Neues Marker-Panel und Web-Tool zur Bestimmung des frühen Zellschicksals beim Menschen

Forscher des IUF – Leibniz-Forschungsinstituts für Umweltmedizin und der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf haben Markergene systematisch validiert und eine webbasierte Anwendung zur automatisierten Klassifizierung des frühen Zellschicksals entwickelt. Die Festlegung von Zellidentitäten in der frühen menschlichen Entwicklung verläuft über vorübergehende, sich teilweise überschneidende Stadien. Bei der Arbeit mit humanen pluripotenten Stammzellen (hPSCs) stellt dies die Analytik vor Herausforderungen, da sich transiente Genexpressionsänderungen mit bisherigen Markern oft nicht sicher von einer tatsächlichen Linienfestlegung unterscheiden lassen.

Kuratiertes Marker-Panel für qPCR und Proteomik

Zur exakten Bestimmung des zellulären Entwicklungszustands erstellte das Forschungsteam um Jochen Dobner, Alessandro Prigione und Andrea Rossi ein kuratiertes Panel aus 67 validierten Markern (20 für den undifferenzierten Zustand, 17 für das Endoderm sowie je 15 für Ektoderm und Mesoderm). Ausgehend von 172 mittels RNA-Seq identifizierten Kandidaten validierte das Team die Marker experimentell per qPCR in unabhängigen Stammzelllinien. Die Markersignaturen ließen sich erfolgreich auf Referenzdatensätze von menschlichen und Makaken-Embryonen im Gastrulationsstadium übertragen. Zudem bestätigte eine proteomische Profilierung der Referenzzelllinie KOLF2.1J die Ergebnisse auf Proteinebene, wodurch heterogene Datensätze zuverlässiger bewertet werden können.

Webbasierte Analytik via DeepDiff

Um diese Ressourcen für die Laborpraxis zugänglich zu machen, entwickelten die Autoren die frei zugängliche Webanwendung DeepDiff. Das Tool bietet eine Übersicht zur Genexpression in 33 frühen hPSC-Differenzierungsstadien, stellt Proteindaten für KOLF2.1J bereit und verknüpft Transkript- sowie Proteinebenen über Korrelationsanalysen. Ein integrierter, auf maschinellem Lernen basierender Klassifikator ermöglicht zudem die automatisierte Annotation von Bulk-RNA-Seq-Daten.

DeepDiff: https://jdobner.shinyapps.io/diff_sets/

Quelle

IUF – Leibniz-Institut für umweltmedizinische Forschung (10/2026)