Am 5. Juni 2025 wurde Simon Elsässer als neuer Alexander von Humboldt-Professor an die Universität Freiburg berufen. Elsässer ist ein renommierter Forscher, der sich intensiv mit der Interpretation des genetischen Bauplans menschlicher Zellen beschäftigt, insbesondere während der entscheidenden Phasen der Embryonalentwicklung. Seine Untersuchungen sind von großer Bedeutung, da Zellen Informationen aus ihrer Vergangenheit sowie aktuelle Umweltsignale nutzen, um Embryostrukturen zu entwickeln. Mit einem breiten Methodenspektrum, das Genomik, Proteomik und Synthetische Biologie umfasst, arbeitet er daran, zu verstehen, wie Zellen Informationen auf molekularer Ebene verarbeiten.
Ein zentrales Forschungsthema von Elsässer ist das „Vergessen“ der ursprünglichen Bestimmung von Zellen, welches zur Entstehung von Tumoren führen kann. Diese Erkenntnisse sind nicht nur für die Grundlagenforschung von Bedeutung, sondern auch für die Umsetzung in klinische Anwendungen. Elsässer, der seit 2015 als Associate Professor am Karolinska Institutet in Solna, Schweden, tätig ist, hat bereits bedeutende Erfolge in seiner akademischen Laufbahn erzielt, darunter die Einwerbung eines ERC Starting Grants und eines ERC Consolidator Grants. Seine Berufung zur Humboldt-Professur ist eine Auszeichnung, die von der Alexander von Humboldt-Stiftung vergeben wird und als höchstdotierter deutscher Wissenschaftspreis gilt, um Spitzenforscher*innen zu fördern, die nach Deutschland wechseln.
Forschung für dringliche gesellschaftliche Herausforderungen
Die Alexander von Humboldt-Professur fördert langfristige, zukunftsweisende Forschungen in Deutschland und zielt darauf ab, die internationale Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Forschung zu stärken. Seit der Einführung der Humboldt-Professuren im Jahr 2008 erfolgt die Vergabe jährlich im Rahmen des Internationalen Forschungsfonds. Besonders innovativ ist die Einführung der Humboldt-Professuren für Künstliche Intelligenz (KI) im Jahr 2020, die auf die Verbindung von KI-Entwicklungen mit medizinischen Anwendungen abzielt.
Ein relevantes Beispiel sind die aktuellen Forschungen des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT), die den Einsatz von KI in der Genomforschung untersuchen. Diese Projekte, die vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert werden, sind darauf ausgelegt, neue therapeutische Ansätze für schwere Krankheiten zu entwickeln und potentielle nichtmedizinische „Verbesserungen“ des Erbguts zu erforschen. Durch den Einsatz fortgeschrittener Formen des Maschinellen Lernens, wie Deep Learning, könnten komplexe biophysikalische Zusammenhänge im menschlichen Erbgut besser verstanden werden.
Verknüpfung von Wissenschaft und Medizin
Die Herausforderung der Früherkennung genetischer Krankheiten wird durch den Pionier Peter N. Robinson beleuchtet. Robinson, der 2008 die Human Phenotype Ontology entwickelte, hat eine Datenbank geschaffen, die klinische Erscheinungsbilder von Krankheiten Genmutationen und Syndromen zuordnet. Diese Datenbank ist mit 13.000 Krankheitsmerkmalen und 156.000 Anmerkungen zu Erbkrankheiten äußerst umfangreich. Seine Entwicklungen in der computergestützten Phänotyp-Analyse ermöglichen eine effektive Diagnostik genetischer Erkrankungen, die oft durch variierende Symptome und klinische Erscheinungsbilder erschwert wird.
Robinsons Algorithmen helfen dabei, Genom- und Exom-Sequenzen zu analysieren und Zusammenhänge zu klinischen Erscheinungsbildern herzustellen. Das Berlin Institute of Health in der Charité (BIH) strebt an, Robinson für bioinformatische Translationsforschung zu gewinnen, um die Lücke zwischen Data Science und angewandter Medizin zu schließen. Ziel ist die Realisierung maßgeschneiderter Präzisionsbehandlungen für genetische Krankheiten.
Insgesamt verdeutlichen die Forschungsansätze von Elsässer, Robinson und den Teams an Einrichtungen wie dem KIT die bedeutende Rolle, die innovative Technologien und interdisziplinäre Zusammenarbeit in der modernen Medizin und Forschung spielen. Die Kombination von Grundlagenforschung, technischen Entwicklungen und klinischer Anwendung präsentiert vielversprechende Perspektiven für zukünftige Therapien und die Verbesserung der Gesundheit der Gesellschaft.
