Illustration der vielfältigen und oft unvorhersehbaren Phänomene, denen Zellen ausgesetzt sind, während sie durch das Kreislaufsystem zirkulieren. Dazu gehören verschiedene Strömungsdynamiken, von glattem laminarem Fluss bis zu chaotischem turbulenten Fluss, das Passieren von engen und verengten Gefäßen, Wechselwirkungen mit Plaques und Gefäßunregelmäßigkeiten sowie die dichte, überfüllte Umgebung, die durch umgebende Blutzellen, Blutplättchen und andere suspendierte Bestandteile im Blutstrom entsteht.

Während Mutationen die traditionellen Treiber der Evolution sind, haben die letzten Jahrzehnte die entscheidende Rolle physikalischer Kräfte bei der Gestaltung evolutionärer Prozesse hervorgehoben. Dies zeigt sich besonders während der Entwicklungsphase eines Organismus; um zu überleben, müssen neue Zellen Mechanismen entwickeln, um Reize wie hydrostatischen Druck, Scherkräfte und die geometrischen Einschränkungen ihrer umgebenden Membranen wahrzunehmen und darauf zu reagieren. Das Zytoskelett dient als Paradebeispiel und zeigt eine ausgeklügelte Selbstorganisation, die die Zellgeometrie in Echtzeit als Reaktion auf physikalische Reize verändert.

DDC bietet beispiellose Flexibilität und ermöglicht es uns, sofortige physikalische Reize entweder durch direkten Kontakt oder durch Veränderung der lokalen Umgebung mit hoher räumlicher und zeitlicher Präzision anzuwenden. Mit dieser Technik haben wir Experimente an einer Vielzahl von suspendierten Zellen durchgeführt, darunter Mikroorganismen, Hefen und Säugetierzellen.

Wir haben aktive Turbulenz in P. aeruginosa-Populationen untersucht. Zell-Sortierung demonstriert, indem wir Gram-negative (E. coli) und Gram-positive (M. luteus) Bakterien aus homogenen Mischungen getrennt haben. Wir haben geometrische Einschränkungen angewendet und analysiert, wie physikalische Grenzen das Quorum-Sensing in E. coli beeinflussen. Außerdem haben wir untersucht, wie zirkulierende Tumorzellen die unterschiedlichen physikalischen Belastungen des Kreislaufsystems überleben, um erfolgreich zu metastasieren.

Diese Studien wurden in der Türkei begonnen, wo der Großteil der experimentellen Arbeit vor unserem Umzug nach Deutschland im Jahr 2023 abgeschlossen wurde. Nach dem Umzug wurde die Forschung mit lebenden Organismen vorübergehend pausiert, um die Biosicherheitsstufe 1 (BSL-1) zu erhalten. Mit dieser Akkreditierung, die Ende 2025 erfolgreich erworben wurde, befinden wir uns in der finalen Planungsphase zur Wiederaufnahme des Laborbetriebs. Wir bereiten derzeit Arbeiten zu aktiver Turbulenz und Krebsmetastasen zur Veröffentlichung vor und erwarten, die verbleibende experimentelle Arbeit in den kommenden Monaten abzuschließen.

Demonstration von (a) der selektiven Sortierung von E. coli von M. luteus innerhalb einer zunächst homogenen gemischten Population und (b) der schnellen Sammlung und kontrollierten Verlagerung von S. cerevisiae-Zellen unter Verwendung unseres DDC-Systems.

Wir wollen einen Schritt weiter gehen, indem wir Analogien zu „Metabolismus“ und „evolutionären Pfaden“ in kolloidalen Aggregaten aus passiven Polystyrol-Kugeln erforschen. In diesem Zusammenhang bezeichnet Metabolismus den kontinuierlichen Fluss von Teilchen, Energie und Struktur durch ein Aggregat, während evolutionäre Pfade beschreiben, wie sich diese Strukturen anpassen, reorganisieren oder zwischen Zuständen zu stabileren Lösungen unter getriebenen Bedingungen wechseln.

Eine zentrale Herausforderung ist die starke Diskrepanz der Zeitskalen. Die intrinsische Dynamik des DDC-Systems entfaltet sich im Mikrosekundenbereich, während menschliche Beobachtung und Entscheidungsfindung auf Zeitskalen von Sekunden bis Minuten ablaufen. Daher kann der menschliche Operator nur eine grobkörnige Sicht auf das System erhalten: Er erkennt, wo Aggregate entstehen, erkennt stabile Mustertypen und bemerkt größere Störungen wie die Bewegung einer Kavitationblasen-Grenze.

Kurzlebige Ereignisse wie kurzlebige Strukturen, schnelle Grenzfluktuationen, lokale Umordnungen und subtile systemweite Reaktionen bleiben jedoch weitgehend unzugänglich. Darüber hinaus gibt es eine inhärente Verzögerung bei menschlichen Eingriffen: Beobachtung, Interpretation, Entscheidung und Handlung erfolgen nacheinander und führen zu Verzögerungen, die um Größenordnungen langsamer sind als die untersuchten Dynamiken.

Um diese Einschränkungen zu überwinden, wollen wir einen KI-gesteuerten Operator entwickeln, der nicht nur die qualitativen Beobachtungsfähigkeiten eines Menschen reproduziert, sondern diese durch kontinuierliche, hochauflösende Quantifizierung erweitert. Ein solches System kann transiente Dynamiken in Echtzeit erfassen, flüchtige Konfigurationen auflösen und sowohl lokale Interaktionen als auch globale Systemreaktionen systematisch verfolgen, ohne die Einschränkungen menschlicher Wahrnehmung oder Reaktionszeit.

Als ersten Schritt zu diesem Ziel beginnen wir mit der Entwicklung von Methoden zur Erkennung und Verfolgung einzelner Teilchen in vollständiger dreidimensionaler Bewegung. Dies ist nicht trivial: Obwohl das DDC-System oft als quasi-zweidimensional betrachtet wird, bewegen sich Teilchen häufig aus der Ebene heraus, wodurch herkömmliche Tracking-Ansätze Positionsinformationen verlieren. Durch die Kombination maßgeschneiderter experimenteller Designs mit maschinellen Lernalgorithmen arbeiten Dr.-Ing. Özgün Yavuz und Deniz Can Çağlar daran, ein Framework zu etablieren, das diese 3D-Trajektorien erfolgreich rekonstruiert.

Skizze, die veranschaulicht, wie der Stoffwechsel und die Evolution eines synthetischen Systems interpretiert und analysiert werden können.

Neben dem Aufbau unserer experimentellen Möglichkeiten zur Wiederaufnahme unserer früheren Arbeit entwerfen wir derzeit eine spannende Forschungsstudie zu Oligodendrozyten-Vorläuferzellen (OPCs) mit Dr. Annika Haak. Dies wird ein Sprung sein, um zu verstehen, wie die Infrastruktur des Gehirns physikalische Kräfte nutzt, um komplexe 3D-Umgebungen zu navigieren. Dies soll der erste Test unseres neuen 3D-Tracking-Frameworks in einem hochkarätigen biologischen Kontext werden. Bleiben Sie dran!