Am 20. Januar 2027 geht es an der Universität Münster um die leisen Gespräche, die Zellen miteinander führen. Im Reproduction Alliance Seminar spricht Dr. Stefanie Großwendt vom Max-Planck-Institut für molekulare Biomedizin in Münster über „Uncovering ligand–receptor dialogues between individual cells“. Der Termin ist für 12:00 bis 13:00 Uhr angesetzt.

Geplant ist eine Präsenzveranstaltung. Der Hörsaal wird noch bekannt gegeben. Für externe Gäste wird das Seminar live über Zoom übertragen. Wer teilnehmen oder den Zoom-Link erhalten möchte, kann per E-Mail an reproduction.ms@ukmuenster.de anfragen. Willkommen sind alle Interessierten.

Wenn einzelne Zellen miteinander reden

Großwendt forscht zu Zell-Zell-Kommunikation, Stammzellbiologie, Systembiologie, Entwicklungsbiologie und computergestützter Biologie. Ihre Arbeitsgruppe will entschlüsseln, wie Zellen miteinander kommunizieren und welchen Einfluss diese Signale auf Genexpression und Zellentscheidungen haben.

Die Fragen klingen zunächst schlicht, haben es aber in sich: Welche Zellen sind Nachbarn? Wie kommunizieren sie? Welche Folgen hat dieser Austausch? Und lassen sich Zellinteraktionen gezielt aufbauen? Dafür entwickelt die Gruppe genomische Methoden auf Einzelzellbasis.

Eine dieser Methoden heißt CellMate-seq. Sie soll die Transkription benachbarter Zellen erfassen und dabei helfen, Ligand-Rezeptor-Kommunikation zwischen einzelnen Zellen zu identifizieren. Die Veröffentlichung „Uncovering ligand-receptor dialogues between individual cells with CellMate-seq“ von Tobias Christaller, Philipp Stachel-Braum und weiteren Autoren, mit Stefanie Grosswendt als korrespondierender Autorin, befindet sich in Überarbeitung und ist auf Anfrage erhältlich.

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Zusammen mit bildgebender räumlicher Transkriptomik untersucht die Arbeitsgruppe Kommunikationsmuster bei Neuralleisten-Zellen. Während ihrer Wanderung durch den Mäuseembryo treffen diese Zellen auf verschiedene Zelltypen. Je nachdem, welche Signale sie empfangen, entwickeln sie sich zu unterschiedlichen Zelltypen.

Vom Embryo ins künstliche System

Daneben entwickelt das Team experimentelle Strategien für komplexe In-vitro-Systeme. Zellinteraktionen sollen Schritt für Schritt rekonstruiert werden. Dabei geht es unter anderem darum, wie dasselbe Signal in unterschiedlichen Zelltypen verschiedene Gene aktiviert und wie Zellen Signale mehrerer Nachbarzellen miteinander verarbeiten.

Das übergeordnete Ziel: die Organisation von Zellinteraktionen und ihren gemeinsamen Einfluss auf Zellen zu verstehen. Die Arbeitsgruppe soll im Sommer 2026 von Berlin an das Max-Planck-Institut für molekulare Biomedizin in Münster wechseln. Ab 07/2026 ist Großwendt dort als Leiterin einer unabhängigen Forschungsgruppe im Lise-Meitner-Exzellenzprogramm vorgesehen. Gesucht werden Studierende mit experimentellen und/oder computergestützten Fachkenntnissen.

Erreichbar ist Dr. Stefanie Grosswendt am Max-Planck-Institut für molekulare Biomedizin, Röntgenstraße 20, 48149 Münster, unter +49 30 9406 1427 oder stefanie.grosswendt@mpi-muenster.mpg.de.

Ihr Weg führte von 2006 bis 2009 zum Bachelor of Science in Biologie an der Humboldt-Universität zu Berlin, anschließend von 2009 bis 2011 zum Master of Science in Zellbiologie an der ETH Zürich. Von 2011 bis 2015 war sie Doktorandin am Max-Delbrück-Centrum in Berlin. Es folgten von 2016 bis 2020 eine Postdoktorandenstelle am Max-Planck-Institut für molekulare Genetik in Berlin sowie eine zusätzliche Tätigkeit als Gastwissenschaftlerin am Department of Stem Cell and Regenerative Biology der Harvard University in Cambridge, USA. Von 2021 bis 2026 leitete sie eine unabhängige Forschungsgruppe am Berlin Institute of Health und am Max-Delbrück-Centrum.

Zu ihren ausgewählten Publikationen zählt außerdem Grosswendt et al. (2020): „Epigenetic regulator function through mouse gastrulation“, Nature 584(7819), S. 102–108.

Warum der Blick auf einzelne Zellen zählt

Einzelzellsequenzierung nutzt optimierte Next-Generation-Sequencing-Technologien, um Sequenzinformationen einzelner Zellen zu analysieren. Dadurch lassen sich Unterschiede zwischen Zellen genauer auflösen, einzelne Zellfunktionen im Mikroumfeld besser verstehen und anhand exprimierter RNA Rückschlüsse auf das Vorkommen und Verhalten verschiedener Zelltypen ziehen.

Auch genetisch scheinbar klonale Zellen können sich in ihrer Aktivität unterscheiden. Einzelzell-RNA- und epigenetische Sequenzierung machen solche Variabilität sichtbar – möglicherweise ein Vorteil für Zellpopulationen, wenn sich Umweltbedingungen verändern.

Die Einzelzell-RNA-Sequenzierung, kurz scRNA-seq, wurde 2009 entwickelt, als Sequenzierungstechnologien zunehmend erschwinglich wurden. Anders als die Bulk-RNA-Sequenzierung, die Unterschiede innerhalb einer Zellpopulation mittelt, soll scRNA-seq die individuelle Zellbiologie und verborgene Veränderungen mit höherer Auflösung erfassen. Seit ihrer Einführung wird die Methode genutzt, um Entwicklungsprozesse zu untersuchen, neue Zelltypen zu identifizieren, zufällige allelische Genexpression nachzuweisen und Mechanismen der Genregulation zu bestimmen.

Kommerzielle Plattformen sind unter anderem Fluidigm C1, Wafergen ICELL8 und 10X Genomics Chromium. Die verfügbaren Methoden arbeiten entweder mit vollständigen Transkripten oder mit Sequenz-Tags; je nach Protokoll verschieben sich Vorteile und Anwendungsbereiche.

Typischerweise beginnt scRNA-seq mit der Isolation und Lyse einzelner Zellen oder Zellkerne aus extrazellulärer Matrix und Zell-Zell-Verbindungen. Danach folgt die Reverse Transkription, meist mit Oligo-dT-Primern zur Auswahl polyadenylierter mRNAs und lncRNAs. Die cDNA wird etwa mit SMART-seq- oder STRT-Methoden amplifiziert, bevor die Sequenzierbibliothek vorbereitet wird, häufig durch Tn5-Transposase-basierte Fragmentierung.

Von der Organentwicklung bis zum Tumor

Bei der Organentwicklung können histologisch ähnlich erscheinende Gewebe in unterschiedliche Zelltypen mit spezifischen Funktionen auseinandergehen. scRNA-seq untersucht dabei Genexpressionsprogramme, die Differenzierung und Zelllinienentscheidungen während der frühen Organentwicklung steuern.

In der Krebsforschung hilft die Methode, verschiedene Zelltypen innerhalb eines Tumors und in seinem Umfeld zu analysieren. Untersuchungen der Zellheterogenität in primären und metastatischen Tumoren können Hinweise auf Behandlungen liefern, die auf bestimmte Krebszelltypen zugeschnitten sind.

Kommt zur scRNA-seq eine Ganzzell-Elektrophysiologie mittels Patch-Clamp-Aufzeichnung hinzu, spricht man von Patch-seq. Damit lassen sich anatomische, morphologische und funktionelle Eigenschaften mit Genexpressionsdaten verknüpfen.

Ganz ohne Stolpersteine geht das nicht. Die Menge des Ausgangsmaterials, insbesondere der mRNA, ist begrenzt. Amplifikationsverfahren sind nötig und können nichtlinear verlaufen, Verzerrungen oder Fehler erzeugen. Außerdem müssen einzelne Zellen zuverlässig erfasst, biologisches Rauschen berücksichtigt und große, komplexe Datensätze ausgewertet werden. Molekulare Barcodes können helfen, Verzerrungen und Amplifikationsfehler zu reduzieren.

Auch in der räumlichen Transkriptomik kommt scRNA-seq zum Einsatz. Das Transkriptom kann in intakten, auf Objektträgern montierten Gewebeschnitten untersucht werden, ohne die Zellen aus der extrazellulären Matrix zu lösen. In Verbindung mit Laser-Capture-Mikroskopie beziehungsweise -Mikrodissektion lässt sich das In-vivo-Szenario stärker abbilden als bei Verfahren, die eine Gewebedissoziation erfordern.

Weitere Einsatzgebiete sind die Identifizierung von Biomarkern und Arzneimittelzielen, die Unterstützung der Präzisionsmedizin sowie der Aufbau eines menschlichen Zellatlas. Werden Genom, Transkriptom und Epigenom in einer einzelnen Zelle gemeinsam analysiert, entstehen Methoden wie DRseq, scTrio-seq und scM&T-seq. Als Referenzen werden unter anderem Arbeiten von Andrews et al. (2020), Hwang et al. (2018), Hedlund und Deng (2018), Olsen und Baryawno (2018) sowie Potter (2018) genannt.

Am 9. November 2026 ist der Hörsaal für das Münsteraner Seminar noch offen. Der Zoom-Weg steht für externe Gäste bereit – und die Zellgespräche beginnen am 20. Januar 2027 pünktlich um 12:00 Uhr.