Spieltheorie und zelluläre Dynamik

Die polymorphe Hefe Candida albicans und der Schimmelpilz Aspergillus fumigatus sind die wichtigsten lebensbedrohlichen humanpathogenen Pilze. Beide Pilze haben mehrere Strategien entwickelt, um das menschliche Immunsystem anzugreifen und zu umgehen. Mit evolutionärer Spieltheorie und dynamischer Optimierung analysieren wir die Interaktionen zwischen diesen Pilzen und dem menschlichen Immunsystem. Dazu untersuchen wir beispielsweise Payoff-Matrizen im Hinblick auf aggressive Strategien und friedlicher Koexistenz. In einem weiteren Ansatz nutzen wir ein dynamisches Populationsmodell, um die Charakteristika einer optimalen Immunantwort während einer Pilzinfektion zu verstehen.

• S. Dwivedi, R. Garde, S. Schuster
  How hosts and pathogens choose the strengths of defense and counter-defense. A game-theoretical view
  Front. Ecol. Evol. 12, January, 2025, 1379868    
• S. Dühring, S. Schuster
  Studying mixed-species biofilms of Candida albicans and Staphylococcus aureus using Evolutionary Game Theory
  PLOS One 19(3), 2024, e0297307
• J. Ewald, P. Sieber, R. Garde, S.N. Lang, S. Schuster, B. Ibrahim
  Trends in mathematical modeling of host-pathogen interactions
  Cell. Mol. Life Sci., 77 (2020) 467–480
• S. Dühring, J. Ewald, S. Germerodt, C. Kaleta, T. Dandekar and S. Schuster
  Modelling the host–pathogen interactions of macrophages and Candida albicans using Game Theory and dynamic optimization
  Journal of The Royal Society Interface 14 (132), 2017, 20170095K.
• Czakai, M. Dittrich, M. Kaltdorf, T. Müller, S. Krappmann, A. Schedler, M. Bonin, S. Dühring, S. Schuster, C. Speth, G. Rambach, H. Einsele, T. Dandekar, J. Löffler
  Influence of platelet-rich plasma on the immune response of human monocyte-derived dendritic cells and macrophages simulated with Aspergillus fumigatus
  International Journal of Medical Microbiology 307 (2), 2017, 95–107
• S. Dühring, S. Germerodt, C. Skerka, P. F. Zipfel, T. Dandekar, S. Schuster
  Host-pathogen interactions between the human innate immune system and Candida albicans - Understanding and modeling defense and evasion strategies
  Frontiers in Microbiology 6 (625), 2015, https://doi.org/10.3389/fmicb.2015.00625Externer Link

DFG Collaborative Research Center / Transregio 124 "FungiNet"

Viele Interaktionen in der Natur beinhalten Abwehrmechanismen. Um diese Mechanismen zu umgehen, gibt es verschiedene Möglichkeiten der Gegenabwehr. Beispielsweise produzieren manche Pilze und Streptomyceten Beta-Lactam-Antibiotika und viele Bakterienarten bilden im Gegenzug Beta-Lactamasen, die den Beta-Lactam-Ring öffnen.

Ein anderes Beispiel findet man in Pflanzen der Familie Brassicaceen. Diese verteidigen sich mit Glucosinolaten (GLS). Die gespeicherten GLS sind zunächst nicht toxisch, sondern werden durch Myrosinasen der Pflanzen in Isothiocyanate umgewandelt, sobald das Pflanzengewebe beschädigt wird (etwa durch Herbivorie). Spezialisierte Herbivoren der Brassicaceen haben in der Evolution spezifische Gegenabwehrmechanismen herausgebildet. Einige davon hemmen die Myrosinaseen, während andere die Hydrolyse in eine andere Richtung lenken, um weniger toxische Produkte zu bilden (z.B. Nitrile).

Viele Organismen produzieren nicht nur einzelne Abwehrstoffen, sondern Mischungen von mehreren solchen Stoffen. Ein Beispiel ist Teebaumöl, welches von der Pflanze Melaleuca alternifolia produziert wird. Es ist eine Mischung aus mehreren Terpenen und besitzt eine sehr starke antimikrobielle Wirkung. Um dieser Wirkung zu entgehen, transportieren einige Bakterien, wie zum Beispiel Pseudomonas aeruginosa, die Terpene mit Effluxpumpen aus der Zelle. Damit besitzen sie eine effektive Gegenabwehr gegen das gesamte Stoffgemisch.

Aber alles hat seinen Preis – da die Gegenabwehr metabolische Kosten erfordert, erhebt sich die Frage, ob sie immer vorteilhaft ist. Außerdem ist nicht klar, warum spezialisierte Herbivoren toxische Pflanzen bevorzugen, obwohl sie dadurch in die Detoxifizierung investieren müssen. Auch stellt sich die Frage, welchen Vorteil Mischungen von Abwehrstoffen gegenüber einzelnen Abwehrstoffen haben.

Wir nutzen Methoden der Spieltheorie, Modellierung mit Differentialgleichungen und dynamische Optimierung, um solche Phänomene zu beschreiben und zu erklären.

• S. Dwivedi, R. Garde, S. Schuster
  How hosts and pathogens choose the strengths of defense and counter-defense. A game-theoretical view
  Front. Ecol. Evol. 12, January, 2025, 1379868 
• S. Chakraborty, S. Dwivedi, S. Schuster
  Mathematical modeling predicts that endemics by generalist insects are eradicated if nearly all plants produce constitutive defense
  Sci. Rep. 14, 2024, 25771
• S. Chakraborty and S. Schuster
  How plant toxins cause early larval mortality in herbivorous insects: An explanation by modeling the net energy curve
  Toxins 16, 2024, 72
• S. Chakraborty, J. Gershenzon, S. Schuster
  Selection pressure by specialist and generalist insect herbivores leads to optimal constitutive plant defense. A mathematical model
  Ecology and Evolution 13, 2023, e10763
• S. Chakraborty, J. Gershenzon, S. Schuster
  Comparing two strategies of counter-defense against plant toxins: A modeling study on plant-herbivore interactions
  Front. Ecol. Evol. 11, 2023, 1197757
• S. Schuster, J. Ewald, T. Dandekar, S. Dühring
  Optimizing defence, counter-defence and counter-counter defence in parasitic and trophic interactions - A modelling study
  arXiv:1907.04820, 2019,

 International Max Planck Research School (IMPRS)

Die Modellierung mikrobieller Interaktionen in komplexen räumlichen Umgebungen stellt gleichungsbasierte Modellierungsversuche häufig vor Herausforderungen. Deshalb versuchen wir stattdessen, über die Verwendung agentenbasierter Modellierung Einsichten in solche Systeme zu generieren. Dabei kollaborieren wir eng mit experimentellen Gruppen, um mit einem Wechselspiel aus Experiment und Simulation die relevanten Aspekte der zugrunde liegenden mikrobiellen Interaktionen zu identifizieren. In einer Kollaboration untersuchen wir beispielsweise Zyklen bei der Eisenrespiration durch die Bakterien Sideroxydans und Shewanella. Schlüsselfragen in diesem Kontext sind die Identifizierung optimaler Strategien der Bakterien in Hinblick auf den Durchsatz im Eisenzyklus und eine Bewertung des Einflusses von Umweltbedingungen, wie etwa der Sauerstoffkonzentration.

• Andre Then, Jan Ewald, Natalie Söllner, Rebecca E. Cooper, Kirsten Küsel, Bashar Ibrahim, Stefan Schuster
  Agent-based modeling of iron cycling bacteria provides a framework for testing alternative environmental conditions and modes of action
  Royal Society Open Science 9, 2022, 211553
• S. Germerodt, K. Bohl, A. Lück, S. Pande, A. Schröter, C. Kaleta, S. Schuster, C. Kost: Pervasive Selection for Cooperative Cross-Feeding in Bacterial Communities, PLOS Computational Biology 12 (2016) e1004986
• C. Tokarski, S. Hummert, F. Mech, M.T. Figge, S. Germerodt, A. Schroeter, S. Schuster: Agent-based modeling approach of immune defense against spores of opportunistic human pathogenic fungi, Frontiers in Microbial Immunology 3 (2012) 129

Collaborative Research Center 1127 - Chemical mediators in complex biosystems (ChemBioSys)