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Willkommen bei der Gruppe Bioanalytik. Wir sind Teil der Abteilung Umwelttoxikologie an der Eawag. Unsere Arbeit zielt darauf ab, modernste bioanalytische Methoden zu entwickeln und anzuwenden, um die molekularen Mechanismen zu entschlüsseln, die hinter den adaptiven Reaktionen und schädlichen Auswirkungen von Chemikalien und anderen Stressoren in aquatischen Organismen stehen. Wir streben an, das gesammelte Wissen und Erfahrung anzuwenden, um (i) die Verwendung von ‘-omics’ Daten in der Risikobewertung von Chemikalien zu unterstützen und (ii) die Entwicklung neuartiger alternativer (tierversuchfreier) Toxizitätstests anzuleiten, die eine Integration von Stressorsignalen über mehrere molekulare Pfade oder eine verbesserte Relevanz für übergeordnete Reaktionen auf Organ- und Organismus-Ebene, bieten könnten.
Zur Charakterisierung der molekularen Basislinien und ihrer Störung durch Chemikalien und andere Stressoren verwenden wir eine Reihe von biochemischen und molekularbiologischen Techniken, wobei der Schwerpunkt auf massenspektrometrischen Methoden zur Messung von Proteinen und Metaboliten liegt. Wir führen sowohl globale, d.h. ‘-omics’, Analysen durch, als auch gezielte, d.h. hypothesengetriebene, Studien, die sich auf einzelne Proteine und Metaboliten konzentrieren. Wir entwickeln auch Ansätze zur Monitoring der Dynamik von phosphorylierungsbasierten regulatorischen Signalwegen.
Wir konzentrieren uns hauptsächlich auf Fische und verwenden verschiedene Modellsysteme um sie zu untersuchen, von Zellkulturen über Embryonen bis hin zu ausgewachsenen Tieren. Wir arbeiten auch mit anderen Gruppen zusammen, um aquatische Organismen zu untersuchen, die andere trophische Ebenen repräsentieren, wie zum Beispiel Phytoplankton.
Wann immer möglich, versuchen wir, die beobachteten molekularen Reaktionen mit übergeordneten unerwünschten Ergebnissen zu korrelieren, wie z. B. Zellproliferation, Wachstum oder Verhalten von Tieren, entlang des «Adverse Outcome Pathway» (engl. AOP) Kontinuums. Die Organisation und Analyse von Wissen gemäß dem AOP-Framework unterstützt die Interpretation von ‘-omics’ Daten und die Identifizierung von vielversprechenden alternativen Toxizitätsassays, um die weitere Entwicklung von Risikobewertungsstrategien voranzubringen.