ERC-Förderung für Entwicklung neuartiger Biosensoren

ERC-Förderung für Entwicklung neuartiger Biosensoren

Der Regensburger Professor für Synthetische Mikrobiologie, Markus Jeschek, erhält vom Europäischen Forschungsrat den mit 1,5 Mio. Euro dotierten ERC Starting Grant für die Entwicklung neuartiger Biosensoren auf Basis von Proteinen und RNA.

Biosensoren können Produktmoleküle detektieren und dabei leicht auszulesende, fluoreszente Signale in verschiedenen Farben ausgeben
Biosensoren können Produktmoleküle detektieren und dabei leicht auszulesende, fluoreszente Signale in verschiedenen Farben ausgeben.

Mit den ERC Starting Grants fördert der Europäische Forschungsrat jährlich herausragende Forschungsprojekte von exzellenten Nachwuchswissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern am Anfang ihrer Karriere. Die Projekte der Forschenden werden über einen Zeitraum von fünf Jahren mit insgesamt 1,5 Mio. Euro unterstützt. Einer, der die begehrte Förderung einwerben konnte, ist Markus Jeschek von der Universität Regensburg. Der Professor für Synthetische Mikrobiologie erhält die Förderung für das Projekt „Biosensing by Sequence-based Activity Inference“ – kurz BiosenSAI.

Mikrobielle Produktstämme mit Biosensoren aufspüren

Im Rahmen des Projekts wird sich das Team um Jeschek mit der datengetriebenen Entwicklung neuartiger Biosensoren beschäftigen, die aus Proteinen oder RNA bestehen. Diese Biosensoren sollen das Aufspüren von industriellen Produktmolekülen wie Grundchemikalien, Geschmacks- oder Geruchsstoffen in der Industrie erleichtern. Die gewünschten Moleküle könnten beispielsweise durch Fluoreszenz sichtbar gemacht werden und so bei der Suche nach neuen mikrobiellen Produktionsstämmen helfen, die genau dieses Produkt aus nachwachsenden Rohstoffen herstellen können.

Biosensoren mit KI  "à la carte" modellieren

Für die Entwicklung der neuartigen Biosensoren nutzen die Forschenden eine in Jescheks Team entwickelte Hochdurchsatztechnologie, die es erlaubt, Biosensoren besser zu verstehen und durch maschinelles Lernen mit hoher Präzision zu modellieren. Gleichzeitig setzen die Forschenden auf eine Kombination von modernen molekularbiologischen Methoden wie Next-Generation Sequencing und maschinellem Lernen durch künstliche Intelligenz. Diese Kombination soll am Ende ein "computergestütztes Design neuartiger Biosensoren quasi à la carte" ermöglichen. Die im Projekt BiosenSAI entwickelten Biosensoren sollen sowohl in der Chemie als auch in der Medizin breite Anwendung finden und Prozesse nachhaltiger machen.

bb