Immunzellen erinnern sich an ihren Aufenthaltsort

Ein Forschungsteam des Universitätsklinikums Bonn (UKB) und der Universität Bonn hat mit MERLIN eine wegweisende KI-Methode entwickelt, die den ursprünglichen Standort von Immunzellen in einem Organ präzise rekonstruiert, selbst wenn diese für die Analyse bereits vereinzelt wurden. Die Technologie nutzt das Transkriptom – die Gesamtheit aller aktiven Boten-RNA-Moleküle einer Zelle zu einem spezifischen Zeitpunkt. Damit soll die bei der herkömmlichen Einzelzell-RNA-Sequenzierung verloren gegangene räumliche Information wiederhergestellt werden. Diese Innovation adressiert ein zentrales Problem der modernen Immunologie. Während die Sequenzierung zwar die Genaktivität tausender Zellen detailgenau bestimmt, bricht dabei die Gewebestruktur auf. „Bei der Herauslösung der Zellen aus dem Gewebeverband geht jedoch zwangsläufig die Information verloren, aus welchem Bereich eines Organs die Zellen stammen. Gerade in hochstrukturierten Organen wie Niere oder Gehirn ist diese räumliche Information entscheidend für das Verständnis von Gesundheit und Krankheit“, betont Prof. Christian Kurts die Relevanz der neuen Methode.

MERLIN macht das Gedächtnis von Immunzellen zugänglich

Die Forschung zeigt, dass spezialisierte weiße Blutkörperchen, sogenannte Makrophagen, ein molekulares Gedächtnis ihrer Umgebung bewahren. „Wir haben gezeigt, dass Makrophagen – große spezialisierte, weiße Blutkörperchen – ein molekulares Gedächtnis ihres Umfelds besitzen“, erklärt Dr. Junping Yin. „Ihre Genaktivität verrät auch nach der Isolation noch, aus welchem Nieren- oder Hirnareal sie stammen. MERLIN macht diese Information wieder zugänglich.“ An der Schnittstelle von Immunologie, Nephrologie und Bioinformatik entwickelt, nutzt der Algorithmus maschinelles Lernen, um in der Genaktivität spezifische Muster zu identifizieren. Diese Signaturen entstehen durch lokale Einflüsse wie das Nährstoffangebot, die Sauerstoffversorgung oder die Salzkonzentration im Gewebe.

„Aus bioinformatischer Sicht war entscheidend, dass MERLIN auf mehreren unabhängigen Datensätzen trainiert wird“, sagt Dr. Jian Li. „So lernt das System echte biologische Signale. Anschließend kann es auch auf völlig neue oder bereits publizierte Datensätze angewendet werden.“ Die Praxistauglichkeit wurde bereits eindrucksvoll belegt. MERLIN funktioniert nicht nur in Mausmodellen, sondern bestimmt auch die räumliche Herkunft von Makrophagen in menschlichen Nierenproben präzise. Darüber hinaus ist der Ansatz auf das Gehirn übertragbar, wo die Positionen von Mikroglia erfolgreich rekonstruiert werden konnten.

MERLIN gibt neue Einblicke bei Nierenerkrankungen

Die Anwendung des Algorithmus erweist sich als besonders wertvoll für die Erforschung von Nierenerkrankungen. Durch die Re-Analyse publizierter Datensätze zu Sepsis, Entzündungen, Transplantationsschäden und diabetischer Nephropathie konnte MERLIN bekannte Abläufe bestätigen und neue Einblicke in regionsspezifische Immunantworten sowie Therapieeffekte liefern. „Für die Nephrologie ist das ein großer Fortschritt“, betont Christian Kurts. „Wir sehen, dass Immunreaktionen und Medikamentenwirkungen stark von der jeweiligen Nierenregion abhängen, so wie wir es aus der Patientenversorgung kennen.“

Die im Umfeld des Exzellenzclusters ImmunoSensation2 und des Transdisziplinären Forschungsbereichs „Life & Health“ der Universität Bonn entstandene Studie ist das Ergebnis einer intensiven Kooperation mit Forschenden aus Wuhan, dem Universitätsklinikum Eppendorf und der LMU München. Die Tragweite der Ergebnisse für die zukünftige Diagnostik ist immens: „MERLIN eröffnet eine neue Dimension der Einzelzellforschung“, fasst Junping Yin zusammen. „Wir können bestehende Datensätze neu auswerten und ein deutlich präziseres Verständnis von Krankheitsmechanismen gewinnen.“

Quelle

Universitätsklinikum Bonn (02/2026)