Die Helmholtz-Doktorandenpreisträger

Doktorandenpreis für sechs Nachwuchs-Talente

Bei Helmholtz forschen mehr als 8.000 Doktorandinnen und Doktoranden. Sechs von ihnen wurden jetzt ausgezeichnet. Mit dem Doktorandenpreis würdigt Helmholtz jedes Jahr die besten und originellsten Promotionsarbeiten.

Mahak Singhal, DKFZ - Wie lassen sich Metastasen schneller erkennen und behandeln?

Metastasen, die Absiedlungen bösartiger solider Tumoren, sind für die allermeisten Krebstodesfälle verantwortlich. Die Tumorzellen nutzen für ihre Verbreitung im Körper die Blut- und Lymphgefäße und müssen dabei intensiv mit den Zellen der Gefäßwand (Endothelzellen), die die Blutgefäße auskleiden, interagieren.

An dieser Schnittstelle von Gefäßbiologie und Tumorbiologie forscht Mahak Singhal mit dem Ziel, die Mechanismen der Metastasierung besser zu verstehen. Auf Basis dieser Erkenntnisse könnten neue diagnostische und therapeutische Verfahren entstehen. Singhal konnte aufklären, welche Rolle bestimmte Signal- und Rezeptormoleküle der Endothelzellen bei der Ausbreitung von Tumoren spielen. Darüber hinaus konnte er im Tiermodell zeigen, dass Antikörper gegen diese Steuerproteine bei verschiedenen Tumoren die Bildung von Metastasen unterdrücken können. In seiner jüngsten Arbeit entdeckte er, dass Primärtumoren die Endothelzellen systemisch umprogrammieren, um die metastatische Besiedlung vorzubereiten. Es gelang ihm, ein dafür verantwortliches Protein zu identifizieren und in Mäusen genetisch auszuschalten. Daraufhin entwickelten die Tiere weniger Metastasen.

Die Arbeiten von Mahak Singhal zeichnet besonders aus, dass er die Prozesse der Metastasierung in menschlichen Tumoren möglichst getreu in präklinischen Systemen nachahmt. Dadurch lassen sich neue therapeutische Zielstrukturen identifizieren, die ein hohes Potenzial auf den Menschen übertragen zu werden.

Martin Schuster, DLR - Wie können autonome Roboter bei der Erkundung von Planeten ihre Umgebung genauer erfassen?

Bei der Erkundung externer Planeten oder Monde kommen häufig kleinere autonome Roboter zum Einsatz. Damit sie koordiniert zusammenarbeiten und Karten von ihrer Umgebung erstellen können, müssen sie Informationen über ihren Standort und ihre Umgebung miteinander teilen. Die Forschung von Martin Schuster kombiniert in seiner Doktorarbeit verteilte lokale und dezentrale globale Methoden für die Berechnung und den Austausch von Schätzungen der Roboterposen sowie 3D-Umgebungsmodellen. Die Methoden berücksichtigen besonders die Unsicherheiten verrauschter Daten weltraumtauglicher Sensortypen wie z.B. Stereokamerasysteme.

Im Rahmen der Helmholtz-Projekte ROBEX und ARCHES konnte Martin Schuster seine Arbeiten auf verschiedenen Robotersystemen in Mars- und Mond-ähnlichen Umgebungen sowie bei einer mehrwöchigen Mondanalog-Testkampagne auf dem Vulkan Ätna erfolgreich evaluieren und vor internationalem Fachpublikum demonstrieren. Seit 2018 leitet Martin Schuster das Team Planetary Exploration Operations am Institut für Robotik und Mechatronik des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) und befasst sich mit dem Transfer seiner Methoden zur Umweltmodellierung aus der grundlegenden Forschung sowohl in echte Weltraummissionen (MMX: Navigation eines Rovers auf dem Mars-Mond Phobos) als auch in terrestrische Anwendungsgebiete (AHEAD: Assistierte Teleoperation für humanitäre Hilfslieferungen).

Miriam Brosi, KITWie lassen sich Teilchenbeschleuniger besser steuern und überwachen?

Bei den Synchrotronstrahlungsquellen der nächsten Generation und kompakteren Beschleunigeranlagen für industrielle und medizinische Anwendungen ist eine schnelle und effiziente Überwachung und Steuerung der beschleunigten Elektronenpakete entscheidend. Miriam Brosi hat in ihrer Promotion eine neue Messmethode entwickelt, die es ermöglicht, die Dynamik und Instabilitäten der Pakete um das 10.000-fache schneller zu erfassen. Damit ist es möglich, innerhalb einer Sekunde einen Schnappschuss aufzunehmen. Diese Innovation, kombiniert mit dem gewonnenen Verständnis der Instabilität, eröffnet neue Möglichkeiten in der Kontrolle und Diagnose von Synchrotronstrahlungsquellen.

Nils Hutter, AWIWie können Veränderungen des Meereises in Klimamodellen erfasst werden?

Das arktische Meereis spielt eine große Rolle für das Klima. In den Klimamodellen werden die Meereis-Areale als große Flächen behandelt. Bereits seit Ende 2014 beschäftigt sich Preisträger Nils Hutter am Alfred-Wegener-Institut, Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung (AWI) damit, wie Meereis als ein Mosaik einzelner Schollen in Klimamodellen abgebildet werden kann. In seiner Promotionsarbeit konnte er zeigen, dass sein entwickeltes Modell Meereis realistisch als einzelne Schollen abbilden und in Klimamodellen genutzt werden kann. Damit können alle Prozesse, die entlang von Rissen im Eis stattfinden, besser abgebildet werden. Die Meereissimulation von Nils Hutter sind die Voraussetzung dafür, Meereisprozesse auch in Klimamodellen realistischer eingehen. Dadurch können wesentlich genauere regionale Meereisvorhersagen und Klimaprojektionen gemacht werden.

Edouard Fouché, KIT -Wie gewinnen wir schneller wertvolle Informationen aus riesigen Datenmengen?

In großen Datenmengen schlummert viel verborgenes Wissen. Durch sogenanntes Data-Mining lassen sich Muster oder Anomalien herausfiltern, mit denen künftig beispielsweise passende Therapien für neue Krankheiten gefunden oder Produktionsprozesse produktiver gestaltet werden könnten.  

Data-Mining wird jedoch zunehmend komplexer, da Daten oft multidimensional sind, also viele Attribute haben und kontinuierlich als Datenstrom eintreffen. Mit seiner Doktorarbeit liefert Edouard Fouché neuartige Ansätze für die Verbesserung der Extraktion von Informationen aus multidimensionalen Datenströmen.

Der Data Scientist etablierte zunächst ein neues Verfahren (Monte Carlo Dependency Estimation), das hilft die Abhängigkeit von Daten untereinander in einem riesigen Daten-Strom zu schätzen. In einem nächsten Schritt entwickelt Fouché zwei neue Algorithmen, die zum einen Statistiken effizient überwachen und überprüfen können (Scaling Multi-Armed Bandit), zum anderen zuverlässig Muster und Abweichungen identifizieren können (Streaming Greedy Maximum Random Deviation). Diese neuen Werkzeuge für die Wissensentdeckung helfen in der Praxis bei einem breiten Spektrum von Anwendungen in der Industrie, um beispielsweise Fehler zu erkennen oder vorausschauender zu warten.

Valeria Perseo, IPP Wie müssen Fusionskraftwerke gestaltet werden, um sie länger nutzen zu können?

Bei der Kernfusion wird das Fusionsplasma von einem Magnetfeld begrenzt. Die dynamischen Vorgänge in der Randzone, dort, wo das heiße Plasma in die kältere äußere Schicht übergeht, ist für die Forschung besonders interessant. Denn dort besteht Kontakt zwischen dem Plasma und den Bauteilen, die es begrenzen.

Valeria Perseo beschäftigte sich in ihrer Doktorarbeit mit den Strömungen im Rand eines Fusionsplasmas: Dazu baute und testete sie zwei Messapparaturen nach dem Prinzip der Coherence-Imaging-Spektroskopie. Nachdem sie eine Lösung für bekannte Schwachstellen des anspruchsvollen Messverfahrens gefunden hatte, betrieb sie die Systeme an der IPP-Fusionsforschungsanlage Wendelstein 7-X in Greifswald. Mit ihrer Hilfe lassen sich die Strömungen im äußeren Rand eines Fusionsplasmas detailgenau beobachten. Valeria Perseos Arbeit erlaubt es, die Strömungsmuster besser zu verstehen und eröffnet damit neue Möglichkeiten, Teilchen und Wärme aus einem Fusionsplasma auszukoppeln. Dies kann dazu beitragen, die Standzeit der dem Plasma zugewandten Bauteile in einem künftigen Fusionskraftwerk zu erhöhen.

Doktorandenpreis

Pressemitteilung

17.05.2021
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