Die Mehrheit der Weltbevölkerung ist mit dem humanen Zytomegalievirus (HCMV) infiziert. Während die HCMV-Infektion bei Gesunden zumeist subklinisch verläuft, sind lebensbedrohliche HCMV-Erkrankungen bei immungeschwächten Personen häufig. Nach dem Eintritt des Virus in eine Zelle entscheidet sich, ob es zu einer lytischen, latenten oder abortiven Infektion kommt. Diese Entscheidung wird durch das Zusammenspiel von zell-intrinsischen und extrinsischen Faktoren geprägt. Darüber hinaus exprimiert HCMV ein ganzes Arsenal von Immunevasinen, um die Abwehrmechanismen des Wirts zu attackieren und eine produktive Infektion zu fördern. Ein detailliertes Verständnis der zugrundeliegenden molekularen Mechanismen, die unterschiedliche Infektionsverläufe definieren, erfordert globale Analysen auf Einzelzellebene. In den letzten Jahren wurde zunehmend deutlich, dass das Repertoire der viralen Genexpression in vitro HCMV-Latenzmodellen viel breiter ist als bisher angenommen. Diese Studien haben das Dogma eines eingeschränkten Latenz-assoziierten Transkriptionsprogramms in Frage gestellt. Im Rahmen dieses Projekts wollen wir die volle Leistungsfähigkeit eines neuartigen Ansatzes zur Einzelzell RNA Sequenzierung ausschöpfen, den wir kürzlich entwickelt haben: single cell SLAM-seq (scSLAM-seq). Durch den Einsatz von metabolischer RNA-Markierung, chemischer Nukleotidumwandlung und fortschrittlichen bioinformatischen Analysen (GRAND-SLAM) fügt scSLAM-seq der Einzelzell RNA Sequenzierung eine zeitliche Dimension hinzu und ermöglicht Dosis-Wirkungs-Analysen auf Einzelzellebene. Basierend auf scSLAM-seq Zeitreihenanalysen von HCMV-infizierten primären humanen Makrophagen und Monozyten von gesunden Spendern in Verbindung mit neuen „random barcode“ Reporterviren werden wir die umfangreiche interzelluläre Heterogenität, die auf Einzelzellebene vorhanden ist, ausnutzen, um kombinierte „loss-„ und „gain-of-function“ Screens durchzuführen. So werden wir neue Wirtsfaktoren identifizieren und untersuchen wie deren Zusammenspiel im regulatorischen Netzwerk den Ausgang der Infektion bestimmt. Wir werden interessante Kandidaten funktionell charakterisieren und darüber hinaus das echte latente HCMV-Transkriptom entschlüsseln. Zusammenfassend wird diese Arbeit ein umfassendes funktionelles Verständnis der HCMV-Infektion auf Einzelzellebene liefern und eine aufregende neue Methodik mit breiter Anwendbarkeit in den biomedizinischen Wissenschaften entwickeln.
