Projekte Molekulare Bakteriologie

Projekte Molekulare Bakteriologie

Bekämpfung von Biofilm-Resistenz

Dieses Projekt beschäftigt sich mit der Entwicklung von innovativen diagnostischen Verfahren und neuen therapeutischen Lösungen für Patienten, die an chronischen Biofilm-assoziierten Infektionen leiden. Es ist unser Ziel, datengetriebene Forschung anzuwenden, um das Potential der mikrobiellen Genomik auszuschöpfen. Wir werden Genom-weite Assoziationsstudien auf einer umfangreichen Datengrundlage durchführen. Diese beinhaltet Informationen über DNA Sequenzvariationen, sowie Informationen über Genexpressions-Variationen in einer Vielzahl von klinischen P. aeruginosa Isolaten, die in den letzten 5 Jahren sequenziert worden sind. Neue innovative therapeutische Strategien, die auf Biofilmresistenzmechanismen abzielen, um die Effizienz von herkömmlichen Antibiotika zu verbessern werden validiert und in in vitro und in in vivo Modellen optimiert werden. Unser Ansatz wird nicht nur eine Vorhersage von Biofilmresistenzen erlauben, die auf dem Genotyp des entsprechenden Isolates beruht, sondern wir werden außerdem neue therapeutische Ansätze zur Verbesserung der Behandlung von chronischen Infektionen entwickeln.

Publikationen

Entwicklung molekularer diagnostischer Tests

Trotz des Enthusiasmus und der großen Anzahl an Publikationen über die diagnostische Verwendbarkeit, gibt es kaum Gen-basierte molekulare Methoden in der Medizinisch Mikrobiologischen Diagnostik. Um molekulare Testverfahren weiter zu entwickeln und diese in die klinische Praxis zu bringen, werden wir eine große Vielzahl klinischer Stämme sequenzieren und die DNA Sequenzvariationen mit den Resistenzprofilen der klinischen Isolate korrelieren. In der Zukunft wird es von großer Bedeutung sein, zu zeigen, dass die Anwendung von molekularen Verfahren zur Bestimmung der klonalen Identität und des Resistenzprofils von klinischen Stämmen einen bedeutenden Einfluss auf das Management von multi-resistenten Infektionen im Krankenhaus hat. 

Publikationen

Bekämpfung von Biofilm-Resistenz

Thoming JG, Tomasch J, Preusse M, Koska M, Grahl N, Pohl S, Willger SD, Kaever V, Musken M, Haussler S (2020) Parallel evolutionary paths to produce more than one Pseudomonas aeruginosa biofilm phenotype. NPJ Biofilms Microbiomes 6: 2.

Kordes A, Preusse M, Willger SD, Braubach P, Jonigk D, Haverich A, Warnecke G, Haussler S (2019) Genetically diverse Pseudomonas aeruginosa populations display similar transcriptomic profiles in a cystic fibrosis explanted lung. Nat Commun 10(1): 3397.

Erdmann J, Thoming JG, Pohl S, Pich A, Lenz C, Haussler S (2019) The Core Proteome of Biofilm-Grown Clinical Pseudomonas aeruginosa Isolates. Cells 8(10)

Müsken M, Pawar V, Schwebs T, Bähre H, Felgner S, Weiss S, Häussler S. Breaking the Vicious Cycle of Antibiotic Killing and Regrowth of Biofilm-Residing Pseudomonas aeruginosa. Antimicrob Agents Chemother. 2018 Nov 26;62(12).

Kordes A, Grahl N, Koska M, Preusse M, Arce-Rodriguez A, Abraham WR, Kaever V, Häussler S. Establishment of an induced memory response in Pseudomonas aeruginosa during infection of a eukaryotic host. ISME J. 2019 Apr 5. doi: 10.1038/s41396-019-0412-1. 

Müsken M, DiFiore S, Römling U, Häussler S (2010) 96-well plate based optical method for the quantitative and qualitative evaluation of Pseudomonas aeruginosa biofilm formation and its application for susceptibility testing. Nat Protoc. 5:1460-9. 

Blanka A, Düvel J, Dötsch A, Klinkert B, Abraham WR, Kaever V, Ritter C, Narberhaus F, Häussler S (2015) Constitutive production of c-di-GMP is associated with mutations in a variant of Pseudomonas aeruginosa with altered membrane composition. Science Signaling 14;8(372).

Bielecki P, Jensen V, Schulze W, Gödeke J, Strehmel J, Eckweiler D, Nicolai T, Bielecka A, Wille T, Gerlach RG, Häussler S (2015) Cross talk between the response regulators PhoB and TctD allows for the integration of diverse environmental signals in Pseudomonas aeruginosa. Nucleic Acids Res. 43(13):6413-25.  

Entwicklung molekularer diagnostischer Tests

Khaledi A, Weimann A, Schniederjans M, Asgari E, Kuo TH, Oliver A, Cabot G, Kola A, Gastmeier P, Hogardt M, Jonas D, Mofrad MR, Bremges A, McHardy AC, Haussler S (2020) Predicting antimicrobial resistance in Pseudomonas aeruginosa with machine learning-enabled molecular diagnostics. EMBO Mol Med: 12(3): e10264.

Hornischer K, Khaledi A, Pohl S, Schniederjans M, Pezoldt L, Casilag F, Muthukumarasamy U, Bruchmann S, Thöming J, Kordes A, Häussler S. BACTOME-a reference database to explore the sequence- and gene expression-variation landscape of Pseudomonas aeruginosa clinical isolates. Nucleic Acids Res. 2019 Jan 8;47(D1):D716-D720. 

Dötsch A, Schniederjans M, Khaledi A, Hornischer K, Schulz S, Bielecka A, Eckweiler D, Pohl S, Häussler S. (2015) The Pseudomonas aeruginosa transcriptional landscape is shaped by environmental heterogeneity and genetic variation. MBio 6(4):e00749

Schulz S, Eckweiler D, Bielecka A, Nicolai T, Franke R, Dötsch A, Hornischer K, Bruchmann S, Düvel J, Häussler S (2015) Elucidation of Sigma Factor-Associated Networks in Pseudomonas aeruginosa Reveals a Modular Architecture with Limited and Function-Specific Crosstalk. PLoS Pathog. 11(3):e1004744. 

Pommerenke C, Müsken M, Becker T, Dötsch A, Overhage J, Klawonn F, Häussler S (2010) Global Phenotype-Genotype correlations in Pseudomonas aeruginosa. PLoS Pathog 26(3): pii: e1001074.