Tumor tissue

AG Coscia

Spatial Proteomics

Die quantitative Profilierung von Proteinen, welche als funktionelle Bausteine unserer Zellen über Gesundheit und Krankheit maßgeblich entscheiden, ist der Schlüssel zum Verständnis schwerer Erkrankungen wie Krebs. Tumore sind komplexe Gewebe, bestehend aus multiplen Zell-und Phänotypen, die häufig räumlich organisiert sind. Die Analyse dieser unterschiedlichen zellulären Zustände und ihres dynamischen Zusammenspiels erfordert neue, multimodale Konzepte auf Basis von interdisziplinären, translationalen Forschungsansätzen in enger Zusammenarbeit mit klinischen Partnern.

Unsere Forschungsgruppe entwickelt Massenspektrometrie (MS) basierte Methoden für die Systembiologie. Wir verwenden eine Kombination aus vielschichtiger Proteomik (Expressions-, Interaktions-Phospho-Proteomik) und funktionellen zellbiologischen Assays.

CosciaLab_2025

Wir haben vor kurzem das Konzept Deep Visual Proteomics mitentwickelt, eine einzigartige Methode, welche hochauflösende Mikroskopie, künstliche Intelligenz gesteuerte Bildanalyse, sowie hochempfindliche MS-basierte Proteomik kombiniert. Das Verfahren wurde erst kürzlich ausgezeichnet als eine der Spatial Proteomics Methods of the Year 2024 in Nature Methods. Angewendet auf präklinische Modelle und archivierte Biobankproben (FFPE) ermöglicht uns dieses Konzept beispiellose Einblicke in die zelluläre Proteomheterogenität.

Deep Visual Proteomics workflow
Als Teil des Berliner Forschungskerns „MSTARS“ (Multimodal Clinical Mass Spectrometry to Target Treatment Resistance) arbeitet unsere MDC-Gruppe eng mit dem Berlin Institute of Health, dem Max-Planck-Institut für molekulare Genetik sowie der Humboldt-Universität und der CHARITÉ zusammen. MSTARS, das vom Bundesministerium für Wissenschaft und Technologie (BMBF) gefördert wird, kombiniert ein breites Spektrum komplementärer proteomischer, metabolomischer und bildgebender Technologien mit computergestützten Ansätzen für die Patientenversorgung der nächsten Generation.
 
Unser langfristiges Ziel ist es, molekulare und zelluläre Krankheitsmuster zu entschlüsseln, die als prädiktive Marker in der Präzisionsonkologie Anwendung finden.

Team

CosciaLab_2025

Leiter

Short CV

  • June 2021: Independent Research Group Leader ‘Spatial Proteomics Group’
    Max Delbrück Center for Molecular Medicine, Berlin, Germany.
  • 2017-2021: Post-Doc, Mann lab (Clinical Proteomics)
    University of Copenhagen (NNF Center for Protein Research)
    From 2019: Marie Skłodowska-Curie Postdoctoral Fellow
  • 2012- 2016: PhD candidate (Dr. rer. nat.), Mann lab
    Max Planck Institute of Biochemistry, Munich, Germany
  • 2009-2011: Master of Science Molecular Biotechnology
    TUM, Munich, Germany.

Sekretariat

Postdoktorandin

Postdoktorand

Doktorand

Doktorand

Doktorandin

Doktorandin

Doktorandin

Doktorand

Technische Assistentin

 

 

Veröffentlichungen

/ bioRxiv

OpenDVP: an experimental and computational framework for community-empowered deep visual proteomics

  • Jose Nimo
  • Sonja Fritzsche
  • Daniela S. Valdes
  • Minh Tien Trinh
  • Tancredi Pentimalli
  • Simon Schallenberg
  • Frederick Klauschen
  • Florian Herse
  • Stefan Florian
  • Nikolaus Rajewsky
  • Fabian Coscia
/ bioRxiv

Maternal smoking in early pregnancy disrupts placental function through syncytiotrophoblast and macrophage dysregulation

  • Daniela S. Valdes
  • Jose Nimo
  • Olivia Nonn
  • Juliane Ulrich
  • Désirée Forstner
  • Sandra Haider
  • Miriam Ressler
  • Marc Pignitter
  • Dominik N. Müller
  • Ralf Dechend
  • Martin Gauster
  • Fabian Coscia
  • Florian Herse
/ bioRxiv

An ultrasensitive spatial tissue proteomics workflow exceeding 100 proteomes per day

  • M. Klingeberg
  • C. Krisp
  • S. Fritzsche
  • S. Schallenberg
  • D. Hornburg
  • F. Coscia
/ Clin Cancer Res

A proteogenomic view of synchronous endometrioid endometrial and ovarian cancer

  • F. Coscia
  • A.B. Nielsen
  • M. Weigert
  • K. Watters
  • M. Javellana
  • M. Anglesio
  • S.D. Yamada
  • R.R. Lastra
  • M. Mann
  • E. Lengyel
/ Mol Syst Biol

Spatial proteomics in translational and clinical research

  • P. Horvath
  • F. Coscia
/ Cell Syst

Combining spatial transcriptomics and ECM imaging in 3D for mapping cellular interactions in the tumor microenvironment

  • T.M. Pentimalli
  • S. Schallenberg
  • D. León-Periñán
  • I. Legnini
  • I. Theurillat
  • G. Thomas
  • A. Boltengagen
  • S. Fritzsche
  • J. Nimo
  • L. Ruff
  • G. Dernbach
  • P. Jurmeister
  • S. Murphy
  • M.T. Gregory
  • Y. Liang
  • M. Cordenonsi
  • S. Piccolo
  • F. Coscia
  • A. Woehler
  • N. Karaiskos
  • F. Klauschen
  • N. Rajewsky
/ bioRxiv

Design of combination therapeutics from protein response to drugs in ovarian cancer cells

  • A. Franz
  • C. Shen
  • F. Coscia
  • K. Munroe
  • L. Charaoui
  • A. Korkut
  • M. Mann
  • A. Luna
  • C. Sander
/ Hypertension

Senescent syncytiotrophoblast secretion during early onset preeclampsia

  • O. Nonn
  • O. Debnath
  • D.S. Valdes
  • K. Sallinger
  • A.K. Secener
  • C. Fischer
  • S. Tiesmeyer
  • J. Nimo
  • T. Kuenzer
  • J. Ulrich
  • T. Maxian
  • M. Knöfler
  • P. Karau
  • H. Bartolomaeus
  • T. Kroneis
  • A. Frolova
  • L. Neuper
  • N. Haase
  • A. Malt
  • N. Müller-Bötticher
  • K. Kräker
  • S. Kedziora
  • D. Forstner
  • R. Eils
  • R. Schmidt-Ullrich
  • S. Haider
  • S. Verlohren
  • C. Stern
  • M. Sugulle
  • S. Jones
  • B. Thilaganathan
  • T.J. Kaitu'u-Lino
  • S. Tong
  • B. Huppertz
  • A. El-Heliebi
  • A.C. Staff
  • F. Coscia
  • D.N. Müller
  • R. Dechend
  • M. Gauster
  • N. Ishaque
  • F. Herse
/ PLoS Biol

The IBEX Knowledge-Base: a central resource for multiplexed imaging techniques

  • A.J. Radtke
  • I.U. Anidi
  • L. Arakkal
  • A.J. Arroyo-Mejias
  • R.T. Beuschel
  • K. Börner
  • C.J. Chu
  • B. Clark
  • M.R. Clatworthy
  • J. Colautti
  • F. Coscia
  • J. Croteau
  • S. Denha
  • R. Dever
  • W.O. Dutra
  • S. Fritzsche
  • S. Fullam
  • M.Y. Gerner
  • A. Gola
  • K.J. Gollob
  • J.M. Hernandez
  • J.L. Hor
  • H. Ichise
  • Z. Jing
  • D. Jonigk
  • E. Kandov
  • W. Kastenmüller
  • J.F.E. Koenig
  • R.K. Kortekaas
  • A. Kothurkar
  • A.Y. Kreins
  • I.T. Lamborn
  • Y. Lin
  • K.L.P. Morais
  • A. Lunich
  • J.C.S. Luz
  • R.B. MacDonald
  • C. Makranz
  • V.I. Maltez
  • J.E. McDonough
  • R.V. Moriarty
  • J.M. Ocampo-Godinez
  • V.M. Olyntho
  • A. Oxenius
  • K. Padhan
  • K. Remmert
  • N. Richoz
  • E.C. Schrom
  • W. Shang
  • L. Shi
  • R.M. Shih
  • E. Speranza
  • S. Stierli
  • S.A. Teichmann
  • T.Z. Veres
  • M. Vierhout
  • B.T. Wachter
  • A.K. Wade-Vallance
  • M. Williams
  • N. Zangger
  • R.N. Germain
  • Zi. Yaniv
/ bioRxiv

Deep spatial proteomics of ovarian cancer precursor lesions delineates early disease changes and cell-of-origin signatures

  • A. Makhmut
  • M.P. Dragomir
  • S. Fritzsche
  • M. Moebs
  • W.D. Schmitt
  • E.T. Taube
  • F. Coscia

Nachrichten

Scientific image
Wissenschaft

Zwei erste Plätze im Fotowettbewerb

Auch in diesem Jahr hat Helmholtz Imaging wieder herausragende wissenschaftliche Bilder gekürt. Das Max Delbrück Center landet beim „Best Scientific Image Contest“ gleich zweimal auf dem ersten Platz: Jana Kroll gewinnt den Jurypreis und Rafael Deliz Aguirre erhält den Public Choice Award.
Organoide in Petrischale
Pressemitteilung Nr. 14 Berlin

30 Millionen Euro für biomedizinische Innovationen

Am Max Delbrück Center entsteht das „Center for AI–Accelerated Molecular Innovations in Medicine“. Dafür hat die Helmholtz-Gemeinschaft 30,8 Millionen Euro bewilligt. Die Forschenden werden neue Technologien nutzen, um KI-basierte Strategien für eine passgenaue Behandlung und Prävention zu entwickeln.
Mädchen in einem Labor
Wissenschaft

Bioinformatik? Na klar!

Wie geht eigentlich Forschung? Was machen Datenwissenschaftlerinnen und was ein Tierpfleger? Zum Girls‘ Day waren in diesem Jahr 17 Mädchen am Max Delbrück Center zu Gast – und fünf Jungen zum Boys‘ Day.
Plazentazotte
Pressemitteilung Nr. 11 Berlin

700.000 Euro für Präeklampsieforschung

Präeklampsie ist eine der häufigsten Schwangerschaftskomplikationen. Florian Herse vom Max Delbrück Center und Martin Gauster von der Medizinischen Universität Graz erforschen, welche Rolle Hofbauerzellen dabei spielen. Dafür erhalten sie einen D-A-CH-Grant in Höhe von 700.000 Euro.
Fabian Coscia
Wissenschaft

Der Vermesser der Zellproteine

Fabian Coscia verbindet Massenspektrometrie auf Einzelzell-Ebene, Künstliche Intelligenz, Mikroskopie und Robotik, um in verdächtigen Zellen nach den Eiweißen zu suchen, die für schwere Krankheiten wie Krebs verantwortlich sind – und sie resistent gegen Therapien machen können. Seine Hoffnung: Leben retten.
Arbeitsgruppenleiter Fabian Coscia prüft die Proben
Pressemitteilung Nr. 39 Berlin

ERC Starting Grant für Fabian Coscia

Ob sich aggressive Krebszellen ungehindert ausbreiten können, hängt nicht zuletzt von ihrer zellulären Nachbarschaft ab. Fabian Coscia will analysieren, was genau in diesem Zusammenspiel auf der Proteom-Ebene passiert. Dafür bekommt er nun eine Millionenförderung des Europäischen Forschungsrates ERC.
Arbeitsgruppenleiter Fabian Coscia prüft die Proben
Wissenschaft

Der Schlüssel zur passenden Behandlung

Das Berliner Forschungsprojekt MSTARS geht in die zweite Runde. Matthias Selbach und Fabian Coscia erläutern, welche Rolle das Max Delbrück Center dabei spielt, warum die Zusammenarbeit mit der Charité so wichtig ist – und wie ihnen die Proteine einer Zelle den Weg zur besten Therapie aufzeigen.
Probenaufnahme in den Autosampler für LC-MS basierte Proteomik
Pressemitteilung Nr. 23 Berlin

Proteinlandkarten von Tumoren

Die Eigenschaften von Krebszellen kann man mithilfe von Deep Visual Proteomics besser verstehen, schreibt ein deutsch-dänisches Team in „Nature Biotechnology“. Fabian Coscia hat das Verfahren mitentwickelt und wird es am MDC weiter verfeinern – um auch für resistente Tumore Therapien zu finden.
Fabian Coscia
Wissenschaft

📺 Wie Fabian Coscia Krebszellen besser verstehen will

Seit Anfang Juni leitet Fabian Coscia die Nachwuchsgruppe Spatial Proteomics am MDC. Er analysiert mit Hilfe künstlicher Intelligenz das Proteom von Tumorzellen – also die Gesamtheit aller Proteine, die Krebszellen produzieren. Diese Methode will er nun im Projekt MSTARS weiterentwickeln.

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