Arbeitsgruppe Prof. Dr. Mayer

Leitung

Prof. Dr. Johannes Mayer

Prof. Dr. Johannes Mayer

Gruppenleiter

Forschungsschwerpunkt

Arbeitsgruppe ‚Dermatological and Computational Immunology Laboratory‘

Wir nutzen modernste Technologien und Analysemethoden, um die Heterogenität von Hautkrankheiten auf Einzelzell-Ebene zu entschlüsseln.

Im Zentrum unserer Forschung stehen myeloide Immunzellen und ihre Untergruppen, die maßgeblich an der Entstehung und dem Verlauf von Hauterkrankungen beteiligt sind. Zu Beginn einer Entzündung steuern diese Zellen richtungsweisende Immunkaskaden sowie T- und B-Zell-Antworten, die den Krankheitsverlauf maßgeblich beeinflussen. Im weiteren Verlauf besitzen sie zudem das Potenzial, andere Hautzellen (sogenannte „Bystander-Zellen“) in ihrer normalen Funktion zu beeinflussen und dadurch eine Kettenreaktion auszulösen.

Um neue Therapieoptionen für diese seltenen, aber hochpotenten Zelltypen zu entwickeln, arbeiten wir mit einer Vielzahl von Zellkulturmodellen, Mausmodellen und Patientenproben. Unser Ziel ist es, die Aktivierung und Interaktion myeloider Zellen in entzündlichen Hauterkrankungen, in Hautkrebs sowie im Alter besser zu verstehen.

Nachwuchsgruppe ‚AI und maschinelles Lernen in den Lebenswissenschaften’

In unserer Arbeitsgruppe nutzen wir moderne Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, um komplexe biologische und klinische Daten zu analysieren und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Unter anderem liegt unser Forschungsschwerpunkt auf der Entwicklung und Anwendung von KI-basierten Ansätzen zur Qualitätssicherung in der funktionellen Genomik, sowie der Modellierung und Generierung biologischer Sequenzen. Durch den Einsatz von Deep Learning, generativen Modellen und automatisierten Qualitätskontrollen streben wir an, die Reproduzierbarkeit und Aussagekraft von Einzelzell- und Multi-Omics-Daten zu verbessern. Dies ermöglicht uns, die Rolle von Immunzellen und myeloiden Zellen in entzündlichen Hauterkrankungen und Krebs noch präziser zu verstehen und innovative Therapieansätze zu entwickeln. Bei Interesse an Kooperationen im Bereich KI-gestützter Datenanalyse oder generativer Modelle für biologische Anwendungen steht Maximilian Sprang gerne für weitere Informationen zur Verfügung

Weitere Details über unsere Forschung finden Sie auf unserer Webseite www.mayer-lab.com

 

Methodenschwerpunkt

Unsere Technologien teilen wir gerne mit Kooperationspartnern. Wir bieten zur Zeit Kooperationen im Bereich High-Dimensional Spectral Flow Cytometry, Nanostring und der Einzel-Zell Analyse an.

Bei Interesse wenden Sie sich bitte telefonisch an uns oder per mail an HDStudien@uni-mainz.de 

 

Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter

B.Sc. André Peter Heinen

B.Sc. André Peter Heinen

TA/QMR

Flow Cytometry Expert

Dr. Maximilian  Sprang

Dr. Maximilian Sprang

Leading Bioinformatician/Junior Group Leader

 Bingbing Chen

Bingbing Chen

PhD Student

 Louise Guet

Louise Guet

PhD Student

 Emre Kilic

Emre Kilic

PhD Student

 Sunrito Mitra

Sunrito Mitra

PhD Student

 Jeevan Mutha

Jeevan Mutha

PhD Student

 Tina Sarkar

Tina Sarkar

PhD Student

 Sanjana Zende

Sanjana Zende

PhD Student

 Zhilin Zou

Zhilin Zou

PhD Student

Ausgewählte Publikationen

Mayer JU, Hilligan KL, Chandler JS, Eccles DA, Old SI, Domingues RG, Yang J, Webb GR, Munoz-Erazo L, Hyde EJ, Wakelin KA, Tang SC, Chappell SC, von Daake S, Brombacher F, Mackay CR, Sher A, Tussiwand R, Connor LM, Ortega DG, Jankovic D, Gros GL, Hepworth MR, Lamiable O, Ronchese F. (2021) Homeostatic IL-13 in healthy skin directs dendritic cell differentiation to promote TH2 and inhibit TH17 cell polarization. Nat. Immunol., 1 (13). https://doi.org/10.1038/s41590-021-01067-0.

Ferrer-Font L, Mehta P, Harmos P, Schmidt AJ, Chappell S, Price KM, Hermans IF, Ronchese F, le Gros G, Mayer JU. (2020) High-Dimensional Analysis of Intestinal Immune Cells during Helminth Infection. eLife, 9, e51678. https://doi.org/10.7554/eLife.51678.

 

Neuste Publikationen

Selby DA*, Jakhmola R*, Sprang M*, Großmann G, Raki H, Maani N, Pavliuk D, Ewald J, Vollmer S. (2025) Visible neural networks for multi-omics integration: a critical review. Front Artif Intell, 8:1595291. https://doi.org/10.3389/frai.2025.1595291

Cihan M, Anyaegbunam UA, Albrecht S, Andrade-Navarro MA, Sprang M. (2025) Evaluating Genetic Regulators of MicroRNAs Using Machine Learning Models. Int J Mol Sci, 26(12):5757. https://doi.org/10.3390/ijms26125757

Selby DA, Sprang M, Ewald J, Vollmer SJ. (2025) Beyond the black box with biologically informed neural networks. Nat Rev Genet, 26(6):371-372. https://doi.org/10.1038/s41576-025-00826-1

Ochiai S, Larson AR, Mayer JU, Yang J, Brewerton M, Lamiable O, Ronchese F. (2025) Allergic Skin Inflammation Drives IL-4-Dependent Differentiation of Dermal CD11b-low Dendritic Cells. J Invest Dermatol, S0022-202X(25)00536-6. https://doi.org/10.1016/j.jid.2025.05.016

Siebner AS, Habib M, Osmani V, Adegnika AA, Bogdan C, Breloer M, Elliott A, Fathi A, Hendrickx G, Nono JK, Lang R, Mayer JU, Mordmüller B, Ndungo E, Protzer U, Yazdanbakhsh M, Klug SJ, da Costa CP, Esen M. (2025). Interdisciplinary symposium on challenges and opportunities for vaccines: A comprehensive approach of current and future vaccine strategies to improve vaccine effectiveness in complex chronic infectious contexts. Vaccine: X, 23, 100615. https://doi.org/10.1016/j.jvacx.2025.100615

Ferrer-Font F, Burn OK, Mayer JU, Price KM. (2024) Immunophenotyping challenging tissue types using high-dimensional full spectrum flow cytometry. Meth Cell Biol. 0091-679X. https://doi.org/10.1016/bs.mcb.2024.02.014

Schülke S, Gilles S, Jirmo AC, Mayer JU. (2023) Tissue-specific antigen-presenting cells contribute to distinct phenotypes of allergy. Eur. J. Immunol. 0:2249980. https://doi.org/10.1002/eji.202249980

Schinner J, Cunha T, Mayer JU, Hörster S, Kind P, Didona D, Keber C, Hertl M, Worzfeld T and Juratli HA. (2023) Skin-infiltrating T cells display distinct inflammatory signatures in lichen planus, bullous pemphigoid and pemphigus vulgaris. Front. Immunol. 14:1203776. https://doi.org/10.3389/fimmu.2023.1203776

Möbs C, Salheiser M, Bleise F, Witt M, Mayer JU. (2023) Basophils control T cell priming through soluble mediators rather than antigen presentation. Front. Immunol. 13:1032379. https://doi.org/10.3389/fimmu.2022.1032379


weitere Publikationen: https://scholar.google.de/citations?user=AQGP77UAAAAJ&hl=de