Aktuelle Ausschreibung: Preis der Stiftung 2024
Die Stiftung „Diagnostik hilft“ vergibt jährlich den mit 5.000 EUR dotierten Preis an Nachwuchswissenschaftler und Nachwuchswissenschaftlerinnen für herausragende Arbeiten auf dem Gebiet der biomedizinischen Diagnostik, insbesondere für die (Weiter-)Entwicklung neuer diagnostischer Verfahren zur frühzeitigen Erkennung von Krankheiten. Angesprochen werden Forschende aus den Lebenswissenschaften und aus der IT-Technologie.
Die Bewerbungsunterlagen sollten
ein Motivationsschreiben mit Informationen zur bisherigen Forschungstätigkeit und wissenschaftlicher Perspektive (ca. 2 Seiten) ,
den Lebenslauf und die Publikationsliste sowie
eine Kurzdarstellung der Forschungsarbeiten in allgemein verständlicher Form für die Öffentlichkeit (max. ¾ DIN A-4 Seite) enthalten.
Eigenbewerbungen und Fremdvorschläge sind möglich.
Deadline für die Einreichung der Bewerbung: 25. Mai 2024.
Die Preisverleihung erfolgt anlässlich eines Symposiums der Stiftung am 11. September 2024.
Die Unterlagen sind in elektronischer Form als ein PDF-Dokument bis zum 25.05.2024 an den Vorstand der Stiftung zu richten:
Stiftung Diagnostik hilft
z. Hd. Frau Gabriela Nesemann
c/o Institut für Medizinische Mikrobiologie, Virologie und Hygiene
Universitätsklinikum Eppendorf
Martinistr. 52
20246 Hamburg
E-Mail: info@diagnostik-hilft.de
Preisverleihung 2023
Der Preis der STIFTUNG DIAGNOSTIK HILFT wurde am 6. September 2023 im Universitätskrankenhaus Hamburg-Eppendorf verliehen.
Preisträger ist Herr Dr. rer. nat. Frank Biedermann, Nachwuchsgruppenleiter am Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Nanotechnologie.
Er wurde ausgezeichnet für seine Arbeiten zum Thema:
„Künstliche Rezeptoren für die rasche und kostengünstige Überwachung von Kleinmolekül-Biomarkern“
Aus Kostengründen und aufgrund des Fehlens geeigneter Methoden werden in der normalen Praxis nur wenige Biomarker in die Diagnose einbezogen. Ein Paradigmenwechsel zeichnet sich jedoch ab. Es wird immer klarer, dass innovative, preiswerte und kontinuierlich einsetzbare Technologien zur Bestimmung von Biomarker-Konzentrationen entscheidende Erkenntnisse und neue Behandlungsoptionen ermöglichen werden.
Seine Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung und Anwendung von Chemosensoren und hybriden Materialien. Sie funktionieren quasi wie ihre natürlichen Analoga – die Rezeptorproteine -und können die physiologische Konzentration von niedermolekularen Biomarkern wie Aminosäuren kontinuierlich überwachen. Dies liefert wertvolle Informationen über den Gesundheitszustand eines Individuums, die weit über das hinausgehen, was herkömmliche medizinische Tests erfassen können.
In seiner Forschung spielen künstliche Rezeptoren wie Chemosensoren eine zentrale Rolle. Sie haben das Potenzial, eine noch genauere und zeitnahe Erfassung von Biomarkern zu ermöglichen. Durch die rasche Bindungsgleichgewichtsherstellung und direkte optische Signalerzeugung unserer supramolekularen Systeme können wir dynamische Prozesse wie enzymatische Reaktionen und Membranpermeation in Echtzeit verfolgen und erstmals wichtige Kleinmolekül-Biomarker in Körperflüssigkeiten bestimmen und quantifizieren. Konkret hat er bereits gezeigt, dass es möglich ist, synthetische Wirt-Gast-Systeme zu entwickeln, die für die Detektion und bildgebende Darstellung von Biomarkern wie Tryptophan, biogenen Aminen, Insulin oder Wirkstoffen in realen Bioflüssigkeiten wie Blut und Urin eingesetzt werden können. Das Alleinstellungsmerkmal seiner Arbeiten ist das Design der Bindungseinheiten der künstlichen Rezeptoren grundlegend neu zu denken und zu etablierten Vorgehensweisen innovative Konzepte hinzuzufügen. Diese hat er sich von natürlichen Rezeptorproteinen und Hochaffinitätsbindern abgeschaut, beispielsweise die Ausnutzung der Freisetzung von energetisch frustrierten Kavitätswassermolekülen (eine besondere und besonders starke Variante des hydrophoben Effekts). Zudem setzt er auf die Integration von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, um die Analyse von komplexen Medien wie Bioflüssigkeiten zu ermöglichen. Auf diese Weise durchbricht er das Ein-Zielanalyt-Ein-Rezeptor-Paradigma und zeigt Wege auf, wie man ökonomischer und praktikabler mehrere Biomarker mit nur wenigen künstlichen Rezeptoren bestimmen und quantifizieren kann.
Preisverleihung 2022
Der Preis der STIFTUNG DIAGNOSTIK HILFT wurde am 29. August 2022 im Universitätskrankenhaus Hamburg-Eppendorf verliehen.
Preisträger ist Herr Dr. rer. nat. Fabian Coscia, Nachwuchsgruppenleiter am Max-Delbrück-Centrum in Berlin-Buch.
Er wurde ausgezeichnet für seine Arbeiten zum Thema:
DEEP VISUAL PROTEOMICS – räumlich aufgelöste Proteinlandkarten auf Grundlage digitaler Pathologie und hochempfindlicher Massenspektrometrie.
Für die meisten Krebserkrankungen gibt es Therapien, die bei vielen Patient*innen gut anschlagen. Bei manchen aber eben nicht. Vor allem dann nicht, wenn der jeweilige Krebs zurückgekommen ist und die Tumoren resistent sind gegen die üblichen Chemotherapeutika. Helfen kann hier der genaue Blick in die Krebszellen. Aber nicht (nur) auf die Gene, sondern auch auf deren Produkte, die Proteine, denn Proteine sind die eigentlichen Funktionsträger in unseren Zellen und entscheiden darüber, ob eine Zelle erkrankt oder nicht. Um zielgerichtete Medikamente zu finden, schaut die Onkologie bisher fast ausschließlich auf das Genprofil eines Tumors, allerdings verrät uns das noch nichts darüber, was hinter der Mutation steht. Nämlich ob und in welchem Umfang die Krebszelle das entsprechende mutierte Protein tatsächlich bildet und welchen Einfluss das auf die Signalwege in der Zelle hat. Mithilfe der neuen Methode Deep Visual Proteomics (DVP), welche Histopathologie, Künstliche Intelligenz und Massenspektrometrie basierte Proteomik miteinander verbindet, ist es nun möglich, Biobankproben von Patienten hochaufgelöst auf Proteinebene zu profilieren. Und dies ist selbst dann möglich, wenn nur kleinste Gewebemengen vorliegen, beispielsweise bei Tumorbiopsien, die nur wenige Hundert Zellen enthalten können. Zum einen ist dieser Ansatz von großer diagnostischer Bedeutung, um Krebsfrühstadien molekular besser zu verstehen. Zum anderen lassen sich durch die Anwendung von DVP auch neue therapeutische Angriffspunkte finden durch retrospektive Analysen. Die Proteinmuster werden dabei mit den klinischen Verlaufsdaten korreliert, um neue Prädiktoren für zielgerichtete Therapien, sowie Chemo und Immuntherapien zu entwickeln. Die Methode ist aber auch ideal geeignet, um prospektive Studien mit großem prognostischem Potential durchzuführen. Diesen Forschungsansatz verfolgt Fabian Coscia und sein Team in Berlin am Max-Delbrück-Centrum für Molekulare Medizin, wo seine Nachwuchsgruppe als Teil des BMBF geförderten Projektes ‚MSTARS‘ eng mit Pathologen und Onkologen der Charité zusammenarbeitet, um das Verfahren zukünftig auch in der klinischen Praxis anwenden zu können.
Preisverleihung 2019
Der Preis der STIFTUNG DIAGNOSTIK HILFT wurde am 5. September 2019 im Universitätskrankenhaus Hamburg-Eppendorf verliehen.
Preisträgerin ist Frau Dr. med. Melanie Sarah Boxberg, Oberärztin am Institut für Allgemeine Pathologie und Pathologische Anatomie der Technischen Universität München.
Sie wurde ausgezeichnet für ihre Arbeiten zum Thema:
Immunphänotypisierung und prognostischer Algorithmus von Plattenepithelkarzinomen.
Plattenepithelkarzinome des Kopf-Hals Bereiches (HNSCC) gehören zu den häufigsten Tumorentitäten mit bis heute schlechter Prognose der Patienten. Ziel der Arbeiten von Frau Dr. Boxberg war es, mittels einer umfassenden morphologischen Analyse von HNSCC diejenigen Parameter heraus zu arbeiten, die mit der Prognose der Patienten assoziiert sind, die also in der Lage sind, das biologische Potential/die Aggressivität eines gegebenen Karzinoms abzubilden und aus diesen Parametern eine Graduierungsalgorithmus mit hoher prognostischer Signifikanz zu entwickeln.
Aus zwei morphologischen Biomarkern, der Tumorknospungsaktivität und Zellnestgröße entwickelte sie einen drei-stufigen Graduierungsalgorithmus, der eine von Alter, Geschlecht und Tumorstadium unabhängige prognostische Signifikanz aufweist und HNSCC in distinkte Gruppen mit guter, intermediärer und schlechter Prognose stratifiziert. Dieser Graduierungsalgorithmus erscheint aufgrund hoher prognostischer Aussagekraft und guter Reproduzierbarkeit geeignet, in der pathohistologischen Routinediagnostik Anwendung zu finden. Er ist sowohl hinsichtlich prognostischer Signifikanz als auch hinsichtlich Reproduzierbarkeit dem bisherigen System der WHO Klassifikation deutlich überlegen.
Außerdem erarbeitete sie eine gewebebasierte Immunphänotypisierung der HNSCC, um einen Biomarker für das Ansprechen auf Immuntherapien zu gewinnen. Auch in dieser Arbeit zeigte sich Bedeutung der Tumorknospungsaktivität, der eine Bedeutung als Immun-Escape-Mechanismus zukommt. Die Ergebnisse dieser Arbeiten verbinden die pathohistologische „Standarddiagnostik“ mit der Immunonkologie im HNSCC, die in der Therapie immer wichtiger wird. Durch eine Verbesserung der Graduierung und durch die detaillierte Immunphänotypisierung der HNSCC legen die Arbeiten die Grundlage für eine Verbesserung der Patientenstratifikation hinsichtlich Therapieentscheidungen bzgl. operativem, strahlentherapeutischen und medikamentösen Vorgehen im Sinne einer zukünftigen weiteren Personalisierung der Therapie.
Preisverleihung 2018
Der Preis der STIFTUNG DIAGNOSTIK HILFT wurde am 31. Mai 2018 im Universitätskrankenhaus Hamburg-Eppendorf verliehen.
Preisträger ist Dr. rer. nat. Daniel Matthias Todt, Abteilung für Molekulare und Medizinische Virologie, Ruhr-Universität Bochum. Er wurde ausgezeichnet für seine Arbeiten über die
Diagnostische Früherkennung von chronisch mit dem Hepatitis E-Virus infizierten Patienten mit erhöhter Gefahr eines Therapieversagens.
Das Hepatitis-E-Virus verursacht weltweit jedes Jahr über drei Millionen Infektionen und 70.000 Todesfälle. Trotzdem führte es in der Forschung bislang ein Schattendasein. Daniel Todt, Postdoktorand am Lehrstuhl für Virologie der Ruhr-Universität Bochum (RUB), hat in seiner Doktorarbeit, die er in der Experimentellen Virologie des Twincore in Hannover durchgeführt hat, herausgefunden, warum das Virus in manchen Fällen resistent gegen universelle antivirale Medikamente ist, sodass die Patienten daran sterben. Die von ihm entwickelte Methode lässt sich klinisch nutzen, um Risikopatienten früh zu identifizieren. „Viele Facetten des Hepatitis-E-Virus sind noch zu erforschen“, sagt Daniel Todt. Dazu gehören zum Beispiel essenzielle Schritte des Lebenszyklus und seine genetische Wandelbarkeit, die es ihm ermöglicht, schnell auf sich verändernde Einflüsse von außen zu reagieren, etwa antivirale Medikamente. Noch gibt es weder spezifische Medikamente gegen das Virus, noch einen in Europa oder den USA zugelassenen Impfstoff. „Zurzeit können nur universelle antivirale Mittel wie Interferone und Ribavirin zur Behandlung von chronischen HEV-Infektionen verwendet werden“, so Daniel Todt. In seiner Doktorarbeit widmete er sich der Frage, warum manche chronisch infizierte Patienten nicht auf die Ribavirin-Therapie ansprechen. „Dies ist ein großes Problem in der Klinik, da dann keine alternativen Medikamente bereitstehen und die Patienten an Hepatitis E sterben.“ Zusammen mit Ärztinnen und Ärzten der Medizinischen Hochschule Hannover und einem Team von Wissenschaftlern des Robert-Koch-Instituts Berlin und des Twincores Hannover sammelte er Serumproben akut und chronisch infizierter Patienten über möglichst lange Zeiträume. Mithilfe neuester sogenannter Tiefensequenzierungstechnologie analysierte er die enthaltenen Viren. So konnte er mehrere Mutationen des HE-Virus identifizieren, die mitverantwortlich für eine Ribavirinresistenz sein könnten. „Unsere Methode kann im klinischen Alltag genutzt werden, um frühzeitig Patienten mit erhöhtem Risiko eines Therapieversagens zu identifizieren“, sagt der Forscher. „Dieser Ansatz hat großes Interesse in den Fach- und Allgemeinmedien hervorgerufen und ist ein gelungenes Beispiel für die Weiterentwicklung bestehender Technik zu einem neuen diagnostischen Verfahren zur Früherkennung von Krankheiten und für den schnellen Transfer von Laborergebnissen zu individualisierter Medizin“, so Todt.
Preisverleihung 2017
Der Preis der STIFTUNG DIAGNOSTIK HILFT wurde am 1. Juni 2017 im Universitätskrankenhaus Hamburg-Eppendorf verliehen.
Preisträger sind Phillip Geyer und Niklas Graßl, Mitarbeiter am Max-Planck-Institut für Biochemie in Martinsried.
Sie wurden ausgezeichnet für Ihre Arbeiten über:
Massenspektrometrie-basierte Proteomik für die klinische Diagnostik
Die beiden jungen Preisträger (Doktoranden in der Abteilung von Prof. Matthias Mann) haben neue Methoden der Proteinanalytik erarbeitet, die die Diagnostik revolutionieren werden. Aus einem Mikroliter Blut oder Speichel können sie mittels Massenspektrometrie Tausende von Proteinen quantitativ bestimmen. Eine Würdigung ihrer Arbeiten finden sie im Folgenden.
Mit der Proteinwaage zur richtigen Diagnose
Proteine regieren die Welt des Lebens. Sie verleihen unseren Zellen Struktur und steuern als molekulare Maschinen nahezu alle Funktionen des Körpers, von Zellbewegungen über chemische Reaktionen bis zur Signalverarbeitung.
Ärzte nutzen die Bestimmung von Proteinkonzentrationen im Blut seit langem zur Diagnose von verschiedensten Krankheiten wie Herzinfarkt, Entzündungen oder Krebs. Bislang erfolgen solche Messungen für jeden Proteintyp einzeln. Die Forscher Philipp Geyer und Niklas Graßl vom Max-Planck-Institut für Biochemie möchten das ändern und es in Zukunft ermöglichen, die Konzentrationen von hunderten bis tausenden Proteinen aus Patientenproben gleichzeitig zu bestimmen. Damit könnte ihr Traum wahr werden, aus einem einzigen Blutstropfen auf das Vorliegen einer langen Liste von Krankheiten zu testen. Doch auch auf die Mikrobiologie könnte ihre Forschung große Auswirkungen haben, weil ihre Arbeit erlaubt, Bakterien wesentlich schneller anhand ihrer Proteine zu identifizieren.
Die beiden bedienen sich dazu einer innovativen Technik mit dem sperrigen Namen „Massenspektrometrie basierte Proteomik“. Proteine werden dabei in kleine Stücke geschnitten und anschließend auf einer molekularen Waage, dem Massenspektrometer, gewogen. Aus der resultierenden Gewichtstabelle der Bruchstücke können die Forscher anschließend im Computer zurückrechnen, welche Proteine in welcher Menge ursprünglich in der Patientenprobe vorlagen. Die Gewichtstabelle gleicht damit einem molekularen Fingerabdruck.
Philipp Geyer und Niklas Graßl haben Methoden entwickelt, die Proteine von Körperflüssigkeiten wie Blut oder Speichel innerhalb weniger Stunden zu messen. Zuletzt konnten sie damit die Veränderungen von mehreren hunderten Blutproteinen bei übergewichtigen Patienten bestimmen, die auf eine stramme Diät gesetzt worden waren. Damit konnten sie die Reaktionen von Proteinen des Fettstoffwechsels, des Zuckerstoffwechsels und von unterschwelliger Entzündung auf Gewichtsverlust mit nie da gewesener Genauigkeit bestimmen.
In der Zukunft erhoffen sich die beiden, Patienten mit einem winzigen Blutstropfen aus der Fingerbeere auf mehrere hundert Krankheiten gleichzeitig zu testen und so frühzeitig Hinweise auf symptomarme oder seltene Erkrankungen zu erhalten. Außerdem könnte ihr 360 Grad-Blick auf alle Proteine zur Entdeckung zahlreicher neuer Biomarker führen.
In einem zweiten Projekt ist es den beiden gelungen, in vier Stunden 50 verschiedene Bakterienarten aus menschlichem Speichel anhand ihrer Proteine zu identifizieren. Im Gegensatz zu gebräuchlichen mikrobiologischen Methoden müssen die Bakterien dafür nicht in Kulturen angezüchtet werden, sondern können sofort gemessen werden. Das könnte eines Tages eine deutlich schnellere Identifizierung gefährlicher Pathogene ermöglichen und Patienten mit Blutvergiftung sehr zugute kommen. Eventuell erlaubt die Proteinmessung sogar Rückschlüsse auf Resistenzen gegen Antibiotika, so dass die optimale Therapie wesentlich schneller begonnen werden kann.
Literatur
Plasma Proteome Profiling to Assess Human Health and Disease.
Geyer PE, Kulak NA, Pichler G, Holdt LM, Teupser D, Mann M.
Cell Syst. 2016 Mar 23;2(3):185-95. doi: 10.1016/j.cels.2016.02.015. Epub 2016 Mar 23.
Ultra-deep and quantitative saliva proteome reveals dynamics of the oral microbiome.
Grassl N, Kulak NA, Pichler G, Geyer PE, Jung J, Schubert S, Sinitcyn P, Cox J, Mann M.
Genome Med. 2016 Apr 21;8(1):44. doi: 10.1186/s13073-016-0293-0.