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18. Dezember 2023

Promotion mit beeindruckender Publikationsliste

Gustavo Hernandez Mejia promoviert über Influenza-Infektionen

Gustavo Hernandez Mejia aus der FIAS-Forschungsgruppe von Esteban Vargas, betreut von FIAS-Fellow Franziska Matthäus, verteidigte am 18. Dezember seine Doktorarbeit. In seiner Promotion untersuchte er Mechanismen für einen breiten Schutz gegen Influenza-Infektionen und entwickelte Strategien in Richtung personalisierter Medizin.

Infektionskrankheiten stellen eine globale Bedrohung dar, etwa durch Influenzaviren verursachte Grippeerkrankungen. Laut Weltgesundheitsorganisation (WHO) infiziert sich jährlich eine Milliarde Menschen mit echter Grippe, die bis zu 650.000 Leben kostet. Den besten Infektionsschutz bieten die Impfung und eine antivirale Behandlung.

Gustavo Hernandez Mejia will die noch unbekannten Mechanismen verstehen, die zu einer optimalen Impfstoffwirksamkeit führen: "Während meiner Zeit am FIAS habe ich mathematische Modelle entwickelt, um zu verstehen, was die Reaktion von Antikörpern auf Influenza-Infektionen steuert“. Zudem habe er kontrollbasierte Strategien entwickelt, um die Influenza-Behandlung an den Verlauf der Infektion anzupassen.

In den letzten zehn Jahren führten Tiermodelle und humane immunologische Daten zu einem Verständnis von Antikörperreaktionen, insbesondere bei aufeinanderfolgenden Infektionen. Während seiner Promotion entwickelte Gustavo Berechnungsmodelle für den Reifungsprozess und die Merkmale des Influenza-Hämagglutinins (des Antigens), etwa die konservierten und variablen Bereiche, die Antigen-B-Zell-Affinitätsschwellen in solchen Bereichen, bestimmte Schlüsselmutationen und die flexible Schwelle zwischen Infektionen.

Gustavo fand heraus, dass eine verbesserte Antikörper-Kreuzreaktion entsteht, wenn die Affinitätsschwelle des variablen Bereichs (die geforderte kritische Mutation) für die zweite Infektion leicht erhöht ist. "Diese Ergebnisse liefern theoretisch den Beweis dafür, dass sich die Affinität auch bei aufeinanderfolgenden Infektionen dynamisch entwickelt und eine zentrale Rolle für die Breite und das Ausmaß der Antikörper-Antwort spielt", erklärt er.

Andererseits betont Gustavo, dass die Medizin der Zukunft vermutlich stärker personalisiert, also auf den individuellen Krankheitsverlauf zugeschnitten sein wird. "Ich habe eine Strategie für die maßgeschneiderte Behandlung entwickelt, der Daten umfasst wie die Viruslast, klinische Studien, mathematische Modelle der Influenzainfektion auf Wirtsebene und pharmakologische Eigenschaften des von der WHO empfohlenen Neuraminidase-Hemmers Oseltamivir ", so Gustavo.

Das von ihm vorgeschlagene Schema, beruhend auf einem virtuellen klinischen Versuch, ist so wirksam wie die derzeitigen Empfehlungen (über 90 %), reduziert dabei aber die Gesamtmenge des Medikaments um bis zu 44 %. „Die Dosis kann verringert werden, wenn die Viruslast abnimmt", erklärt Gustavo.

Die am FIAS entwickelten Systeme sind in einer beeindruckenden Liste von Publikationen veröffentlicht. Sie können dazu beitragen, in-silico-Plattformen zum Verständnis von Infektions- und Immunmechanismen bereitzustellen, Entscheidungen bei der Entwicklung neuer Medikamente und Impfstoffe zu unterstützen und Daten in Erkenntnisse zur Verbesserung der Bereitschaft und Behandlung von Infektionskrankheiten umzusetzen.

Gustavo ist derzeit wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung für klinische Epidemiologie des Instituts für Epidemiologie und Sozialmedizin der Universität Münster. Er freut sich darauf, seine Forschungspläne in der Pharmakologie und Medizinprodukteindustrie anzuwenden.

Ausgewählte Veröffentlichungen (komplette Liste s. Google Scholar)

  • Hernandez-Mejia, G., & Hernandez-Vargas, E. A. (2021). Uncovering antibody cross-reaction dynamics in influenza A infections. Bioinformatics, 37(2), 229–235. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa691
  • Hernandez-Mejia, G., Alanis, A. Y., Hernandez-Gonzalez, M., Findeisen, R., & Hernandez-Vargas, E. A. (2020). Passivity-based inverse optimal impulsive control for influenza treatment in the host. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 28(1), 94–105. https://doi.org/10.1109/tcst.2019.2892351
  • Hernandez-Mejia, G., Alanis, A. Y., & Hernandez-Vargas, E. A. (2018). Neural inverse optimal control for discrete-time impulsive systems. Neurocomputing. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.06.034
  • Hernandez-Mejia, G., Sánchez, E. N., Chan, V. M., & Hernandez-Vargas, E. A. (2022). Impulsive neural control to schedule antivirals and immunomodulators for COVID-19. Proceedings of the IEEE Conference on Decision & Control, 2022, 5633–5638. https://doi.org/10.1109/cdc51059.2022.9992454
  • Hernandez-Mejia, G., Du, X., Alanis, A. Y., & Hernandez-Vargas, E. A. (2021). Bounded input impulsive control for scheduling therapies. Journal of Process Control, 102, 34–43. https://doi.org/10.1016/j.jprocont.2021.03.003
  • Hernandez-Mejia, G., & Hernandez-Vargas, E. A. (2020). When is SARS-CoV-2 in your shopping list? Mathematical Biosciences, 328(108434), 108434. https://doi.org/10.1016/j.mbs.2020.108434
  • Hernandez-Mejia, G., & Hernandez-Vargas, E. A. (2020). PK/PD-based impulsive control to tailor therapies in infectious diseases. IFAC-PapersOnLine, 53(2), 16055–16060. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.418
  • Hernandez-Mejia, G., Hernandez-Vargas, E. A., Alanis, A. Y., & Arana-Daniel, N. (2018). Recurrent high-order neural networks identification for infectious diseases. 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). DOI: 10.1109/IJCNN.2018.8489067
  • Hernandez-Vargas, E. A., Martinez-Picado, J., & Hernandez-Mejia, G. (2018). Long-term impact of antiretroviral strategies for a functional HIV cure: A virtual clinical trial. IFAC-PapersOnLine, 51(27), 80–85. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.11.663
  • Hernandez-Mejia, G., Alanis, A. Y., & Hernandez-Vargas, E. A. (2017). Inverse Optimal Impulsive Control Based Treatment of Influenza Infection. IFAC-PapersOnLine, 50(1), 12185–12190. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2017.08.2272

 

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