Wie uns technische Lösungen vor Krankheiten schützen können, ist das gemeinsame Thema von sechs wissenschaftlichen Projekten an drei Grazer Universitäten. Die Universität Graz, TU Graz und Med Uni Graz fördern im Rahmen ihrer Kooperation BioTechMed-Graz die Forschungen mit rund 3,7 Millionen Euro.
Elias Karabelas, Institut für Mathematik und Wissenschaftliches Rechnen, Uni Graz:
Herz-Patient:innen eine personalisierte Therapie bieten: Das soll dank maschinellem Lernen möglich werden. Der Computerwissenschafter Elias Karabelas erforscht, wie virtuelle Nachbildungen des Herzens dazu beitragen können, maßgeschneiderte Behandlungen zu finden.
Linda Waldherr, Lehrstuhl für medizinische Physik und Biophysik, Med Uni Graz
Die klassische Chemotherapie tötet nicht nur Tumorzellen, sondern schädigt auch das Immunsystem. Die Biochemikerin Linda Waldherr entwickelt deshalb ein Implantat, das eine lokal exakt ansteuerbare Chemobehandlung ermöglicht und die Wirkung von Immuntherapien verstärkt.
Mahmoud Abdellatif, Klinische Abteilung für Kardiologie, Med Uni Graz
Von einer Herzschwäche spricht man, wenn sich der Muskel nicht mehr richtig zusammenziehen oder mit Blut füllen kann. Der Kardiologe Mahmoud Abdellatif erforscht, wie Fehlregulationen in Herzmuskelzellen zu dieser Erkrankung beitragen können.
Simon Sedej, Klinische Abteilung für Kardiologie, Med Uni Graz
Kann die Kombination aus erhöhtem Vitamin B3-Stoffwechsel und körperlicher Aktivität das Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Typ II-Diabetes senken? Das will das Konsortium INTERACD+ unter der Leitung von Simon Sedej herausfinden.
Daniel Kracher, Institut für Molekulare Biotechnologie, TU Graz
Wie können sich krankmachende Mikroorganismen vor dem Immunsystem verstecken? Das will der Biochemiker Daniel Kracher am Beispiel des Cholera-Erregers herausfinden. Konkret untersucht er eine Art von Eiweißmolekülen, die es Bakterien erlaubt, „unsichtbar“ zu werden.
Horst Lechner, Institut für Biochemie, TU Graz
Horst Lechner beschäftigt sich mit dem gezielten Design von Enzymen, die danach bestimmte Eigenschaften besitzen sollen. Der Biochemiker nutzt Deep-Learning-Methoden, um die Bindestellen von einem Enzym in das aktive Zentrum eines anderen zu implantieren. So können Eiweißmoleküle für spezielle biochemische Anwendungen, wie etwa das Scheiden von Proteinen an spezifischen Stellen, designt werden.