Signatur von Viruserkrankungen

• Antragsteller: Professor Dr. Andreas Pichlmair
• Fachliche Zuordnung: Virologie ; Bioinformatik und Theoretische Biologie ; Medizininformatik und medizinische Bioinformatik
• Förderung: Förderung seit 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 458896032

Virale Infektionskrankheiten sind eine der Hauptursachen für Krankheiten in der menschlichen Bevölkerung. Jüngste Pandemien wie SARS 2003, Influenza A 2009, Zika 2016 und SARS-CoV-2 2020 haben die Notwendigkeit einer raschen Entwicklung antiviraler Therapien neben bzw. bis zur Etablierung von Impfstoffen unterstrichen. Selbst Industrieländer können bis zur Entwicklung eines Impfstoffs massive Einschnitte auf gesundheitlicher, politischer und sozioökonomischer Ebene erleiden. Verwendung wirksamer Therapeutika würden das teilweise verhindern und die Bekämpfung von Pandemien erleichtern. Um Verbindungen mit antiviraler Wirksamkeit gegen neu auftretende Bedrohungen zu identifizieren, ist es wichtig, biologisches und molekulares Verständnis über Viren und Virusfamilien zu erlangen, bevor sie sich in der menschlichen Bevölkerung ausbreiten. Die Analyse des Einflusses von Viren auf biologische Netzwerke und molekulares Wissen über Virus-Wirt Interaktionen kann die identifizierung von pharmakologisch getesteten Arzneimitteln ermöglichen.Wir möchten den Einfluss der Regulation auf Genexpressionsnetzwerke des Wirts im Verlauf der Infektion durch hoch pathogene epidemische und pandemische Viren umfassend analysieren. Unsere vorläufigen Daten liefern Hinweise darauf, dass die Modulation der RNA-Qualität (alternatives Spleißen und alternative Polyadenylierung) eine häufige Perturbation durch klinisch relevante Viren darstellt und dass Modifikationen der RNA-Qualität eine dramatisch unterschätzte Determinante der viralen Pathogenität sein könnten. In diesem Mulit-Institiutionellen Projekt werden wir Primärzellen mit hoch pathogenen Viren infizieren und für Systemanalysen verwenden. Modernste statistische und maschinelle Lernalgorithmen werden angewendet, um zu verstehen, wie bestimmte Viren oder Virusfamilien das zelluläre Transkriptom quantitativ und qualitativ beeinflussen. Die Daten werden durch Proteomik- und Phosphoproteomikanalysen (finanziert durch ERC-Consolidator Grant PRODAP) ergänzt, was es insgesamt ermöglicht, funktionelle Module zu identifizieren, die Zusammenhänge und Besonderheiten zwischen den einzelnen Virusinfektionen zu evaluieren. Das Ziel ist, durch die Integration von Daten mechanistische Grundlage zu schaffen, die es erlauben die Veränderungen der mRNA-Qualitätskontrolle zu beschreiben. Durch Integration von Wirkstoff-Interaktionsnetzwerken gehen davon aus, dass die hier erfassten Daten die rationale Identifizierung von antiviralen Wirkstoffen unterstützen. Diese Initiative wird die systematische molekulare Forschung zu potentiell neu auftretenden Viren fördern und so essentielle Erkenntnisse für potentielle zukünftige Pandemien mit dem expliziten Zweck der Nutzung des gewonnenen Wissens für therapeutische Anwendungen vorantreiben.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen