Abstract
While cellular evolution is one of the most fundamental concepts of life, its consequences are among the most pressing issues of modern health care, including cancer and the emergence of therapy resistance. We currently still lack the ability to accurately predict evolutionary trajectories, especially in spatially dense, pathogenic cellular populations such as microbial biofilms or solid tumors. Here, we discuss the conceptual framework of evolution in dense populations and the potential of tailored microbial model systems to systematically study the underlying mechanisms.
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Literatur
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Maximilian Eiche 2015–2020 Studium der Molekularen Medizin an der Universität Erlangen-Nürnberg und dem Yale-NUS College, Singapur. 2021 Praktikum bei Hofmann-La Roche Cell Technologies, Penzberg. Seit 2021 Promotion an der Universität Erlangen-Nürnberg und dem Max-Planck-Institut für die Physik des Lichts, Erlangen, in der Gruppe von Dr. J. Kayser.
Jona Kayser 2002–2008 Physikstudium an der Universität Bayreuth, der University of California, San Diego, USA, und der Universität des Saarlandes. 2008–2013 Promotion an der TU München. 2014–2019 DFG Postdoctoral Fellow an der University of California, Berkeley. Seit 2019 Gruppenleiter (ab 2021 Emmy-Noether-Nachwuchsgruppe) am Max-Planck-Zentrum für Physik und Medizin und dem Max-Planck-Institut für die Physik des Lichts, Erlangen.
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Eiche, M., Kayser, J. Wie mikrobielle Modellsysteme helfen, Tumorevolution zu entschlüsseln. Biospektrum 28, 250–252 (2022). https://doi.org/10.1007/s12268-022-1745-2
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