16. Juni 2025

Graduiertenkolleg verlängert

„Interfacing Image Analysis and Molecular Life Science“ mit FIAS-Beteiligung

Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) hat heute 18 neue Graduiertenkollegs bewilligt sowie zehn weitere verlängert. Darunter ist das interdisziplinäre Kolleg zur Bildgebung in den Lebenswissenschaften unter FIAS-Beteiligung.

Das interdisziplinäre Graduiertenkolleg „Verknüpfung von Bildanalyse und Molekularen Lebenswissenschaften“ (Interfacing Image Analysis and Molecular Life Science, iMOL) kann seine Arbeit für weitere 4,5 Jahre fortsetzen. Das Kolleg der Goethe-Universität bildet bereits seit 2020 unter Beteiligung des Max-Planck-Instituts für Biophysik und des FIAS junge Wissenschaftler:innen an der Schnittstelle von Lebenswissenschaften und Informatik aus. 

Bei iMOL werden moderne Mikroskopietechniken in einem multidisziplinären Ansatz optimiert. Dank der Entwicklungen in der Licht- und Elektronenmikroskopie sind Bilddatensätze heute gigantisch groß, extrem reich an Informationen und anspruchsvoll in der Analyse. Das Forschungsprogramm verbindet die Bildanalyse mit den molekularen Lebenswissenschaften. Graduierte der Informatik, Physik und Biologie analysieren die Bilddaten in Geweben bis hin zu Makromolekülen über große räumlich-zeitliche Skalen unter verschiedenen Auflösungen. Um die Bilder zu interpretieren, müssen Algorithmen entwickelt und Bilder analysiert werden. Interdisziplinäre Fähigkeiten sind für eine kohärente, effektive und erfolgreiche Promotion erforderlich.

Am FIAS ist Senior Fellow Matthias Kaschube an der Graduiertenschule beteiligt. "iMOL ist thematisch sehr nah am gerade genehmigten Exzellenzcluster SCALE", betont Kaschube. Die quantitative Analyse mikroskopischer Bildgebungsdaten beginnt häufig mit der Extraktion bestimmter Merkmale wie Position oder Geschwindigkeit von Zellen oder subzellulären Verbindungen. Die Integration dieser Informationen in eine Organisation im größeren Maßstab und ihre dynamischen Reorganisation ist eine Herausforderung. Die Gruppen nutzen Deep-Learning-Modelle, um globalere, übergeordnete Merkmale aufzudecken, die strukturelle Variationen in einem biologischen System als Ganzes charakterisieren können.

Graduiertenkollegs bieten Doktorand:innen die Möglichkeit, in einem strukturierten Forschungs- und Qualifizierungsprogramm auf hohem fachlichen Niveau zu promovieren. Aktuell fördert die DFG insgesamt 214 Graduiertenkollegs.

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