Development and application of optimised systems for neutral cell marking
Final Report Abstract
Ein genaueres Verständnis der Regeneration der Blutbildung nach einer Stammzelltransplantation (SZT) ist von großer Bedeutung für die zukünftige Optimierung von Transplantationsstrategien. Im vorliegenden Projekt sollte die Entwicklung des blutbildenden Systems nach einer SZT mit hoher Auflösung (bis zu Einzelzellebene) analysiert werden. Dafür wollten wir die vor einigen Jahren in unserem Labor etablierten DNA-Barcodes benutzen. Bei sog. DNA-Barcodes handelt es sich um kurze Sequenzabschnitte, die in das Genom einzelner Zellen eingeführt werden, um diese wie auch alle ihre Nachkommen ähnlich wie ein genetischer Fingerabdruck (bzw. ein Barcode im Supermarkt) dauerhaft zu markieren. Im ersten Schritt haben wir das im Labor etablierte genetische Barcode-System grundlegend optimiert und insbesondere eine neue bioinformatische Auswerteplattform entwickelt, um die zuvor recht hohe Fehlerrate bei der Datenanalyse zu verringern. Diese Arbeiten wurden in enger Kooperation mit Prof. I. Roeder und Dr. I. Glauche (TU Dresden) durchgeführt. Aufbauend darauf werden die neuen Barcodes bereits zur Beantwortung unterschiedlicher Fragestellungen z.B. in der Krebsforschung eingesetzt. Durch die Entwicklung quasi doppelt kodierter Barcodes war es zudem möglich, Zellen in einzelnen Mäusen gleichzeitig mit unterschiedlichen genetischen Eigenschaften auszustatten. Dadurch können verschiedenen Parameter gleichzeitig getestet werden, was einen wichtigen Beitrag zur Verringerung der Anzahl von Versuchstieren in notwendigen Tierexperimenten leistet. Ein wichtiges Ziel des Projektes war es, „neutrale“ Barcode-Vektoren zu identifizieren, d.h. Vektoren, deren Einbau in die Zellen deren Eigenschaften nicht wesentlich beeinflusst. Die bisherige Analyse der in unseren Transplantationsexperimenten gewonnenen Daten zeigt, dass alle fünf von uns entwickelten Barcode-Vektoren diese Anforderung weitgehend erfüllen. Dies wird es in zukünftigen Studien erlauben, den für die jeweilige Fragestellung optimalen Barcode-Vektor aus mehreren Optionen auszuwählen. Im Rahmen des oben beschriebenen Transplantationsexperiments wurden umfassende Daten durch Hochdurchsatzsequenzierung erhoben, deren Auswertung noch läuft.
Publications
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(2014) Endogenous retrovirus induces leukemia in a xenograft mouse model for primary myelofibrosis. Proc Natl Acad Sci USA 111, 8595 - 8600
Triviai I, Ziegler M, Bergholz U, Oler AJ, Stübig T, Prassolov V, Fehse B, Kozak CA, Kröger N, Stocking C
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(2014) Multiplexing clonality: Combining RGB-marking and genetic barcoding. Nucleic Acids Research 42, e56
Cornils K, Thielecke L, Hüser S, Forgber M, Thomaschewski M, Kleist N, Hussein K, Riecken K, Volz T, Gerdes S, Glauche I, Dahl A, Dandri M, Roeder I, Fehse B
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(2015) CD133 marks a stem cell population that drives human Primary Myelofibrosis. Haematologica 100, 768-779
Triviai I, Stübig T, Niebuhr B, Hussein K, Tsiftsoglou A, Fehse B, Stocking C, Kröger N
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(2016) Investigation of the Mesenchymal Stem Cell Compartment by Means of a Lentiviral Barcode Library. Biochemistry (Mosc) 81, 373-381
Bigildeev AE, Cornils K, Aranyossy T, Sats NV, Petinati NA, Shipounova IN, Surin VL, Pshenichnikova OS, Riecken K, Fehse B, Drize NI
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(2016) Massive clonal selection and transiently contributing clones during expansion of MSC cultures revealed by lentiviral RGB-barcode technology. Stem Cells Translational Medicine 5, 591-601
Selich A, Daudert J, Hass R, Philipp F, von Kaisenberg C, Paul G, Cornils K, Fehse B, Rittinghausen S, Schambach A, Rothe M
