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Göttingen Ministerium fördert Göttinger Forschungsprojekte
Campus Göttingen Ministerium fördert Göttinger Forschungsprojekte
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09:00 21.06.2019
Aus dem Informationsfluss embryonaler Zellen bei der Taufliege sollen Erkenntnisse für stammzellbasierte medizinische Therapien gewonnen werden. Quelle: MPI
Göttingen

Drei Forschungsgruppen der Universität und der Universitätsmedizin Göttingen (UMG) werden vom Niedersächsischen Ministerium für Wissenschaft und Kultur über die Volkswagenstiftung mit Summen von knapp einer Million bis 1,2 Millionen Euro gefördert – bei einer Laufzeit von drei Jahren. Mit der Ausschreibung „Big Data in den Lebenswissenschaften der Zukunft“ will das Land die fortschreitende Digitalisierung in den Biowissenschaften unterstützen. Die Verknüpfung von Informations- und Biotechnologie in den Life Sciences steht dabei im Vordergrund, auch die Praxisrelevanz spielt eine Rolle.

54 Anträge wurden eingereicht, 16 Forschungsteams mit insgesamt etwa 18 Millionen Euro gefördert. Dazu gehören Projekte der Institute für Medizinische Bioinformatik sowie für Diagnostische und Interventionelle Radiologie der UMG und des Max-Planck-Instituts (MPI) für Dynamik und Selbstorganisation. Darüber hinaus sind Wissenschaftler der UMG und der Uni im Sprecherteam eines vierten am Primatenzentrum angesiedelten Forschungsverbunds vertreten. In diesem Projekt, das ebenfalls gefördert wird, geht es um die Entwicklung dreidimensionaler Rekonstruktionen von Bewegungsmustern.

Therapieempfehlungen für Tumorpatienten

Prof. Tim Beissbarth Quelle: FotoStube Hornig

Um interdisziplinäre Tumorforschung geht es an der UMG. Dort will ein Wissenschaftlerteam ein System für ein neuartiges molekulares Tumorboard entwickeln, um genomische Patientendaten schnell und aussagekräftig interpretieren und einschätzen zu können. Als Orientierung soll das System automatisch geeignete Behandlungsoptionen anbieten. Genomische Daten seien heute unverzichtbar für Diagnose und Therapieempfehlungen bei Tumorpatienten, teilt die UMG mit. Ihre Komplexität behindere zurzeit aber noch ihre Anwendung im klinischen Routine-Kontext. Projektsprecher ist Prof. Tim Beissbarth, Direktor des Instituts für Medizinische Bioinformatik. Onkologen sind ebenso an dem Vorhaben beteiligt wie Informatiker.

Prof. Martin Uecker Quelle: r

Das zweite Projekt aus der UMG dreht sich um die Magnetresonanztomographie (MRT), Sprecher ist Prof. Martin Uecker. Radiologen, Kardiologen, Pneumologen und Neurophysiologen sind ebenso mit an Bord wie die Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung Göttingen (GWDG). Das Projekt zielt darauf ab, die MRT als Bildgebungsmethode schneller zu machen und versteckte Informationen hinter den Bildern aufzudecken. Bislang würden die meisten MRT-Messungen noch relativ lange dauern, das volle Potential könne noch nicht vollständig zum Nutzen des Patienten ausgeschöpft werden, heißt es aus der UMG. Mit Methoden des maschinellen Lernens sollen neue Techniken entwickelt werden, um schon aus sehr kurzen Messungen viele Informationen zu gewinnen. Zunächst konzentiert sich das Projekt mit dem Titel „Erlernen quantitativer Imaging Biomarker aus BigData-Rohdaten der MRT“ auf klinische Anwendungen für Herz und Gehirn.

Genexpression und Zellaktivität

Prof. Fred Wolf Quelle: r

Für Laien schwer verständlich ist auch der Titel des Projektes, das von Prof. Fred Wolf (MPI für Dynamik und Selbstorganisation) und Prof. Michael Wibral (Abteilung Datengetriebene Analyse biologischer Netzwerke der Universität Göttingen) koordiniert wird: „Deep-Learning-Methoden für Assoziationsstudien der transkriptomischen und systemischen Dynamik in morphogenetisch aktiven Geweben“. Dabei geht es um das Verständnis der Wechselbeziehungen zwischen mechanischer Zellaktivität und Genexpression, also der Aktivierung der genetischen Substanz zur Ausbildung von Zellstrukturen und -funktionen. Das sei wesentlich für die Entwicklung und Optimierung stammzellbasierter Therapien und Diagnostika, heißt es in der Beschreibung des Projektes, in dem Forscher aus Informationstheorie, Neurowissenschaft, Transkriptomik sowie Zell- und Entwicklungsbiologie zusammenarbeiten. Ziel sei die Automatisierung der dynamischen Geweberekonstruktion aus großflächigen Live-Bildgebungsdaten, um Einzelzellen an Schlüsselstellen des Embryos in Echtzeit identifizieren und analysieren zu können.

Von Kuno Mahnkopf

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