Postdoc-Pool Projekte Medizinische Universität Graz

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Deciphering the lipid-sensing machinery of TRPC channels - a step towards neuro-optopharmacology

Contact person:
Univ.-Prof. Mag. Dr. Klaus Groschner
Institute of Biophysics
E-mail: klaus.groschner(at)medunigraz.at
Phone: +43 (0)316 380 – 4135
BioTechMed-Graz Postdoc: Michaela Lichtenegger, Mag.pharm. Dr.rer.nat.

Research partners:

  • Univ.-Doz. Dipl.-Ing. Dr. Georg Papst, Institute of Molecular Biosciences, University of Graz
  • Ass.-Prof. Mag. Dr. Thoma Glasnov, Institute of Chemistry, University of Graz
  • Ass.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Heinz Amenitsch, Institute of Inorganic Chemistry, Sincrotrone Trieste Group, Graz University of Technology

Canonical transient receptor potential (TRPC) proteins are unique lipid sensing molecules, which form ion channels involved in muscle and neuronal (patho)physiology. Precise spatial and temporal control of TRPCs by optogenetics or optopharmacology is considered as a highly attractive therapeutic avenue. We aim to unravel the TRPC lipid sensing machinery, establish a mechanistic model of lipid gating in TRPCs and to develop tools for their optical control in tissues. In an initial step, we will reconstitute purified TRPC proteins in liposomes and planar lipid bilayers. Defined changes in the channels lipid environment will be introduced by photolysis of caged lipids. Small-angle x-ray scattering will be employed to determine changes in membrane physical parameters and membrane structural kinetics with sub-ms time-resolution in response to changes in lipid composition. Channel complex organization and function will be analyzed by electrophysiology and fluorescence (FRET) microscopy, and lipid-sensitive gating elements within TRPCs will be identified by structure-guided mutagenesis. Based on this knowledge, optogenetic- and optopharmacological tools will be designed, generated and tested in neuronal cells. We aim to provide proof of principle for optical control of TRPCs as a suitable approach to govern tissue function in a contact free manner and with unprecedented spatial and temporal precision.

The cerebrovascular sphingolipid rheostat as modulator of blood-brain barrier function under inflammatory conditions

Contact person:
Wolfgang Sattler, Ao. Univ. Prof.,
Institute of Molecular Biology and Biochemistry
E-mail: wolfgang.sattler(at)medunigraz.at
Phone: +43 (0)316 380 – 4188
BioTechMed-Graz Postdoc: Madeleine Göritzer, Mag.rer.nat. PhD.

Research partners:

  • Juliane Bogner-Strauß, Assoc.Prof., Institute of Biochemistry, Technical University of Graz
  • Sepp D. Kohlwein, Univ.-Prof., Institute of Molecular Biosciences, University of Graz, BioImaging Graz
  • Gerald Rechberger, Ass. Prof., Institute of Molecular Biosciences, University of Graz
The neurovascular unit separates most regions of the brain from the circulation and maintains the specialized micromilieu of the CNS. Brain endothelial cells (BMVEC) constitute the morphological basis of the blood-brain barrier (BBB) by the formation of tight junction (TJ) complexes. The presence of TJ prevents paracellular transport of molecules and cells and maintains brain homeostasis via elaborately regulated transport mechanisms. Loss of BBB function under inflammatory conditions favors the development of neurodegenerative diseases.
We propose that inflammation-induced alterations in sphingolipid (SL) homeostasis in brain endothelial cells drive BBB dysfunction. At the BBB, SLs are essential components of lipid rafts that contribute to TJ formation, cellular adhesion and correct transporter patterning. Pro- and antiapoptotic SL species, namely ceramide (Cer) and sphingosine-1-phosphate (S1P), regulate cell fate via the so called “sphingolipid rheostat”.
Using in vitro, ex vivo, and in vivo models we will clarify the impact of cold and hot inflammatory conditions on brain endothelial sphingolipid composition and synthesis and the impact on BBB function. Pharmacological modulation of SL synthesis and signaling will reveal whether this approach holds promise to normalize brain endothelial SL patterns and rescue BBB function under inflammatory conditions in vivo.

Von der Struktur zur Funktion - Funktionelle Analyse und Modellierung von Mikrobiom Daten

Kontaktperson:
Univ.-Prof. Dr.med.univ. Gregor Gorkiewicz
Institut für Pathologie
E-mail: gregor.gorkiewicz(at)medunigraz.at
Tel.: +43 (0)316 316 380 – 7655
BioTechMed-Graz Postdoc: Bettina Halwachs, Dipl.-Ing. Dr.techn. BSc

ForschungspartnerInnen:

  • Dr. Gerhard G. Thallinger, Arbeitsgruppe Bioinformatik des Instituts für Semantische Datenanalyse/Knowledge Discovery, Technische Universität Graz
  • Ao. Univ.-Prof. Dr. Christoph Högenauer, Klin. Abteilung für Gastroenterologie und Hepatologie, Medizinische Universität Graz

 

Die humane Mikrobiota stellt ein komplexes System aus Mikroorganismen mit enormem Einfluss auf die Gesundheit dar. Bisherige Untersuchungen fokusierten sich auf die Beschreibung der Zusammensetzung bzw. auf die Änderung der Mikrobiota (z.B. durch die Analyse von 16S rDNA) in Zusammenhang mit unterschiedlichen Krankheitsbildern. Obwohl es große Unterschiede zwischen der Mikrobiota von gesunden Personen gibt, konnten klare Assoziationen zu Phänotypen wie entzündlichen (z.B. rheumatoide Arthritis, IBD) und Stoffwechsel (z.B. Übergewicht, Diabetes) Erkrankungen, sowie zu Krebs (z.B. Darmkrebs) gezeigt werden.
Ziel des Projektes ist es, anhand der Ergebnisse vorangegangener 16S rDNA-basierter Mikrobiota-Studien eine Charakterisierung des mikrobiellen Systemtyps von physiologischen und pathologischen Zuständen zu erarbeiten, und im Weiteren ein Verständnis der Wechselwirkungen im Rahmen der Mikrobiota-Wirt-Interaktion zu entwickeln (z.B. mittels metabolischer Modellierung).
Hierfür ist es notwendig, die physiologischen und pathologischen Systemtypen zu identifizieren und deren Hauptmerkmale zu beschreiben. Darüber hinaus soll die deskriptive Mikrobiom-Analyse durch Auswertung des Metagenoms (d.h. einer Sequenzanalyse der gesamten genetischen Information der mikrobiellen Gemeinschaft) um eine funktionelle Analyse erweitert werden. Dadurch wird ermöglicht, aus dem genetischen Potential der mikrobiellen Gemeinschaft eine Abschätzung über mögliche Genprodukte oder Metaboliten zu machen, welche unter bestimmten Bedingungen (z.B. Krankheit) produziert oder auch nicht produziert werden.

Brain, Ears & Eyes - Pattern Recognition Initiative

Kontaktperson:
Peter B Marschik, Assoc. Prof. PD Mag. DDr.
Research Unit iDN – interdisciplinary Developmental Neuroscience
Institut für Physiologie, Zentrum für Physiologische Medizin
E-mail: peter.marschik(at)medunigraz.at
Phone:+43 (0)316 380 – 4276
BioTechMed-Graz Postdoc: Robert Peharz, Dipl.-Ing. Dr.techn.

ForschungspartnerInnen:
  • Christian Enzinger, Assoc. Prof. PD Dr., Research Unit Neuronale Plastizität und Reparatur , Universitätsklinik für Neurologie and Klin. Abteilung für Neuroradiologie, Medizinische Universität Graz
  • Andreas Fink, Assoz. Univ.-Prof. Mag. Dr., Institut für Psychologie, Karl-Franzens-Universität Graz
  • Ralf Vollmann, Ao. Univ.-Prof. Mag.Dr., Institut für Sprachwissenschaft, Karl-Franzens-Universität Graz
  • Franz Pernkopf, Assoc. Prof. DI Dr., Institut für Signalverarbeitung und Sprachkommunikation, Technische Universität Graz
  • Barbara Schuppler, Mag. Dr., Institut für Signalverarbeitung und Sprachkommunikation, Technische Universität Graz

Die Früherkennung von neurologischen Erkrankungen zum Zwecke einer Frühbehandlung und psychologischen Betreuung ist ein wesentliches Ziel aktueller Forschung und von hoher gesundheits- und sozialpolitischer Relevanz. Die “Brain, Ears & Eyes – Pattern Recognition Initiative” (BEE-PRI) betritt neuen Boden in einem interdisziplinären Raum und hat sich ein besseres Verständnis der Entwicklung (vom Frühgeborenen bis hin zu neurodegenerativen Erkrankungen älterer Menschen) zum Ziel gesetzt. BEE-PRI sollte nicht als einzelnes Projekt, sondern vielmehr als dynamisches interdisziplinäres Forschungsvorhaben verstanden werden, das Disziplinen wie Kognitionswissenschaften, Erziehungswissenschaften, Linguistik, Neurologie, Pädiatrie, Physiologie, Psychiatrie, Psychologie, Radiologie, Signalverarbeitung und maschinelles Lernen umfasst. Durch die Kombination von etablierten Methoden, wie beispielsweise fMRI, EEG, ERP, Eye-Tracking und Audio-Video Analyse, und die Erweiterung um vielversprechende interdisziplinäre Ansätze (Observing-the-Observer, automatisierte Erkennung von Biomarkern, probabilistische Modellierung), macht es sich BEE-PRI zur Aufgabe, Zusammenhänge zwischen neurologischen Erkrankungen zu verstehen und neue neurofunktionelle und neurostrukturelle Biomarker zum Zwecke einer früheren Diagnose und Prädiktion von Krankheitsverläufen aufzuspüren.

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