Unser multinationales Team bahnbrechender Wissenschaftler erforscht Nanomoleküle mit präzisionsgefertigter Auflösung der nächsten Generation, angetrieben von modernster KI-Innovation.
| Group Members | |||
| Ali Shaib | Group Leader | ali.shaib(at)… | +49 (0) 551 39 65276 |
| Dr. Milton Mondal | Postdoc | milton.mondal(at)… | +49 (0) 55139 65994 |
| Donatus Krah | PhD Student | donatus.krah(at)… | +49 (0) 551 39 65740 |
| Antonios Ntolkeras | PhD Student | antonios.ntolkeras(at)… | +49 (0) 55139 65994 |
| Sushovan Chanda | PhD Student | sushovan.chanda(at)… | +49 (0) 551 39 65740 |
| Komal Rani | PhD Student | komal.rani(at)… | +49 (0) 551 39 65621 |
| Mohamad Mahdi Alawieh | Intern, Bachelor’s degree | mohamad.alawieh(at)… | +49 (0) 551 39 65621 |
| Alina Heimbrodt | Research Technical Assistant | alina.heimbrodt(at)… | +49 (0) 551 39 65892 |
| Jonas Altendorf | Master’s Student | jonas.altendorf(at)… | +49 (0) 551 39 65740 |
| Megi Pergjegjaj | Med, PhD Student | ||
| Maryam Baghai | Med, PhD Student | ||
Über uns
Meine Gruppe befindet sich in der Abteilung für Neuro- und Sinnesphysiologie der Universitätsmedizin Göttingen unter der Leitung von Prof. Dr. Silvio O. Rizzoli. Wir haben die One-step Nanoscale Expansion (ONE) Mikroskopie entwickelt, eine innovative Super-Resolution-Technologie, die die biologische Grundlagenforschung verändert. Durch die Kombination der Prinzipien der Expansionsmikroskopie mit der Fluoreszenzfluktuationsanalyse ermöglicht diese innovative Methode unvergleichliche Visualisierungsmöglichkeiten. Sie ermöglicht es Forschern, komplizierte Details zu erforschen, von komplexen Geweben bis hin zu neuronalen Netzwerken, und die Ultrastruktur von Synapsen zu ergründen. Darüber hinaus können auch die Formen einzelner Proteinmoleküle beschrieben werden, was die Fluoreszenzmikroskopie an die Schwelle zur „echten molekularen Auflösung“ bringt und nie dagewesene Möglichkeiten in der Strukturbiologie eröffnet.
Mit der ONE-Mikroskopie werden Auflösungen von 1 Nanometer oder besser erreicht, wodurch Labore, die ausschließlich mit konfokalen Fluoreszenzsystemen ausgestattet sind, Zugang zu einem Präzisionsniveau erhalten, das bisher spezialisierten Geräten vorbehalten war. Diese Zugänglichkeit wurde in Nature als Meilenstein gelobt, der als „Demokratie in der Mikroskopie“, als „einzigartiger Fokus“ und als eine der „sieben Technologien, die man im Auge behalten sollte“ bezeichnet wurde. Die Frankfurter Allgemeine Zeitung bezeichnete das Projekt als „CRISPR-Cas9-Moment für die Strukturbiologie“, was seine transformative Wirkung auf dieses Gebiet widerspiegelt.
Mit dieser Technologie haben wir erfolgreich Peptide erweitert und abgebildet, darunter mCLING, ein Peptid mit acht Aminosäuren, das Membranen markiert. Das Peptid mCLING, das bisher aufgrund seiner geringen Dichte weder durch Elektronenmikroskopie (EM) noch durch Röntgenkristallographie aufgelöst werden konnte, kann nun in verblüffender Detailtreue dargestellt werden. Dieser Durchbruch wirft ein Licht auf bisher unzugängliche membranassoziierte Wechselwirkungen und eröffnet neue Wege der Erforschung.
Unsere Forschung nutzt diese Spitzentechnologie zusammen mit anderen Nicht-Fluoreszenzverfahren wie der bildgebenden Massenspektrometrie. Diese komplementären Ansätze verbessern unsere Fähigkeit, komplexe biologische Systeme zu erforschen und unser Verständnis der molekularen und strukturellen Mechanismen zu vertiefen. Indem wir wertvolle Einblicke in diese Mechanismen liefern, trägt unsere Arbeit dazu bei, molekulare Signaturen zu identifizieren, die für die Erkennung von Krankheiten wichtig sind. Diese Studien sind von entscheidender Bedeutung für die Aufdeckung der zellulären Funktionsstörungen, die bei Krankheiten wie der Parkinson-Krankheit auftreten, und bringen sowohl die Diagnostik als auch die therapeutische Entwicklung voran.
Künstliche Intelligenz revolutioniert unsere Fähigkeit, die umfangreichen Daten zu analysieren und zu interpretieren, die durch EINE Mikroskopie erzeugt werden. Unser engagiertes Team von KI-Spezialisten konzentriert sich auf die Verbesserung der Super-Resolution-Fähigkeiten und die Entwicklung anspruchsvoller Pipelines für die Erkennung, Segmentierung und 3D-Rekonstruktion komplexer Datensätze. Darüber hinaus konzentriert sich unsere KI-Grundlagenforschung auf Computer-Vision-Techniken, die spezielle Deep-Learning-Modelle zur Erkennung seltener Ereignisse wie Vesikelfusion, synaptische Übertragung und Kalziumwellen mit verbesserter Genauigkeit und Skalierbarkeit umfassen. Diese Fortschritte optimieren die Verarbeitung von Fluoreszenzdaten, wodurch die arbeitsintensive manuelle Analyse erheblich reduziert und die Präzision und Effizienz biologischer Untersuchungen verbessert wird.
Als junge und wachsende Gruppe beschäftigen wir uns mit den Herausforderungen großer und komplexer biologischer Datensätze. Wir arbeiten auch aktiv daran, die erreichbare Auflösung in bildgebenden Technologien zu verbessern und die Grenzen dessen, was auf der Nanoskala visualisiert werden kann, weiter zu verschieben. Vor allem im Bereich KI wollen wir unsere Fähigkeit verbessern, unterschiedliche Datensätze zu verarbeiten, zuverlässige Methoden zur Merkmalsextraktion entwickeln und Lösungen für die Automatisierung der Datenanalyse und -visualisierung schaffen. Unser Schwerpunkt liegt auf der Verfeinerung dieser Werkzeuge, um Entdeckungen in der Grundlagenforschung zu unterstützen und mögliche Anwendungen in der Diagnostik und Therapie zu erforschen.
