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Helmholtz Zentrum München - Deutsches Forschungszentrum für Gesundheit und Umwelt GmbH
Carsten Marr, Jahrgang 1977, studierte Allgemeine Physik an der Technischen Universität München. Seine Diplomarbeit verfasste er am Max-Planck-Institut für Quantenoptik, Garching und forschte 2003 in der Quantum Information and Quantum Optics Theory Group am Imperial College, London. Im Jahr 2004 erhielt er ein Graduiertenstipendium der Technischen Universität Darmstadt, wo er in der Gruppe Theoretische Biologie und Bioinformatik seine Dissertation zum Thema „Dynamische Prozesse auf Graphen und biologischen Netzwerken“ anfertigte und 2007 promovierte. Während dieser Zeit besuchte er das Zentrum für komplexe Systeme und Hirnwissenschaften an der Florida Atlantic University, USA, und die Jacobs University Bremen. Danach folgte ein Postdoc-Aufenthalt an der Jacobs University Bremen, wo er sich mit genregulatorischen Netzwerken beschäftigte. 2008 wechselte er als Postdoc an das Helmholtz Zentrum München und arbeitete dort am Institut für Bioinformatik und Systembiologie an der Quantifizierung, Analyse und Modellierung von Stammzelldaten. Im Jahr 2011 forschte er mit einem Stipendium der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) an der Universität Edinburgh an Pluripotenz und einem stochastischen Genexpressionsmodell. Seit 2013 ist er stellvertretender Direktor und Gruppenleiter am Institute of Computational Biology am Helmholtz Zentrum München.
Auszeichnungen
Im Jahr 2017 erhielt Carsten Marr den Erwin-Schrödinger-Preis sowie den CSB2-Preis für Systembiologie für seine interdisziplinären Beiträge zur Quantifizierung einzelner Blutstammzellen. Im Jahr 2019 wurde er mit einen ERC Consolidator Grant für die Etablierung von rechnergestützter Hematopathologie ausgezeichnet.
Schwerpunkt
Im Forschungsfokus von Carsten Marr ist die Anwendung rechnergestützter Modelle auf Zelldifferenzierungsentscheidungen.
Methoden
Seit Langem nutzen Ärzte zur Diagnose von Erkrankungen des blutbildenden Systems das Lichtmikroskop. Die Auswertungen einzelner Blutzellen erfolgen hierbei zum großen Teil manuell. Jetzt (…)
Mit künstlicher Intelligenz gegen Bluterkrankungen
Wie lassen sich Bluterkrankungen besser diagnostizieren? Dieser Frage geht eine Forschungsgruppe unter der Leitung von Helmholtz Munich nach. Ihr Ziel ist es, die zeitintensive mikroskopische Begutachtung von Knochenmarkzellen durch künstliche Intelligenz (KI) zu erleichtern. Dafür veröffen ... mehr
Künstliche Intelligenz hilft bei der Erkennung einzelner kranker Zellen
Forscher haben einen neuen Algorithmus für die klinische Anwendung entwickelt. Er basiert auf künstlicher Intelligenz und vergleicht die Zellen kranker Personen mit einem Referenzatlas gesunder Zellen. In der Praxis können Ärzte damit kranke Zellen genau identifizieren. Dies ist ein großer ... mehr
Bauchspeicheldrüsen-Organoide auf neu entwickelter Chip-Plattform
Eine neue Organoid-on-Chip-Plattform ahmt die wichtigsten Merkmale der Entwicklung der menschlichen Bauchspeicheldrüse robust nach. Dies ist ein Meilenstein auf dem Weg, Bauchspeicheldrüsenkrebs künftig in einem frühen Stadium diagnostizieren zu können. Die Studie wurde von einem interdiszi ... mehr
Mit Deep Learning Blutkrankheiten besser verstehen
Seit Langem nutzen Ärzte zur Diagnose von Erkrankungen des blutbildenden Systems das Lichtmikroskop. Die Auswertungen einzelner Blutzellen erfolgen hierbei zum großen Teil manuell. Jetzt erhalten sie digitale Unterstützung durch künstliche Intelligenz. mehr
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Christian Matek, Jahrgang 1986, studierte in München Physik und Medizin. Im Jahr 2014 promovierte er an der University of Oxford,Großbritannien, in theoretischer Physik. Seit 2017 liegt sein Forschungsschwerpunkt im Bereich der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens in der bil ... mehr
Bernhard Michalke ist Leiter der Forschungsgruppe „Element- und Elementspeziesanalytik“ und der „Zentralen Anorganischen Analytik“ am Helmholtz Zentrum München – Deutsches Forschungszentrum für Gesundheit und Umwelt. Prof. Michalke studierte Biologie an der Technischen Universität München u ... mehr
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