Designer Rezeptor Gentherapie für die Parkinson’s Krankheit

Designer Receptor Gene Therapy constructed for Parkinson’s

Andreas Lieb (ORCID: 0000-0001-9567-649X)

Wissenschaftsdisziplinen

Informatik (10%); Medizinisch-theoretische Wissenschaften, Pharmazie (30%); Medizinische Biotechnologie (60%)

Keywords

    Neuroscience, Gene Therapy, Designer Receptor, Parkinson's Disease

Abstract

In unserem FWF-Einzelprojekt werden wir modernste computerunterstützte Methoden verwenden, um maßgeschneiderte Proteine zu designen. Nach in vitro Charakterisierung mithilfe von zellbasierten Assays und Elektrophysiologie wird die Effektivität dieser Designer Rezeptoren in Tiermodellen untersucht. Ziel der Forschung ist es, innovative Gentherapie-basierte Behandlungsmethoden für Parkinson zu entwickeln.
Forschungsstätte(n)
Nationale Projektbeteiligte

Research Output

  • 14 Zitationen
  • 5 Publikationen
Publikationen
  • 2024
    Titel Characterization of the intrahippocampal kainic acid model in female mice with a special focus on seizure suppression by antiseizure medications
    DOI 10.1016/j.expneurol.2024.114749
    Typ Journal Article
    Autor Widmann M
    Journal Experimental Neurology
    Seiten 114749
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  • 2023
    Titel Dimethyl sulfoxide’s impact on epileptiform activity in a mouse model of chronic temporal lobe epilepsy
    DOI 10.1016/j.eplepsyres.2023.107235
    Typ Journal Article
    Autor Widmann M
    Journal Epilepsy Research
    Seiten 107235
    Link Publikation
  • 2021
    Titel Functional Characterization of Spinocerebellar Ataxia Associated Dynorphin A Mutant Peptides
    DOI 10.3390/biomedicines9121882
    Typ Journal Article
    Autor Lieb A
    Journal Biomedicines
    Seiten 1882
    Link Publikation
  • 2023
    Titel Disruptor: Computational identification of oncogenic mutants disrupting protein-protein and protein-DNA interactions
    DOI 10.1038/s42003-023-05089-2
    Typ Journal Article
    Autor Kugler V
    Journal Communications Biology
    Seiten 720
    Link Publikation
  • 2022
    Titel DISRUPTOR: Computational identification of oncogenic mutants disrupting protein interactions
    DOI 10.1101/2022.11.02.514903
    Typ Preprint
    Autor Kugler V
    Seiten 2022.11.02.514903
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