Abstract:
COVID-19 has impressively shown how quickly an emerging pathogen can have a massive impact on our entire lives and show how infectious diseases spread regardless of national borders and economic stability. We find ourselves in a post-antibiotic era and have rested too long on the laurels of past research, so today more and more people are dying from infections with multi-resistant germs.
Infections are highly plastic and heterogeneous processes that are strongly dependent on the individual, whether on the host or pathogen side.
Improving our understanding of the pathogenicity of microorganisms and finding potential targets for a completely new class of drugs is a declared goal of current basic research. To tackle this challenge, single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) is our most accurate tool.
In this thesis we implemented different state of the art scRNA-seq technologies to better understand infectious diseases. Furthermore, we developed a new method which is capable to resolve the transcriptome of a single bacterium. Applying a poly(A)-independent scRNA-seq protocol to three different, infection relevant growth conditions we can report the faithful detection of growth-dependent gene expression patterns in individual Salmonella Typhimurium and Pseudomonas aeruginosa bacteria. The data analysis shows that this method not only allows the differentiation of various culture conditions but can also capture transcripts across different RNA species.
Furthermore, using state of the art imaging and single-cell RNA sequencing technologies, we comprehensively characterized a human intestinal tissue model which in further course of the project was used as a Salmonella enterica serovar Typhimurium infection model. While most infection studies are conducted in mice, lacking a human intestinal physiology, the in vitro human tissue model allows us to directly infer in vivo pathogenesis. Combining immunofluorescent imaging, deep single-cell RNA sequencing and HCR-FISH, applied in time course experiments, allows an unseen resolution for studying heterogeneity and the dynamics of Salmonella infection which reveals details of pathogenicity contrary to the general scientific opinion. / Zusammenfassung:
COVID-19 hat eindrucksvoll gezeigt, wie schnell ein neu auftretender Erreger massive Auswirkungen auf unser aller Leben haben kann und wie sich Infektionskrankheiten unabhängig von Landesgrenzen und wirtschaftlicher Stabilität ausbreiten. Wir befinden uns in einer post-antibiotischen Ära und haben uns zu lange auf den Lorbeeren der vergangenen Forschung ausgeruht, so dass heute immer mehr Menschen an Infektionen mit multiresistenten Keimen sterben.
Infektionen sind sehr plastische und variable Prozesse, die stark vom Individuum abhängen, sei es auf Seiten des Wirts oder des Erregers. Die Pathogenität von Mikroorganismen besser zu verstehen und potenzielle Angriffspunkte für eine völlig neue Klasse von Arzneimitteln zu finden ist ein erklärtes Ziel der aktuellen Grundlagenforschung. Um diese Herausforderung zu meistern, ist die Einzelzell-RNA-Sequenzierung (scRNA-seq) unser präzisestes Werkzeug.
In dieser Arbeit haben wir verschiedene hochmoderne scRNA-seq-Technologien eingesetzt, um Infektionskrankheiten besser zu verstehen. Darüber hinaus haben wir eine neue Methode entwickelt, die in der Lage ist, das Transkriptom eines einzelnen Bakteriums aufzulösen. Durch die Anwendung eines poly(A)-unabhängigen scRNA-seq-Protokolls unter drei verschiedenen, infektionsrelevanten W achstumsbedingungen konnten wir die wachstumsabhängigen Genexpressionsmuster in einzelnen Salmonella Typhimurium- und Pseudomonas aeruginosa- Bakterien zuverlässig nachweisen. Die Datenanalyse zeigt, dass diese Methode nicht nur die Differenzierung verschiedener Kulturbedingungen ermöglicht, sondern auch Transkripte über verschiedene RNA-Spezies hinweg erfassen kann.
Darüber hinaus haben wir unter Verwendung modernster Bildgebungs- und Einzelzell-RNA- Sequenzierungstechnologien ein menschliches Darmgewebemodell umfassend charakterisiert, das im weiteren Verlauf des Projekts als Salmonella Typhimurium-Infektionsmodell verwendet wurde. Während die meisten Infektionsstudien in Mäusen durchgeführt werden, denen die menschliche Darmphysiologie fehlt, ermöglicht uns das in vitro Modell des menschlichen Gewebes direkte Rückschlüsse auf die Pathogenese in vivo. Die Kombination aus immunfluoreszierender Bildgebung, deep single-cell RNA Sequenzierung und HCR-FISH, angewandt in Zeitverlaufsexperimenten, ermöglicht eine bisher ungesehene Auflösung zur Untersuchung von Heterogenität und Dynamik einer Salmonella Infektion, welche Details der Pathogenität entgegen der allgemeinen wissenschaftlichen Meinung offenbaren.
Identifer | oai:union.ndltd.org:uni-wuerzburg.de/oai:opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de:28943 |
Date | January 2023 |
Creators | Imdahl, Fabian Dominik |
Source Sets | University of Würzburg |
Language | English |
Detected Language | German |
Type | doctoralthesis, doc-type:doctoralThesis |
Format | application/pdf |
Rights | https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/doku/lic_mit_pod.php, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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