Renommierte ERC Grants für Projekte aus Mathematik und medizinischer Bildgebung

Hochdotierte EU-Förderung für zwei weitere Wissenschaftler

Grafische Umsetzung einer K3-Fläche (Grafik: Oliver Labs / TUM)
Eine Visualisierung einer K3-Fläche. Mithilfe eines Consolidator Grants des ERC will Prof. Liedtke von der Fakultät für Mathematik diese komplexe Klasse der algebraischen Varietäten näher untersuchen. (Grafik: Oliver Labs / TUM)

Forschung

Wissenschaftler der Technischen Universität München (TUM) konnten in der Bewerbungsrunde 2015 zwei weitere Grants des European Research Council (ERC) einwerben. Sowohl Prof. Christian Liedtke als auch Prof. Daniel Razansky werden mit einem Consolidator Grant des ERC gefördert. Damit wurden in der Bewerbungsrunde insgesamt zwölf der angesehenen Preise an Forscherinnen und Forscher der TUM vergeben.

Die TUM war schon bei den bisherigen ERC-Förderrunden sehr erfolgreich: Seit 2008 verzeichnet sie inzwischen 59 ERC-Grants. Die Auszeichnungen werden in drei Kategorien vergeben: Je nachdem, wie viel Erfahrung und Prestige Forscherinnen und Forscher auf ihrem Gebiet vorzuweisen haben, können Sie sich um einen Starting Grant, einen Consolidator Grant oder einen Advanced Grant bewerben. Mit den zwei zusätzlichen Forschungspreisen fließen diesmal insgesamt mehr als 22 Millionen Euro an die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der TUM.

Prof. Dr. Christian Liedtke

Prof. Christian Liedtke von der Fakultät für Mathematik beschäftigt sich mit algebraischer Geometrie. Dieses Teilgebiet der reinen Mathematik beschreibt geometrische Objekte mit Methoden der Algebra. Die geometrischen Objekte nennen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler algebraische Varietäten. Eine vergleichsweise gut untersuchte Klasse algebraischer Varietäten sind algebraische Kurven, zu denen auch Geraden, Parabeln und Hyperbeln gehören, die vielen noch aus dem Schulunterricht vertraut sein dürften.

Christian Liedtke beschäftigt sich besonders mit einer komplexeren Klasse von algebraischen Varietäten, die als K3-Flächen bezeichnet wird. Mithilfe des ERC Grants möchte er im Rahmen des Projektes K3Crystal die Eigenschaften dieser Flächen näher untersuchen. Dabei macht Liedtke sich das algebraische Konzept der Kristalle zunutze – einen direkten Zusammenhang mit realen Kristallen wie Kochsalz oder Edelsteinen gibt es dabei allerdings nicht. Jeder K3-Fläche kann man einen solchen Kristall zuordnen, den man mit mathematischen Methoden sehr genau beschreiben kann. Die unendlich große Zahl an K3-Flächen und Kristallen kann jeweils durch sogenannte Modulräume klassifiziert werden. Indem man Kristalle und K3-Flächen einander zuordnet, werden auch ihre Modulräume in Bezug zueinander gesetzt. Dadurch hofft Liedtke, sowohl K3-Flächen und ihre Modulräume durch Kristalle, als auch umgekehrt Kristalle und ihre Modulräume durch K3-Flächen besser zu verstehen. Er strebt an, gewissermaßen ein Übersetzungswörterbuch für beide Seiten zu erstellen. Ein weiteres Ziel von Liedtke ist es, auf diesem Wege Werkzeuge zu entwickeln, um andere Klassen algebraischer Varietäten zu klassifizieren.

Christian Liedtke ist seit 2013 Tenure Track Assistant Professor im Bereich Algebraische Geometrie. Seine Arbeit wurde bisher unter anderem mit einem Forschungsstipendium der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gewürdigt.

Prof. Dr. Daniel Razansky

Prof. Daniel Razansky von der Fakultät für Medizin erhält einen Consolidator Grant um eine neue Technologie zu entwickeln, mit der schnelle Aktivitätsmuster großer Zahlen zusammenhängender Zellen im Gehirn von Mäusen visualisiert werden können. Mit existierenden Bildgebungsmethoden ist das bisher nicht möglich. „Wenn unsere Arbeit Erfolg hat, erwarten wir enorme Fortschritte in Bezug auf das Verständnis der Entwicklung des Gehirns und bei der Entwicklung neuer Therapien für neurologische und psychiatrische Erkrankungen“, sagt Razansky.

Die neue Bildgebungstechnologie – eine Kombination aus optoaktustischen Verfahren und Ultraschall – nutzt kurze Laserpulse, die minimale Vibrationen in lebenden Zellen verursachen.  Diese Signale werden von mehreren Sensoren aufgenommen und in Echtzeit in ein dreidimensionales Bild umgesetzt. Ein klarer Vorteil der Bildgebungsmethode ist, dass sie nicht-invasiv ist. Die Frequenz des Lichts, das der Laser verwendet, liegt nahezu im infraroten Bereich und ist damit ungefährlich für Menschen und Tiere.  Den Consolidator Grant wird Razansky nutzen, um eine Zahl signifikanter Technischer und physikalischer Probleme zu lösen, die bisher verhindern, dass die Aktivität einer sehr großen Anzahl von Neuronen non-invasiv aufgezeichnet werden kann.

Daniel Razansky ist Professor of Molecular Imaging Engineering an der Fakultät für Medizin und leitet eine Forschungsgruppe am Helmholtz-Zentrum München. 2010 hatte der ERC die Entwicklung  seiner optoakustischen Echtzeit-Bildgebungsmethode bereits mit einem Starting Grant gefördert. 2014 erhielt Razansky zudem den deutschen Innovationspreis für seine Rolle bei der Erfindung der Multispektralen optoakustischen Tomographie (MSOT), einem verwandten Bildgebungsverfahren.

 

Weitere Informationen

Informationen zu Grants aus dem 2015-Call

ERC-Grants der TUM