Illustration Verknüpfende Netzwerke zwischen Mensch und Viren

System-Immunologie

Das Immunsystem mit Hilfe der Mathematik zu verstehen, das ist das Ziel der Abteilung System-Immunologie. Mathematische Modelle sollen helfen, Krankheiten schneller und besser zu erforschen, die mit dem Immunsystem in Verbindung stehen. Erfahren Sie hier, wie die Forscher:innen die Mathematik nutzen, um chronisch-entzündliche Krankheiten, die Steuerung von speziell auf Erreger angepasste Immunantworten sowie die Wechselwirkung des Nerven-, des endokrinen und des Immunsystems zu untersuchen.

Prof. Dr. Michael Meyer-Hermann

Leitung

Prof. Dr. Michael Meyer-Hermann
Forschungsgruppenleiter

Unsere Forschung

Die Abteilung für System-Immunologie widmet sich der Entwicklung von Modellen für die Dynamik spezifischer biologischer Systeme. Die Modelle werden mit bereits vorhandenen experimentellen Ergebnissen validiert und dann zur Untersuchung bestimmter biologischer Probleme eingesetzt.

Einerseits helfen die Modelle dabei, experimentelle Ergebnisse auf quantitativer Basis zu interpretieren. Andererseits lassen sich aus den Modellen Vorhersagen ableiten, um weitere und aussagekräftige Experimente zu initiieren, die wichtige wissenschaftliche Fragen lösen können. Wenn sich die Vorhersagen bestätigen, hat sich das Modell als gerechtfertigte Vereinfachung der komplexen Realität erwiesen und kann weiter verwendet werden. Wenn die Vorhersage falsch ist, müssen die Modellannahmen überdacht oder erweitert werden. In diesem interessanteren Fall wird wahrscheinlich bereits vorhandenes Wissen in Frage gestellt und wir lernen neue und unbekannte Zusammenhänge des biologischen Systems kennen. Diese synergistische, iterative Kommunikation zwischen Theorie und Experiment ist in der Physik gut etabliert, steckt aber in der Biologie noch in den Kinderschuhen. Wir sehen es als unsere Aufgabe an, diese Methodik zu etablieren und zu beweisen, dass die Forschung in der Biologie von theoretischen Vorhersagen profitieren kann.

Obwohl wir Differentialgleichungsansätze für biologische Systeme mit einer großen Anzahl von gut vermischten Bestandteilen verwenden, liegt ein Schwerpunkt unserer Forschung auf der Dynamik der räumlichen Organisation biologischer Systeme. Die Position von Molekülen innerhalb einer Zelle oder von Zellen innerhalb eines Gewebes kann für die Funktionalität entscheidend sein. Wir entwickeln und verwenden räumlich aufgelöste und agentenbasierte mathematische Modellierungstechniken, bei denen jeder Akteur als diskretes und individuelles Objekt dargestellt wird, um unbekannte Beziehungen zwischen Raum-Zeit und Funktionalität zu entdecken.