Dr. Singh verfügt über mehr als 15 Jahre Erfahrung im Einsatz leistungsstarker Werkzeuge der Molekularbiologie, Einzelzellbiologie, Bioinformatik, Next-Generation-Sequenzierung, des maschinellen Lernens und der Computerbiologie, um die Genomsequenzen und epigenetischen Signaturen zu entschlüsseln, die die Zellfunktion, die Genregulation und die Pathogenese von Krankheiten/Krebs steuern.
Das Labor von Dr. Singh hat sich zum Ziel gesetzt, die epigenomischen Veränderungen und die damit einhergehende Umprogrammierung von Enhancern zu entschlüsseln, die der trockenen altersbedingten Makuladegeneration (dAMD) zugrunde liegen und zu Sehverlust führen. Dazu nutzt es humane retinale Organoidmodelle und erforscht die Rolle von Entzündungsfaktoren, der epigenetischen Uhr, Histonvarianten, der transkriptionellen Umprogrammierung sowie AMD-spezifischer Einzelnukleotid-Polymorphismen (SNPs). Da es derzeit keine Therapien für dAMD gibt, wird das Labor von Dr. Singh mithilfe von computergestützter Modellierung der epigenetischen Mechanismen von dAMD und Organoidmodellen Medikamente und potenzielle Therapien für die klinische Anwendung entwickeln.
Die Projekte im Labor von Dr. Singh zielen darauf ab, die Sterblichkeit durch metastasierten Krebs zu senken, indem wichtige gemeinsame epigenetische Treiber und veränderte Enhancer beim Uveamelanom (UM), einem Augentumor, sowie bei anderen Krebsarten mit hoher Metastasierungsrate, wie z. B. hochgradigem serösem Ovarialkarzinom (HGSOC), identifiziert werden. Darüber hinaus validiert das Labor von Dr. Singh neue epigenetische Therapieansätze mithilfe des Zebrafisch-UM-Modells und entwickelt Methoden zur Früherkennung von Metastasen mittels zellfreier DNA.
Tran H, Singh GLee H, Yap D, Lee E, Daniels W, Farhia Kabeer, O'Flanagan CH, Au V, Vliet MV, Lai D, Zaikova E, Beatty S, Kong E, Fan S, Chan J, Dang HQ, Ruiz T, Cerda V, Roth A. Somatische Kopienzahlmutationen tragen zur Fitness in Transplantationsmodellen spontaner menschlicher Brustkrebsmetastasen bei. bioRxiv. doi: 10.1101/2025.10.27.684911