Unser Forschungsprofil

Das Forschungsprofil des LIV wird geprägt durch die zwei aufeinander abgestimmten Programmbereiche (PB) Molekulare Mechanismen der Viruspathogenese (PB1) und Innovative Therapieansätze (PB2) welche die Forschungsgrundsätze des LIV repräsentieren und den angewandten Aspekt der virologischen Grundlagenforschung am Institut deutlich hervorheben. Multidisziplinär und mit Hilfe modernster Technologien und (Kleintier)-Infektionsmodellen sollen in den Programmbereichen grundlegende Virusspezies-übergreifende Mechanismen der Viruspathogenese identifiziert, in Therapieansätze überführt und in präklinischen Studien getestet werden. 

Übergeordnete Schwerpunktthemen

Schaubild LIV Mission mit Programmbereichen

Einen weiteren Baustein im Forschungsprofil des LIV stellen die internen Schwerpunktthemen dar: 

  1. Determinanten des Wirtsspektrums
  2. Immunkontrolle von Viren
  3. Struktur und Dynamik viraler Morphogenese  
  4. Virale Latenz und Persistenz

Das Konzept der übergeordneten Schwerpunktthemen sieht vor, die breite virologische Expertise der LIV‐Forschungseinheiten in gemeinsamen Fragestellungen zu bündeln und grundlegende, allgemeingültige Mechanismen der Virusvermehrung, Pathogenese und zellulären Virusabwehr Labor‐ und Virusspezies‐übergreifend zu erforschen.  

Die Schwerpunktthemen nutzen gezielt das breite Spektrum der am LIV untersuchten Virussysteme, vernetzen die beiden Programmbereiche und stärken auf diese Weise das Forschungsprofil des Instituts auch nachhaltig. Mittel‐ bis langfristig soll das Konzept sowohl die gemeinsame Einwerbung von Drittmitteln, als auch die Überführung der Forschungsergebnisse in Therapieansätze und präklinische Studien verstärkt fördern. 

Vernetzung durch Viral Data Science

Schaubild Schwerpunktthemen umhüllt von Technologieplattformen und Viral data Science

Das Forschungsfeld Viral Data Science vernetzt die übergeordneten Schwerpunktthemen sowie die Technologieplattformen und die Scientific Computing IT-Infrastrukturen des LIV. Es fördert den Aufbau von Expertise zur Bearbeitung innovativer wissenschaftlicher Fragestellungen in komplexen biologischen Systemen und ermöglicht die Umsetzung zentraler Ansätze zur integrativen Analyse systemischer Daten. Der Begriff Viral Data Science umfasst dabei sämtliche Schritte der Extraktion von Wissen aus großen Datenmengen, von der Erhebung über die Speicherung und Verarbeitung bis hin zur computergestützten Interpretation (Data Mining) der Daten mittels fortgeschrittener Algorithmen (Machine Learning, Deep Learning). Beispiele sind etwa die systemische Analyse hochdimensionaler Durchflusszytometrie-, Massenspektrometrie- und Sequenzdaten zur Korrelation immunologischer Parameter mit viraler Evolution und Wirts-Adaptation, oder die Verknüpfung genomischer und proteomischer Datensätze zur Untersuchung von Geno-/Phänotyp-Beziehungen während der Pathogenese viral bedingter Erkrankungen.

Die vier Schwerpunktthemen im Detail

Determinanten des Wirtsspektrums

Das erste übergeordnete Schwerpunktthema Determinanten des Wirtsspektrums fokussiert sich auf die gemeinsame Identifizierung und Charakterisierung von Determinanten des Wirtsspektrums verschiedener humanpathogener Viren (Influenzaviren, SARS- und MERS-Coronaviren, Arboviren, Hepatitis-C-Viren (HCV) und Cytomegaloviren (CMV), Zikaviren). Ziel ist es, ein besseres Verständnis zellulärer Restriktionsmechanismen und viraler Antagonisten während akuter und chronischer Infektionen in permissiven und nicht-permissiven Wirtszellen zu generieren. Hierbei werden die verschiedenen Stufen des Infektionszyklus von der Rezeptorerkennung bis zur Virusfreisetzung sowie die ausgelöste Immunantwort untersucht. Der Einsatz verschiedener Viren ermöglicht es, gemeinsame und differenzielle Mechanismen zu identifizieren, die das virale Wirtsspektrum definieren. Des Weiteren wird untersucht, welche Gegenmaßnahmen Viren unterschiedlicher Spezies im Verlauf der Evolution entwickelt haben, um intrazelluläre Wirtsbarrieren zu durchbrechen und sich somit an neue Wirte anzupassen. Mittels der am LIV vorhandenen Expertisen sowie der zur Verfügung stehenden Infrastruktur werden die grundlegenden Mechanismen und Faktoren hinsichtlich ihres Einflusses auf die Pathogenese in Infektionsmodellen in der Technologieplattform Kleintiermodelle detailliert untersucht.

Immunkontrolle von Viren

Das Ziel des zweiten übergeordneten Schwerpunktthemas Immunkontrolle von Viren ist die Entwicklung immuntherapeutischer Ansätze, welche antivirale Immunantworten verstärken oder neu induzieren. Die gemeinsamen Forschungsarbeiten im Schwerpunktthema konzentrieren sich auf Untersuchungen zellulärer Faktoren der intrinsischen, angeborenen und adaptiven Immunität, und nutzen verschiedene in vitro-Modellsysteme, einschließlich neu etablierter Organoidsysteme, sowie die am LIV entwickelten humanisierten Mausmodelle.  

Zudem werden Proben von Patientenkohorten genutzt, um virusspezifische und Impfstoff-induzierte Immunantworten zu untersuchen. Die translationalen Studien innerhalb dieses Schwerpunktthemas erforschen verschiedene akute und persistierende virale Infektionen (humanes Adenovirus (HAdV), CMV, Humanes Immundefizienz-Virus-1 (HIV-1), BK-Virus (BKV), Influenza-Virus, HBV und SARS-CoV-2), mit dem Ziel, die Relevanz der Erkenntnisse aus den in vitro- und Tierversuchen in klinischen Studien zu validieren und langfristig Voraussetzungen zu schaffen, um antivirale Therapiekonzepte in prä- und auch klinischen Studien am Standort zu testen.

Virale Latenz & Persistenz

Das dritte übergeordnete Schwerpunktthema Virale Latenz und Persistenz widmet sich der Erforschung latent oder chronisch persistierender Viren (z.B. HIV-1, Herpes-Simplex-Viren (HSV), Kaposi-Sarkom-assoziiertes Herpesvirus (KSHV), Epstein-Barr-Virus (EBV), CMV, Merkelzell-Polyomavirus (MCPyV), BKV, oder HAdV). Bei der Bekämpfung dieser Infektionen stellt die Bildung viraler Persistenz- oder Latenzreservoire eine besondere Herausforderung dar. Ziel ist es, mit Hilfe geeigneter Modellsysteme diejenigen molekularen Faktoren und Mechanismen zu identifizieren, welche für die Etablierung und Kontrolle latenter oder chronischer Infektionen verantwortlich sind, Pathogenitätsmechanismen solcher Infektionen zu untersuchen und neue Verfahren zur Eradikation viraler Reservoire zu entwickeln. Neben virusspezifischen Faktoren werden im Rahmen des Schwerpunktthemas insbesondere prinzipiell bedeutsame Mechanismen der viralen Latenz und Persistenz untersucht, etwa in Hinsicht auf die epigenetische Regulation viralen und zellulären Chromatins. Mit diesen Themen knüpft der Schwerpunkt sowohl in Bezug auf Mechanismen der Immunevasion während der Langzeitpersistenz, als auch hinsichtlich der viral induzierten Pathogenese im immundefizienten Wirt an das Forschungsprogramm des Schwerpunktthemas Immunkontrolle von Viren an.

Struktur und Dynamik viraler Morphogenese

Das vierte übergreifende Schwerpunkthema Struktur und Dynamik viraler Morphogenese befasst sich mit den strukturellen Veränderungen beim Auf- und Abbau viraler Partikel im Laufe der Zeit (Morphogenese). Der Schwerpunkt liegt auf quantitativen Ansätzen und der Integration von Daten über einen weiten Bereich von räumlicher und zeitlicher Auflösung. Anhand verschiedener Virusmodelle (z.B. HAdV, HCV, sowie verschiedener Corona-, Herpes-, Noro- und Retroviren) sollen die Besonderheiten der Wirtsinteraktion charakterisiert und speziesübergreifende Prinzipien abgeleitet werden. Darüber hinaus soll die am LIV vorhandene Expertise und Infrastruktur im Bereich eines breiten Spektrums mikroskopischer und massenspektrometrischer Methoden genutzt und weiterentwickelt werden, beispielsweise im Bereich der korrelativen Bildgebung oder der Nutzung neuartiger Strahlungsquellen (European XFEL). Dynamische Membranmodulationen, spezifische Lipidumgebungen von Membranproteinen oder der Einfluss von Glykosylierungsmustern sind weitere Entwicklungsbereiche dieses übergreifenden Themas. Eine besondere Stärke liegt in der Kombination und Integration komplementärer Daten aus verschiedenen Techniken, wie z.B. Elektronenmikroskopie und Massenspektrometrie oder Molecular Modelling, die ein tieferes Verständnis der Zusammenhänge ermöglichen.