FIZ CHEMIE Berlin-Preise 2005 für hervorragende Arbeiten zum Fachgebiet Chemie-Information-Computer

Auszeichnungen für Chemie-Nachwuchswissenschaftler gehen an Dr. Andreas Fuchs und Michael Meissner

11.11.2005

Dr. Andreas Fuchs und Michael Meissner sind die Gewinner der diesjährigen FIZ Chemie Berlin-Preise. Mit diesen Preisen würdigt die Fachgruppe Chemie-Information-Computer (CIC) der Gesellschaft Deutscher Chemiker (GDCh) herausragende Diplom- und Doktorarbeiten auf dem Gebiet Chemie-Information-Computer.

Dr. Andreas Fuchs überzeugte die Jury durch eine außergewöhnliche Kombination aus theoretischer und praktischer Forschung: Im Rahmen seiner Doktorarbeit entwickelte Fuchs eine neue Methode zum sogenannten 'Drug Design', einem Verfahren, mit dem chemische Verbindungen für neue Arzneimittel am Computer gestaltet und theoretisch berechnet werden können. Mit Hilfe der von ihm entwickelten Methode entschlüsselte Fuchs Wechselwirkungen zwischen Zucker und Bakterien auf der Zelloberfläche. Diese biochemischen Prozesse spielen bei Infektionen eine wichtige Rolle. Auf der Grundlage der theoretisch gewonnenen Erkenntnisse stellte Fuchs die neue Verbindung anschließend im Labor synthetisch her. Die von ihm entworfene Leitstruktur eignet sich als Basis für ein neues entzündungshemmendes Arzneimittel. Die von Fuchs entwickelte theoretische Methode bezieht zum ersten Mal ins Drug Design am Computer von vornherein auch Ordnungsprozesse (Entropie) und das Lösungsmittel ein. Damit werden nach Aussage von Herges Fehler von herkömmlichen Drug-Design-Methoden bereits im Ansatz vermieden. Angewandt auf die Protein-vermittelte Erkennung von Kohlenhydraten auf der Zelloberfläche hat Fuchs mit Hilfe dieser Methode die ersten nicht-Kohlehydrat Liganden vorgeschlagen und synthetisiert.

Diplom-Biologe Michael Meissner gewann den FIZ CHEMIE Berlin-Diplomarbeitspreis mit einer Arbeit auf dem jungen Forschungsgebiet der Chemieinformatik. Er verbesserte ein Informatik-Verfahren, einen sogenannten Optimierungsalgorithmus, der es erlaubt, wissenschaftliche Problemstellungen am Computer besser als bisher zu lösen. Die von ihm entwickelte Methode wandte er beispielhaft zur Berechnung von biochemischen Moleküleigenschaften an. Der neutrale Optimierungsalgorithmus lässt sich aber auch auf viele andere Problemstellungen anwenden. Ausgehend vom Konzept der Partikelschwarmoptimierung (PSO), einem der Natur nachempfundenen Optimierungsverfahren, entwarf Meissner einen zweistufigen Schwarmalgorithmus mit einem "Überschwarm" und "Unterschwärmen". Die Unterschwärme sind dabei die Partikel des Überschwarms, bestehen selbst aber wiederum aus Partikeln. Während sich die Unterschwärme dem eigentlichen Optimierungsproblem widmen, optimiert der Überschwarm die methodeneigenen Parameter der Unterschwärme ("Schwarmparameter"). Dies führt schließlich dazu, dass diese in ihrer Funktion möglichst gut an ihre Aufgabe angepasst werden. Sobald der Prozess der "Metaoptimierung", also der Optimierung des Optimierungsverfahrens, abgeschlossen ist, können zukünftige Optimierungen desselben Problems mit den gefundenen Schwarmparametern schneller und zuverlässiger ablaufen.

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