungstechnologien und molekularbiologische Methoden um die Evolution und Virus-Wirt-Interaktion von RNA-Viren zu untersuchen. Obwohl wir uns derzeit auf hepatotrope Viren konzentrieren, haben wir in der Vergangenheit eine Vielzahl von Krankheitserregern, wie zum Beispiel SARS-CoV-2 untersucht. Ziel unserer Forschung ist es langfristig im Rahmen translationaler Kooperationen zur Entwicklung neuer antiviraler Strategien beizutragen.

1. Evolution der RNA Viren
RNA-Viren verändern sich aufgrund zufällig auftretender Mutationen fortlaufend. Während einer Infektion können so in einem Patienten genetisch vielfältige Populationen, sogenannte Quasispezies, entstehen. Wir untersuchen, wie sich RNA-Viren während einer Infektion anpassen und verändern, um Varianten zu identifizieren, die mit viraler Persistenz oder Clearance verbunden sind (Gömer et al. 2022). Das hohe Mutationspotenzial der RNA-Viren erschwert zudem die erfolgreiche Entwicklung von Impfsoffen und antiviralen Medikamente, da resistente Mutationen oft innerhalb von Wochen oder Monaten nach Beginn einer Behandlung auftreten. Mittels Tiefensequenzierung konnten wir in Patienten so kürzlich erstmals zeigen, dass Ribavirin eine mutagene Wirkung auf das virale Genom des Hepatitis E Virus ausübt und so zur Bildung resistenter Varianten führt (Todt et al., 2016). In Zukunft wollen wir diese Technologie nutzen, um frühzeitig Patienten mit dem Risiko eines Therapieversagens zu identifizieren und personalisierte Behandlungsstrategien zu ermöglichen.

2. Virus-Wirt-Interaktionen
Der klinische Verlauf einer viralen Infektion wird sowohl vom viralen Erreger als auch von der Immunantwort des Wirts beeinflusst. Wir nutzen modernste RNA-Sequenzierungstechnologie um die Wirtsantwort auf einen viralen Erreger mit hoher Auflösung zu untersuchen und unser Verständnis viraler Pathogenese zu verbessern. Im Rahmen von RNA-Sequenzierungsstudien an HEV-infizierten primären menschlichen Hepatozyten konnten wir so eine zeitlich strukturierte transkriptionelle Abwehrreaktion gegen das Virus beobachten (Todt et al. 2020). Unser Ziel ist es, mit
Hilfe von Ansätzen des „maschinellen Lernens“ Transkriptomdaten zu analysieren und so Muster zu erkennen, welche den Verlauf einer Infektion maßgeblich bestimmen. Insbesondere wollen wir die unterschiedlichen Immunreaktionen bei Patienten mit chronischen oder akuten HEV-Infektionen verstehen.

3. Virale Fingerabdrücke
NGS Sequenzierungstechnologien erzeugen gewöhnlich riesige Datenmengen, von denen aufgrund ihrer Komplexität häufig jedoch nur Bruchteile systematisch analysiert und ausgewertet werden. Aus diesem Grund lassen sich oftmals auch aus bereits vorhandenen Datensätzen wichtige neue Erkenntnisse und Einblicke gewinnen. Im Rahmen translationaler Kooperationen entwickeln wir neue Analysepipelines, Algorithmen und bioinformatische work flows, um das volle Potenzial von klinisch gewonnenen Sequenzierdaten auszuschöpfen. Hierbei interessieren wir uns besonders für Datensätze aus verschiedeneren Patientenkohorten, um (Ko-)Infektionen mit mehreren Viren, Virusmutationen und Virusintegrationsstellen im Wirtsgenom zu erkennen und sie mit klinischen Merkmalen zu korrelieren.