Unsere Arbeiten gruppieren sich um die Forschungsschwerpunkte Allgemeine Mikrobiologie, Diagnostik von Krankheitserregern, Autoimmundiagnostik und Medizinische Bioinformatik.

Wir beschäftigen uns mit der Beschreibung von bakteriellen Populationen bei Mensch, Haus- und Wildtieren, der Aufdeckung von Infektionsmechanismen bakterieller Erkrankungen und der Beschreibung von bakteriellen Resistenzmechanismen. Für die Beantwortung des breiten Fragenspektrums entwickeln wir eigene Technologien und Geräte. Um allgemeingültigere Aussagen zu treffen, konzentrieren wir uns hierbei auf Nachweisverfahren, mit denen unter standardisierten Bedingungen große Probenzahlen („Screening“) abgearbeitet und viele Parameter parallel („Multiplexing“) und zeitaufgelöst („Real Time“) generiert werden können. Die Arbeitsprozesse werden kontinuierlich für Automatisierungen optimiert.

Die für die Grundlagenforschung entwickelten Verfahren werden darüber hinaus an eine Nutzung in der medizinischen Diagnostik angepasst. Wir weisen dabei Biomoleküle wie Nukleinsäuren, Antigene und Antikörper, Mikropartikel, Mikroorganismen und eukaryotische Zellen nach. Für jede neue Fragestellung werden Softwaremodule entwickelt, mit denen Assays durchgeführt und Daten ausgewertet und dargestellt werden. Die Generierung und Auswertung großer Datenmengen ist Grundlage, um in Zukunft Patienten besonderen Gruppen („Stratifizierung“) und somit speziellen Behandlungskonzepten zuordnen zu können („Personalisierte Medizin“).

Unsere Arbeiten werden vor allem durch die Innovationsinitiative des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) für die Neuen Länder „Unternehmen Region“ gefördert. Darüber hinaus werden Projekte auch durch die EU, das Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kultur Brandenburg und die DFG finanziell unterstützt.

Durch eine enge Kooperation mit industriellen Partnern ist sichergestellt, dass neue Technologien von Anfang an markt- und industrierelevant erforscht und entwickelt werden. Diese langjährige fruchtbare Zusammenarbeit, in erster Linie mit regionalen kleinen und mittleren Unternehmen, ist die Grundlage, um zukunftsträchtige neue Entwicklungsprojekte zu etablieren.

Die Medizinische und Statistische Bioinformatik nutzt Computertechnologien zur Verwaltung und Analyse von Informationen in den Lebens- und Gesundheitswissenschaften. Sowohl unsere Forschung als auch unsere Lehre bietet eine ausgewogene Anwendung der statistischen Theorie im Kontext medizinischer Bioinformatik-Anwendungen. Dabei befassen wir uns mit Algorithmen zur Auwertung von patienten-bezogenen Daten und Anbindung von bioanalytischen Technologien für die Multiparameterdiagnostik. Unser Team integriert universitäre Forschung mit industriellen Kooperationen, um die Wissensbeschaffung in der Life Science und Health Science Industrie zu beschleunigen.

Wir arbeiten sehr eng mit dem Lehrstuhl „Molekularbiologie“ (Lehrstuhlinhaber Prof. Christian Schröder) zusammen.

Unsere Webseite verwendet Cookies. Diese haben zwei Funktionen: Zum einen sind sie erforderlich für die grundlegende Funktionalität unserer Website. Zum anderen können wir mit Hilfe der Cookies unsere Inhalte für Sie immer weiter verbessern. Hierzu werden pseudonymisierte Daten von Website-Besuchern gesammelt und ausgewertet. Das Einverständnis in die Verwendung der technisch nicht notwendigen Cookies können Sie jeder Zeit wiederrufen. Weitere Informationen erhalten Sie auf unseren Seiten zum Datenschutz.

Erforderlich

Diese Cookies werden für eine reibungslose Funktion unserer Website benötigt.

Statistik

Für den Zweck der Statistik betreiben wir die Plattform Matomo, auf der mittels pseudonymisierter Daten von Websitenutzern der Nutzerfluss analysiert und beurteilt werden kann. Dies gibt uns die Möglichkeit Websiteinhalte zu optimieren.

Name Zweck Ablauf Typ Anbieter
_pk_id Wird verwendet, um ein paar Details über den Benutzer wie die eindeutige Besucher-ID zu speichern. 13 Monate HTML Matomo
_pk_ref Wird benutzt, um die Informationen der Herkunftswebsite des Benutzers zu speichern. 6 Monate HTML Matomo
_pk_ses Kurzzeitiges Cookie, um vorübergehende Daten des Besuchs zu speichern. 30 Minuten HTML Matomo