Detector/MicroProt

Rezeptor-Proteine auf der Oberfläche von menschlichen Zellen spielen eine Schlüsselrolle bei der Weiterleitung von Signalen aus der Umgebung in das Innere der Zelle. Ein komplexes Netzwerk dieser Proteine steuert so sämtliche Zellprozesse. Die Rezeptoren selbst werden über verschiedene Boten- und Wirkstoffe aktiviert bzw. deaktiviert: viele medizinisch relevante Wirkstoffe binden an Rezeptoren und bewirken so bestimmte Veränderungen in einzelnen Zellen und in weitere Folge Organen bzw. dem gesamten Organismus. Eine schon lang bekannte aber in ihrer molekularen Wirkungsweise noch wenig erforschte Gruppe von Wirkstoffen sind sekundäre Pflanzeninhaltsstoffe.

Die automatische Extraktion von relevanten Strukturen aus verschiedensten Aufnahmen stellt nicht nur, aber auch gerade in diesem Zusammenhang eine besondere Herausforderung dar. Einsatzgebiete für diese spezielle Aufgabe gibt es nicht nur in der Medizin und in der Biologie (zum Beispiel bei der automatischen Erkennung von Zellen in menschlichem Gewebe), sondern auch in der Physik (beispielsweise bei der Analyse von Metallen).

Im Rahmen dieses Projektes soll der Effekt sekundärer Pflanzeninhaltsstoffe auf medizinisch relevante Oberflächenmoleküle humaner Zellen mittels einer neuartigen biopyhsikalischen Messmethode analysiert werden. Bioinformatische Algorithmen zur Quantifizierung der aufgenommenen Daten sollen erarbeitet und in der wissenschaftlichen Community etabliert werden. Ziel dieses Projekts ist darüberhinaus die Implementierung eines frei verfügbaren, mächtigen Frameworks für die Detektion von Strukturen in Mikroskopie-Bildern. Die verwendeten Bildbearbeitungs- und Analyseschritte sollen konfigurierbar und kombinierbar sein, die Optimierung der Parameter und des Ablaufs der verwendeten Algorithmen soll (sofern gewünscht) ohne User-Interaktion automatisiert im Hintergrund laufen.