Doktoratskolleg MEIBio - Molecular and Elemental Imaging in Bioscience
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Molecular and Elemental Imaging in Biosciences (MEIBio)

Multimodal imaging vereint die Stärken zweier bildgebender Verfahren. Die Palette der zu kombinierenden Verfahren ist vielfältig und hochspezialisiert und ermöglicht die Visualisierung unterschiedlicher Strukturen, Mikroumgebungen, Biomoleküle und Fluoreszenzmarkern und -sonden, die in Proben unterschiedlichster Art vorliegen.

Imaging Methoden sind der Schlüssel zum Verständnis räumlicher Anordnungen in diversen Objekten und biologischen Proben: Im Wesentlichen beruht unser Verständnis und Wissen über die Anatomie der Zelle und multizellularer Organismen auf wissenschaftlichen Studie, die vor allem Visualisierungstechniken (Imaging Methoden) zum Einsatz gebracht haben.

Das NIH (National Institute of Health, US) definiert Multimodales Imaging als "Next-Generation of Clinical Imaging Platforms" (NIH PAR 10- 169).

Innerhalb dieses speziell dafür ins Leben gerufene Doktorratskolleg "Molecular and Elemental Imaging in Biosciences (MEIBio)" wollen wir Multimodales Imaging weiterentwickeln und neue Wege für neue Kombinationen von Bildgebenden Verfahren eröffnen.

Zielsetzungen von MEIBio:

  1. Multimodales Imaging setzt üblicherweise zwei Modalitäten ein, um Komplemetärinformation zu generieren. MEIBio geht einen Schritt weiter und implementiert neu entstehende Technologien  (z.B. Massenspektrometrisches Imaging) in gut etablierte optische Plattformen im Bereich der Mikroskopie (z.B. Fluoreszenz, Infrarot). Dieser Vorstoss im Bereich neuerDetektionsmethoden ermöglicht das unvoreingenommene und vorallem auch parallele Generieren von Daten von mehr als einem Analyten. Spektrale informationen werden einerseits durch hohe Spezifität (Identifikation der Moleküle) und andererseits durch hohe laterale Auflösung mit gutem Potential zur Quantifizierung ergänzt.
  2. Das Doktoratskolleg setzt sich zum Ziel neue Gerätekombinationen für multimodales Imaging zu entwickeln.
  3. Um unterschiedliche Modalitäten zusammenzuführen ist es notwendig spektrale, elementare und molekulare Informationen, die mit Ortinformation abgespeichert wurden, zu einem sinnvollen Ganzen zu vereinen. 3-dimensionale Zusammenhänge mit einer Ortsauflösung, die unterhalb der klassichen optischen Limits liegen, sollen aus den gesammelten Daten gefunden werden.