Antibiotisch-osmoprotektive Ionische Flüssigkeiten

Die Therapie bakterieller Infektionen wird mangels der Entwicklung von Antiinfektiva mit neuartigen Wirkmechanismen und der zunehmenden Resistenz vieler Erreger immer schwieriger. Bereits heute ist die Behandlung Biofilm-assoziierter bakterieller Infektionen nur sehr eingeschränkt möglich.

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Life Sciences

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Projekte im normalen Entscheidungsverfahren

2025

Die nächste Generation der personalisierten Diagnostik mit KI und NMR ─ Deep Health

Im Rahmen des Projekts werden die Fortschritte der Kernspinresonanz (NMR) und künstlichen Intelligenz kombiniert, um auf Basis von individuellen Stoffwechselprofilen aus Blutproben Gesundheitszustände und Krankheitsrisiken zu identifizieren. Der Schwerpunkt des Projekts liegt auf der Entwicklung eines KI-Basismodells, das die komplexen Muster und Strukturen von NMR-Spektren menschlicher Blutproben versteht. Um dies zu erreichen, wird das Basismodell zunächst mit einer großen Menge an nicht-gelabelten NMR-Daten trainiert. Anschließend erfolgt ein Finetuning, bei dem das Modell gezielt für spezifische Aufgaben nachtrainiert wird, wie etwa die Quantifizierung von Substanzen in Blutproben oder die Extraktion von Gesundheitsinformationen. Damit eröffnet das KI-Basismodell vielfältige Anwendungsmöglichkeiten im Gesundheitsmonitoring bzw. der personalisierten Medizin.

Projekte im normalen Entscheidungsverfahren

2025

Biophysikalische Charakterisierung von therapeutischen Immunglobulin M ─ TheraM

Therapeutische Antikörper der Klasse IgG gehören zu den erfolgreichsten Medikamenten gegen verschiedene Erkrankungen, wie z. B. Krebs oder virale Infektionen. Aufgrund ihrer Vorteile werden zukünftig auch komplexere Antikörperformate wie IgM, in dem fünf oder sechs Antikörperuntereinheiten verknüpft sind, therapeutisch eingesetzt werden. Für diese werden neue Analysemethoden benötigt. In diesem Projekt werden unter Zuhilfenahme von speziell engineerten IgM-Molekülen Analyseverfahren entwickelt, die es ermöglichen, Antikörper mit multiplen Antigenbindespezifitäten umfassend zu charakterisieren, wobei ein Fokus auf der Analyse der komplexen Glykosylierung liegt.

Life Sciences

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