Forschungsintressen
Leben ist Bewegung – angetrieben durch zelluläre Prozesse, die von molekularen Maschinen aus Proteinen gesteuert werden. Unser Ziel ist es, diese Prozesse auf atomarer Ebene zu verstehen, indem wir zeitaufgelöste Einblicke in die Struktur und Dynamik molekularer Maschinen gewinnen. Dies ermöglicht nicht nur neue Erkenntnisse über Krankheitsentstehung, sondern auch die Entwicklung gezielter Medikamente und Therapien. Darüber hinaus tragen diese Einblicke zum Protein-Engineering bei, indem sie helfen, maßgeschneiderte Proteine mit spezifischen Funktionen zu entwerfen.
Da ein tiefgehendes Verständnis dieser Prozesse eine Kombination verschiedener Perspektiven erfordert, entwickeln wir computergestützte Strategien, die biophysikalische und biochemische Experimentaldaten mit modernen bioinformatischen Algorithmen zusammenführen. So entsteht ein ganzheitliches Bild von Aufbau und Funktionszyklen molekularer Maschinen – von atomaren Details auf der Elektronenebene bis hin zu übergeordneten molekularen Strukturen.
Unsere Methodik basiert auf drei zentralen Schritten:
- Strukturmodellierung: Experimentelle Daten werden mit bioinformatischen Methoden in statische Strukturmodelle überführt oder mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) vorhergesagt.
- Präzise Verfeinerung: Aktive Zentren werden mit einer Auflösung von unter 1 Å analysiert, während quantenmechanische/molekulardynamische (QM/MM) Simulationen Zwischenzustände identifizieren, die experimentell schwer zugänglich sind.
- Dynamische Simulationen: Die verfeinerten Momentaufnahmen werden kombiniert, um mithilfe von Molekulardynamik-Simulationen (MD) die Bewegungen und Mechanismen der molekularen Maschinen in ihrer natürlichen Umgebung abzubilden.
Diese Strategie bietet Einblicke mit höchster räumlicher und zeitlicher Auflösung in das Zusammenspiel zwischen lokalen Prozessen wie chemischen Reaktionen an den aktiven Zentren und globalen Konformationsänderungen, die die zelluläre Funktion steuern. Die gewonnenen Erkenntnisse liefern mechanistische Hypothesen und helfen, gezielte Experimente zu entwickeln, die unsere strukturellen und dynamischen Modelle validieren.
Software Entwicklung
Forschungsschwerpunkte
- Untersuchung molekularer Mechanismen onkologischer Zielstrukturen, z.B. dem Ras-Protein, bei dem bei etwa 20% aller onkologischen Erkrankungen eine Fehlfunktion vorliegt oder dem für Proteinrecycling verantwortliche Proteasome, das als Wirkstoffziel während der Chemotherapie angegriffen wird.
- Erkenntnisse zur Umwandlung von Licht in chemische Energie während der Photosynthese, um langfristig widerstandsfähigere Pflanzen zu züchten, die mehr CO2 binden und so dem Klimawandel entgegenwirken.
- Untersuchung von RNA-Protein-Komplexen
- Entwicklung von hybriden quanten- und molekularmechanischen (QM/MM) Verfahren zur Berechnung physikalischer Eigenschaften von Proteinen. Diese Verfahren dienen dazu schnelle Prozesse mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung zu simulieren und mit experimentellen Daten, z. B. aus der Spektroskopie, zu validieren.
- Theoretische Spektroskopie
- Lichtschaltbare Proteine
