Unser Ziel ist es, die Gene, Proteine und zellulären Programme zu entschlüsseln, die die Hodenentstehung und Spermienbildung steuern. Zu diesem Zweck untersuchen wir Hodengewebe und analysieren das Genom von Patienten mit hochgradig eingeschränkter Spermienbildung (wenige oder keine Spermien in der Samenprobe: Oligo-, Krypto- oder Azoospermie). Auf diese Weise möchten wir die Behandlung betroffener Männer verbessern, indem wir bei immer mehr Patienten vorhersagen können, ob eine Hodenbiopsie mit dem Ziel der testikulären Spermienextraktion (TESE) erfolgreich sein wird. Dies unterstützt die Beratung und Entscheidungsfindung bei der Behandlung und verhindert erfolglose Operationen.

Unser Ziel ist es, die Gene, Proteine und zellulären Programme zu entschlüsseln, die die Hodenentstehung und Spermienbildung steuern. Zu diesem Zweck untersuchen wir Hodengewebe und analysieren das Genom von Patienten mit hochgradig eingeschränkter Spermienbildung (wenige oder keine Spermien in der Samenprobe: Oligo-, Krypto- oder Azoospermie). Auf diese Weise möchten wir die Behandlung betroffener Männer verbessern, indem wir bei immer mehr Patienten vorhersagen können, ob eine Hodenbiopsie mit dem Ziel der testikulären Spermienextraktion (TESE) erfolgreich sein wird. Dies unterstützt die Beratung und Entscheidungsfindung bei der Behandlung und verhindert erfolglose Operationen.

Schließlich untersuchen wir Patienten mit normalen Spermienwerten (Normozoospermie) und analysieren ihr (Epi-)Genom, um die molekulare Basis der Spermien-Eizell-Interaktionen zu erforschen. So entschlüsseln wir die Moleküle, die die Spermienfunktion steuern. Diese Studien haben auch einen direkten Einfluss auf die Patientenversorgung.

Unsere Projekte benötigen die systematische Rekrutierung, Auswahl und klinische Charakterisierung (Phänotypisierung) von Patienten, sowie deren Proben (z.B. Samenproben). Die Infrastruktur dafür haben wir über die Jahre etabliert und diese kostbare und stetig wachsende Ressource ist Grundlage aller Projekte der SFB-Initiative. Dazu werden neue Machine Learning Algorithmen für die Analyse des Schwimmverhaltens von Spermien und die feingeweblichen Bilddaten entwickelt. So werden wir die Identifizierung neuer, bisher unbekannter klinischer Phänotypen vorantreiben.