ERC Advanced Grant für Fabian Theis
Förderung von Projekt "DeepCell"

Fabian Theis, Professor für Mathematische Modellierung biologischer Systeme an der TUM und Direktor des Instituts für Computational Biology bei Helmholtz Munich erhält vom Europäischen Forschungsrat (ERC) einen seiner hoch dotierten Advanced Grants für sein Projekt "DeepCell". Das Ziel ist es, mit Machine Learning vorherzusagen, wie Zellen auf Medikamente reagieren.
Über das Projekt "DeepCell"
Die molekulare Zellbiologie zielt darauf ab, Zellen und ihre Reaktion auf externe Signale zu verstehen. Einzelzellgenomik ermöglicht es Wissenschaftler*innen heutzutage, den inneren Zustand einer Zelle in noch nie dagewesenem Detail auszulesen.
In seinem vom ERC geförderten Projekt "DeepCell" wird Fabian Theis Ansätze des maschinellen Lernens für die Einzelzellgenomik entwickeln, um das Verhalten einer Zelle bei externen Störungen systematisch zu modellieren. Dabei konzentriert er sich auf das bislang wenig erforschte Gebiet der medikamenteninduzierten Störungen mit Einzelzellauslesungen. Bei Erfolg könnte „DeepCell“ optimale Vorhersagen des Behandlungserfolgs für neue Zelltypen ermöglichen. Auf diese Weise würde es möglich, In-silico-Arzneimittelscreens durchzuführen und somit die Entwicklung von neuen Medikamenten zu beschleunigen. Auch auf die klinische Praxis würden sich die neugewonnenen Möglichkeiten auswirken.
Die ERC Advanced Grants
Fabian Theis ist einer von 185 Gewinnern des jährlichen ERC-Wettbewerbs für Advanced Grants. Der Preis fördert die innovativsten Forschungsprojekte exzellenter Wissenschaftler*innen, die in den letzten zehn Jahren Spitzenleistungen erbracht haben.
Forscher*innen an der TUM konnten bislang insgesamt 157 der renommierten ERC Grants einwerben. Diese werden jedes Jahr in verschiedenen Kategorien vergeben. Sie sind mit bis zu 2,5 Millionen Euro dotiert.
Es ist der zweite Advanced Grant an unserer Fakultät - nach bisher 4 ERC Starting Grants und 3 ERC Consolidator Grants. Fabian Theis wurde 2010 mit einem ERC Starting Grant ausgezeichnet.