Sofja Kovalevskaja-Preise 2020

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Marcia de Almeida Monteiro Melo Ferraz

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Dr. Marcia de Almeida Monteiro Melo Ferraz

in Brasilien geboren, absolvierte dort an der Universität São Paulo ihr Studium zur Veterinärmedizinerin. Nach Forschungsaufenthalten in London und den USA machte sie 2013 ihren Master an den Universitäten Barcelona und Valencia, Spanien. 2018 wurde sie an der Universität Utrecht, Niederlande, promoviert und arbeitet seit 2017 als Postdoc am Smithsonian Conservation Biology Institute, Front Royal, USA.

Zell- und Entwicklungsbiologie

Künstliche Befruchtung verbessern
Mit der In-vitro-Fertilisation, einer künstlichen Befruchtung, verbinden unfruchtbare Paare seit ihrer Einführung vor 40 Jahren große Hoffnungen. Die Erfolgsraten liegen jedoch nur bei etwa 30 Prozent und in-vitro-erzeugte Embryonen können eine verminderte Entwicklungskompetenz besitzen sowie epigenetische Veränderungen aufweisen. Dazu, wie man diese verhindern kann, ist bisher nur wenig bekannt – Marcia de Almeida Monteiro Melo Ferraz will das als Sofia-Kovalevskaja-Preisträgerin ändern.

Um den embryo-maternalen Dialog zwischen Embryo, Eileiter und Gebärmutterschleimhaut während der Präimplantation, also der Zeit von der Befruchtung bis zur Einnistung des Embryos in die Gebärmutter, näher zu untersuchen, hat Ferraz ein einzigartiges In-vitro-Modell entwickelt. Mit einem Eileiter-Gebärmutterschleimhaut-on-a-Chip-System wird sie erforschen, welche Faktoren die Epigenetik des Embryos beeinflussen können. Insbesondere interessiert sich Ferraz für extrazelluläre Vesikel, also Membranpartikel, die Informationen von einer Zelle zur anderen transportieren, und die in großen Mengen von den mütterlichen Reproduktionsgeweben abgegeben werden. Zu ihrer Rolle für die Reifung der Keimzellen und die Entwicklung des Embryos wurde bisher nur wenig geforscht. Die Studien von Ferraz werden an klinisch relevanten Großtierspezies durchgeführt. Sie sollen nicht nur unbekannte Aspekte des embryo-maternalen Dialogs aufzeigen, sondern potenziell die Techniken der assistierten Reproduktion und deren Schwangerschaftserfolg verbessern.

Gastinstitut: Ludwig-Maximilians-Universität München, Genzentrum, Lehrstuhl für Molekulare Tierzucht und Biotechnologie
Gastgeber: Prof. Dr. Eckhard Wolf

Danila Barskiy

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Dr. Danila Barskiy

geboren in Russland, wo er an der Staatlichen Universität Nowosibirsk studierte und promovierte. 2015 ging Danila Barskiy in die USA. Dort forscht er zunächst als Postdoctoral Fellow am Institute of Imaging Science der Vanderbilt University in Nashville, Tennessee. 2017 wechselte er als Postdoctoral Associate an die University of California, Berkeley. Barskiy wurde bislang unter anderem mit der Medal of the Russian Academy of Sciences for young scientists ausgezeichnet und erhielt 2018 den Postdoctoral Development Award der Berkeley Postdoctoral Association.

Physikalische Chemie

Neue Wege zu erschwinglicheren Magnetresonanz-Untersuchungen
Eng, laut, langwierig: MRT oder auch NMR für Nuclear Magnetic Resonance zählt zum Standard der heutigen Medizin. Doch wer schon einmal so eine Untersuchung mitmachen musste, weiß wie unkomfortabel das sein kann. Zudem ist das Bildgebungsverfahren vergleichsweise teuer. Danila Barskiy forscht an neuen Methoden, die NMR zu beschleunigen und erschwinglicher zu machen. Die NMR nutzt – grob zusammengefasst – Magnetfelder, um die Drehung der Atomkerne im Körper (Kernspins) anzuregen und ihr magnetisches Verhalten zu messen, zu analysieren und abzubilden. Bislang werden dabei vor allem starke Magnetfelder eingesetzt. Die Schwäche dieses Verfahrens: Es ist sehr unempfindlich. Das macht Untersuchungen an Patient*innen so langwierig und chemische Analysen recht aufwendig. Danila Barskiy verfolgt einen anderen Ansatz. Statt mit hohen Magnetfeldstärken arbeitet er mit niedrigen Magnetfeldern, sogenannten ZULF Magneten (Zero-to-ultra-low-field NMR). Zudem setzt er Hyperpolarisationstechniken ein, um die Kernspinpolarisation und damit die NMR-Signale zu erhöhen.

Barskiys Ziel als Sofja Kovalevskaja-Preisträger in Mainz: Die Grundlagen der Physik und Chemie der Hyperpolarisation des Kernspins untersuchen und neue Ansätze zur Detektion von NMR-Signalen ohne Magnetfelder finden – und damit den Weg zu neuen, erschwinglicheren Technologien ebnen.

Gastinstitut: Johannes Gutenberg-Universität Mainz, Institut für Physik, Arbeitsgruppe Quanten-, Atom- und Neutronenphysik (QUANTUM)
Gastgeber: Prof. Dr. Dmitry Budker

Agnieszka Golicz

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Dr. Agnieszka Golicz

ist polnische Staatsbürgerin. Sie studierte Molekulargenetik im Vereinigten Königreich und wurde 2016 in Bioinformatik an der Universität von Queensland in Brisbane, Australien, promoviert. Sie wurde für ihre Forschung vielfach ausgezeichnet und war bis Juni 2020 als McKenzie Fellow an der Universität von Melbourne, Australien, tätig.

Pflanzenzüchtung

Komplexe Pflanzengenome entschlüsseln
Ob Raps, Kohl oder andere Kulturpflanzen: Um sie optimal zu züchten, ist es wichtig ihre Gene zu kennen. Die Gene steuern in Millionen von Varianten alle Merkmale der Pflanze. Sie bestimmen zum Beispiel auf welchen Böden oder in welchem Klima eine Pflanze gut wächst.
In den letzten Jahrzehnten wurden bereits die Genome von zahlreichen Arten entschlüsselt. Trotzdem sind viele Kontrollprozesse in der Genetik von Pflanzen weiterhin nur oberflächlich bekannt. Als Bioinformatikerin untersucht Agnieszka Golicz Genomsequenzdaten von Pflanzen. Ihre Forschung zu Mustern in Genomsequenzen trägt dazu bei herauszufinden, wie komplexe Pflanzengenome organisiert sind und wie diese Gene schließlich die Merkmale der Pflanzen beeinflussen.

Golicz hat bereits die Evolution der Gene verschiedener Wild- und Nutzpflanzen untersucht, nun will sie als Sofja Kovalevskaja-Preisträgerin mit innovativen Techniken die Rolle der dreidimensionalen Genomstruktur und nicht für Proteine kodierender DNA-Sequenzen bei der Genregulation aufklären. Ein wichtiges Modell wird dabei die Rapspflanze sein, die als Lieferant von Öl eine große wirtschaftliche Bedeutung hat. Anhand ihres Genoms werden Prozesse erläutert, mit denen funktionelle Sequenzvarianten die Genexpression, Evolution und Leistung einer wichtigen Nutzpflanze beeinflussen.

Gastinstitut: Justus-Liebig-Universität Gießen, Institut für Pflanzenbau und Pflanzenzüchtung
Gastgeber: Prof. Dr. Rod Snowdon

Gregory Maurice Green

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Dr. Gregory M. Green

in den USA geboren, studierte Physik, Geschichte und Deutsch an der University of Michigan, Ann Arbor, USA, und in Deutschland, bevor er 2016 an der Harvard University, Cambridge, USA, in Astronomie und Astrophysik promoviert wurde. Er wechselte dann als Porat Postdoc Fellow an das Kavli Institute for Particle Astrophysics and Cosmology der Stanford University.

Astrophysik

Eine 3D-Karte unserer Milchstraße
Gegen Staub kommt man einfach nicht an, er stört, schlimmstenfalls entwickelt man sogar eine Allergie gegen seine Bestandteile – kurz, er ist im Haus ein ständiges Ärgernis. Ganz so verhielt es sich lange Zeit auch im All. Kosmischer Staub war ein Ärgernis für Astronomen, weil er sie an der Beobachtung entfernter Sterne hinderte. Wenn man genau wüsste, wo sich Staubwolken befinden, könnte man damit auch besser einschätzen, wie sie die Beobachtung der Milchstraße beeinflussen. Denn durch Staubwolken hindurch betrachtet erscheinen Sterne rötlicher.
Gregory M. Green hat hier Abhilfe geschaffen: Er hat die erste dreidimensionale Karte der Verteilung von interstellarem Staub in der Milchstraße erstellt, basierend auf einer Unmenge an Daten, die unter anderem die Gaia-Mission der ESA geliefert hat. Er gilt mit seinen data mining-Methoden als weltweit führender Wissenschaftler in der Kartierung der Milchstraße und hilft damit anderen Wissenschaftler*innen, deren Struktur besser zu verstehen. Anhand seiner Berechnungen können beispielsweise die Beobachtungsdaten von Sternen „ent-rötet“ werden, das heißt die Schwächung des Sternenlichts durch den Staub kann korrigiert werden.

Als Sofja Kovalevskaja-Preisträger am Max-Planck-Institut für Astronomie in Heidelberg hat Green nun vor, mithilfe von Sternphotometrie, Astrometrie und Spektroskopie eine neue Generation von 3D-Karten der Staubverteilung in unserer Galaxie zu entwickeln. Damit werden bessere quantitative Analysen der Sterne unserer Milchstraße und ein genaueres Verständnis ihrer Entwicklung möglich.

Gastinstitut: Max-Planck-Institut für Astronomie, Heidelberg, Abteilung Galaxien und Kosmologie
Gastgeber: Prof. Dr. Hans-Walter Rix

Anna-Lena Horlemann

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Dr. Anna-Lena Horlemann

ist gebürtige Deutsche. An der Ruhr-Universität Bochum schloss sie 2007 den Diplomstudiengang Mathematik ab. 2013 wurde sie an der Universität Zürich, Schweiz, promoviert. Es folgten Postdoc-Aufenthalte an der Monash University und University of Melbourne in Australien sowie an der École polytechnique fédérale de Lausanne, Schweiz. Seit Frühjahr 2017 hat sie eine Assistenzprofessur an der Universität St. Gallen, Schweiz, inne.

Mathematik

Daten quantensicher verschlüsseln
Ob wir Geld überweisen, eine E-Mail schreiben oder beim Arzt die Krankenversicherungskarte vorlegen – es gibt kaum einen Lebensbereich, in dem wir nicht darauf angewiesen sind, dass unsere Daten sicher verschlüsselt und vor ungewünschtem Zugriff geschützt sind. Vor allem, wenn es um Staats- oder Firmengeheimnisse sowie sensible Daten im Flug- und Schiffsverkehr oder in der industriellen Produktion geht. Zurzeit werden digitale Daten durch asymmetrische Verschlüsselungsverfahren geschützt. Die Codierungen basieren auf schwierigen mathematischen Problemen wie der Primfaktorzerlegung oder dem Finden diskreter Logarithmen. Kein Computer ist zurzeit in der Lage, diese in überschaubarer Zeit zu lösen. Allerdings warnen Experten, dass zukünftige Quantencomputer schon in wenigen Jahren in der Lage sein könnten, die heutigen Verschlüsselungsverfahren zu knacken.

Anna-Lena Horlemann wird als Sofja Kovalevskaja-Preisträgerin in ihrem Forschungsvorhaben auf dem Gebiet der Post-Quantum–Kryptographie Verschlüsselungsalgorithmen unter anderem auf Basis mathematischer Gitter oder fehlerkorrigierender Codes auf ihre Sicherheit überprüfen und gegebenenfalls Ansätze für neue Verschlüsselungsverfahren etablieren. Ziel ist es, Verfahren zu standardisieren, die auch den Rechenleistungen von Quantencomputern standhalten und dennoch in langlebige, schon existierende Technologien integriert werden können.

Gastinstitut: Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) Oberpfaffenhofen, Institut für Kommunikation und Navigation
Gastgeber: Prof. Dr. Christoph Günther

André F. Martins

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Dr. André F. Martins

aus Portugal stammend, machte zunächst einen Master-Abschluss in Biochemie an der dortigen Universidade de Coimbra und wechselte dann nach Frankreich an die Université d’Orléans, wo er 2013 in Chemie und Biochemie promoviert wurde. Als Postdoc ging Martins anschließend in die USA, wo er an der University of Texas at Dallas sowie am Southwestern Medical Center der Universität als Research Associate tätig war. Aktuell ist er Leiter einer Forschungsgruppe am Universitätsklinikum Tübingen.

Bildgebungsverfahren

Den Tumor verstehen
Bösartige solide Tumore, also feste Krebsgeschwüre, die sich in verschiedenen Organen entwickeln können, lassen sich in den allermeisten Fällen nicht mit einer sogenannten Monotherapie bekämpfen. Deshalb kommen verstärkt Kombinationstherapien zum Einsatz, die präziser und personalisierter, aber auch teurer und komplexer sind. Eine reine Erfassung des Volumens und die Lokalisation eines Tumors, wie es die gängigen Verfahren CT, MRT und PET-CT ermöglichen, sind dafür nicht mehr ausreichend. Vielmehr ist es notwendig, sich den metabolischen Charakter, also die Stoffwechselaktivität der Krebszellen anzuschauen, da dieser Auswirkungen auf die Mikroumgebung des Tumors haben kann. Dort setzt die Forschung von André Martins an, der sich mit nicht-invasiver, präklinischer Bildgebung beschäftigt und bereits als Postdoc intelligente Bildgebungssensoren entwickelt hat, die zum Beispiel bei Diabetes und Prostatakrebs eingesetzt werden.

Als Sofja Kovalevskaja-Preisträger an der Universität Tübingen möchte er nun den Metabolismus von Tumoren mit modernster nicht-invasiver Hybridbildgebung und einer mit Methoden des maschinellen Lernens unterstützten Bildauswertung untersuchen.

Gastinstitut: Eberhard Karls Universität Tübingen, Universitätsklinikum, Abteilung für Präklinische Bildgebung und Radiopharmazie
Gastgeber: Prof. Dr. Bernd Pichler

Mar Rus-Calafell

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Dr. Mar Rus-Calafell

stammt aus Spanien und absolvierte dort ihr Psychologiestudium an der Universität der Balearen in Palma und der Universität Barcelona. Von 2008 bis 2013 arbeitete sie als klinische Psychologin am Hospital d'Igualada in Barcelona. 2013 wurde sie an der Universität Barcelona promoviert. Nach Forschungsaufenthalten in Oxford, Paris und London forscht und lehrt sie jetzt als Postdoc an der Ruhr-Universität Bochum.

Psychologie

Psychotische Symptome bei Jugendlichen
Verfolgungsangst oder das Hören von Stimmen sind nicht nur Symptome bestimmter psychischer Krankheiten – sie treten allgemein häufig bei Jugendlichen auf. Wenn diese Erfahrungen anhalten und Stress bei den Betroffenen auslösen, kann dies darauf hindeuten, dass sie später psychische Erkrankungen entwickeln. Doch in welchen Fällen führt das Hören von Stimmen im Jugendalter zu ernsthaften Störungen beim Erwachsenen? Obwohl die meisten psychischen Gesundheitsprobleme in der Adoleszenz beginnen, existiert zu dieser Frage bisher nur wenig Forschung mit Jugendlichen. Hier setzt die Arbeit von Mar Rus-Calafell an. Die Psychologin blickt auf zehn Jahre Erforschung und Behandlung von Menschen mit Psychosen zurück und hat verschiedene Therapieverfahren für Jugendliche mit entwickelt.

Als Sofja Kovalevskaja-Preisträgerin wird sie der Frage nachgehen, welche psychologischen und sozialen Faktoren für anhaltende und belastende psychotische Erfahrungen bei Jugendlichen verantwortlich sind. Dazu wird sie an der Ruhr-Universität Bochum mit einer Langzeitstudie und Tiefeninterviews belastende Symptome bei Jugendlichen über einen längeren Zeitraum beobachten. Die gewonnenen Erkenntnisse liefern die Basis für die Entwicklung und Erprobung neuer Behandlungsmodelle. Zugleich wird das Projekt jungen Menschen eine Plattform zur Verfügung stellen, die sie unterstützt und bei der Bewältigung alltäglicher Herausforderungen begleitet.

Gastinstitut: Ruhr-Universität Bochum, Forschungs- und Behandlungszentrum für psychische Gesundheit (FBZ)
Gastgeberin: Prof. Dr. Silvia Schneider

Torben Schiffner

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Dr. Torben Schiffner

stammt aus Deutschland und studierte an der Universität Hamburg und am Imperial College in London, Vereinigtes Königreich, Molekulare Lebenswissenschaften sowie Molekularbiologie und Viruspathologie. 2014 wurde er an der Universität Oxford, Vereinigtes Königreich, promoviert. Nach Postdoc-Studien an der Universität Oxford und am The Scripps Research Institute, San Diego, Vereinigte Staaten, ist er zuletzt als wissenschaftlicher Mitarbeiter für The Scripps Research Institute tätig gewesen.

Strukturelle Biologie

Computergestützte Impfstoffentwicklung
Klassische Impfstoffe setzen abgeschwächte Erreger oder Virusbausteine ein, gegen die der Körper Antikörper bildet. Bei Viren gelingt das nicht immer, denn ihre Oberflächenstruktur ist sehr variabel und kann sich ständig ändern, so dass sie im Fall einer tatsächlichen Infektion vom Immunsystem manchmal nicht mehr erkannt werden. Deshalb konzentriert sich der Mikrobiologe Torben Schiffner bei der Suche nach einem Impfstoff gegen das Corona-Virus SARS-COV-2 auf die Epitope auf der Oberfläche der Viren. Dabei handelt es sich um die Molekülabschnitte, die den Körper veranlassen, jene spezifischen Antikörper zu bilden, die in der Lage sind, das Virus erfolgreich zu bekämpfen.

Mithilfe der Computersoftware ROSETTA ist es Schiffners Gastgeber, Humboldt-Professor Jens Meiler, und dessen Fachkollegen schon gelungen, die Struktur der hochwirksamen Antikörper zu identifizieren, die im Blut von Corona-Patienten aus Wuhan gefunden worden sind. Torben Schiffner wird als Sofja Kovalevskaja-Preisträger die Epitope identifizieren und mithilfe des Computers nachbauen, die nach dem Schlüssel-Schloss-Prinzip zu diesen Antikörpern passen. ROSETTA erlaubt es, kostensparend und in kürzester Zeit ihre molekulare Struktur zu gestalten und Vorhersagen über das Bindungsverhalten zu treffen. Schiffner verfügt auch über die experimentelle Erfahrung, um die in Kombination mit einem Protein als Impfstoff in Frage kommenden Molekülabschnitte dann im In-vitro-Experiment zu testen und durch „gerichtete Evolution“ zu optimieren. Diese Vorgehensweise wird Schiffner in Zukunft auch auf andere Viren anwenden, die der Impfstoffforschung bisher Schwierigkeiten bereitet haben, zum Beispiel auf das Hepatitis-C Virus.

Gastinstitut: Universität Leipzig, Medizinische Fakultät, Institut für Wirkstoffentwicklung
Gastgeber: Prof. Dr. Jens Meiler