Josephine Naa Ayeley Tetteh aus der Gruppe von Esteban Hernandez-Vargas hat ihre Doktorarbeit am 11. April 2023 virtuell verteidigt. Ihre Promotion befasst sich mit der Anwendung mathematischer und computergestützter Techniken zur Modellierung der Entwicklung von Resistenzen bei Infektionskrankheiten.

Resistente Infektionen sind ein ernstes globales Gesundheitsproblem, und ihre Bekämpfung wird immer schwieriger. Um die komplexe Dynamik von resistenten Infektionen zu verstehen, haben sich mathematische Modelle als wertvolle Werkzeuge erwiesen. „Während meiner Zeit am FIAS habe ich mich auf mathematische und rechnerische Ansätze konzentriert“, berichtet Josephine Tetteh, „um die Entwicklung und Ausbreitung resistenter Infektionen sowohl individuell als auch populationsweit zu modellieren“.

Auf der Ebene des einzelnen Wirts untersuchte sie das Problem mit Hilfe dynamischer Systeme und der Kontrolltheorie. In der Dissertation schlägt sie ein Modell auf der Grundlage deterministischer logistischer Differentialgleichungen vor, das die allgemeine Dynamik der mikrobiellen Resistenz innerhalb eines individuellen Wirts erfasst. Dieses Modell berücksichtigt evolutionäre Mutationen, die bei resistenten Krankheitserregern beobachtet werden, und untersucht die Auswirkungen von Therapiewechseln aus einer kontrolltheoretischen Perspektive.

Auf der Ebene zwischen den Wirten verwendet sie Kompartimentmodelle, um die Übertragung von Infektionen zwischen mehreren Individuen in einer Population zu beschreiben. Eine Fallstudie befasst sich mit der Entwicklung und Ausbreitung des neuen Coronavirus (SARS-CoV-2), wobei die Ausbreitung und Übertragung der Krankheit in epidemiologischen Netzwerken untersucht wird. Diese Dynamik untersuchte sie unter Berücksichtigung von Impfungen und anderen Maßnahmen und diskutiert die Auswirkungen von impfstoffresistenten mutierten Stämmen.

Tettehs Dissertation liefert wertvolle Einblicke in die Dynamik resistenter Infektionen und bietet mögliche Lösungen für deren Bekämpfung. Im Anschluss bleibt sie Post-Doktorandin am FIAS und Deep Learning nutzen für die Parameterermittlung mathematischer Modelle zur Analyse, Vorhersage und Kontrolle von COVID-19. "Ich freue mich darauf, die Fähigkeiten und das Wissen, das ich erworben habe, auf reale Herausforderungen im Gesundheitssektor anzuwenden", so Tetteh.

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