Bioinformatik und Dynamik der Immunantwort bei Typ-1-Diabetes

Dynamic array of information consisting of multi-colored lines and waves

Unser Ziel ist die komplexe Vielfalt immunologischer und molekularer Charakteristiken bei der Entwicklung von Autoimmunität und Typ-1-Diabetes genauer zu erforschen.

Webseite Institut

Leitender Wissenschaftler

Unser Ziel ist die komplexe Vielfalt immunologischer und molekularer Charakteristiken bei der Entwicklung von Autoimmunität und Typ-1-Diabetes genauer zu erforschen.

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Leitender Wissenschaftler

Um die zugrunde liegenden Faktoren und Prozesse der Entwicklung von Typ-1-Diabetes im Kindesalter zu untersuchen, verwenden wir moderne Spitzentechnologien und Computermethoden, um in unseren großen prospektiven Kohortenstudien neue Marker zu entdecken, die an der Entstehung bzw. dem Verlauf der Autoimmunität beteiligt sind.

Gemeinsam mit unseren Partnern bei Helmholtz Munich konzentrieren wir uns in erster Linie auf Multi-Omics-Strategien (wie Genomik, Epigenomik, Transkriptomik und Proteomik), um neue Muster und Marker zu identifizieren, die mit Autoimmunität und dem Fortschreiten zu klinischem Typ-1-Diabetes assoziiert sind. Dies wird uns dabei helfen, unser Wissen über Autoimmunprozesse zu verbessern, die die Entwicklung von Typ-1-Diabetes im Kindesalter beeinflussen.

Epigenomik

Die DNA-Methylierung spielt eine entscheidende Rolle bei der genomischen Stabilität und Genregulation. Diverse Umweltfaktoren sind mit der DNA-Methylierung assoziiert und können diese zum Teil sogar verändern. In diesem Projekt wollen wir untersuchen, ob Umweltfaktoren die DNA-Methylierungsprofile von Kindern mit einem Risiko für die Entwicklung von Typ-1-Diabetes beeinflussen können.

Immunologie

Typ-1-Diabetes wird durch die Autoimmunreaktion gegen Betazellen der Bauchspeicheldrüse verursacht. Das Verständnis der immunologischen Prozesse vor dem Ausbruch von Typ-1-Diabetes ist entscheidend, um die Risikovorhersage und Präventionsstrategien zu verbessern. In diesem Projekt wollen wir primär immunologische Muster entschlüsseln, die zu verschiedenen Progressionstypen vom frühen Beginn der Autoimmunität bis zum klinischen Typ-1-Diabetes beitragen.

Design Color Big Genomic Data Visualization Vector

Genomik

Das Risiko für die Entwicklung von Typ-1-Diabetes wird stark von mehreren genetischen Varianten bestimmt. Innerhalb dieses Projekts ist es unser Ziel, neue genetische Marker zu identifizieren und verbesserte polygene Risiko-Scores (PRS) mit einer höheren Genauigkeit zu entwickeln, um das Risiko für Typ-1-Diabetes genauer vorhersagen zu können.

Bioinformatik und Dynamik der Immunantwort bei Typ-1-Diabetes

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