Beiträge im Jahrbuch der Max-Planck-Gesellschaft

Deubiquitinasen sind Enzyme, die wichtige Signaltransduktionswege und Proteinabbau im menschlichen Organismus regulieren. Mutationen und Dysregulation führen zu einem unkontrollierten Zellwachstum. Pathogene aus Bakterien und Viren sind in der Lage, die Abwehr durch das menschliche Immunsystem zu umgehen, indem sie die Deubquitinasen des Wirts imitieren und ausschalten. Computersimulationen sind in der Lage, mechanistische Details dieser Prozesse aufzuklären und Einsicht in die strukturelle Dynamik der Aktivierung und der Funktion der Deubiquitinasen in Pathogenen und im Menschen zu geben.
 

Wir diskutieren die Identifizierung nichtlinearer dynamischer Systeme aus Daten. Unser Ansatz beruht auf der Symbiose von Operatorinferenz und Deep Learning. Anwendungen finden sich z.B. beim Entwurf digitaler Zwillinge in Industrie und Technik.
 

Mittels modellgestützter Optimierung der Strukturen von Lösungsmitteln und Materialien können chemische Prozesse signifikant verbessert werden. Mit systematischen Screeningmethoden können toxische durch umweltfreundliche Hilfsstoffe ersetzt werden.

Im Zeitalter der Elektromobilität spielen elektrochemische Energiewandler wie Brennstoffzellen eine wesentliche Rolle im Alltag. Daher werden Diagnosewerkzeuge, welche die verschiedenen Fehlerzustände (Flutung, Austrocknung, Katalysatorabbau, Vergiftung etc.) dieser Geräte exakt feststellen können, zunehmend erforderlich. Wir berichten über ein neues experimentelles Verfahren zur Brennstoffzellendiagnostik, das auf der Frequenzganganalyse von Konzentrationseingang und elektrischem Ausgang (Strom- oder Zellpotenzial) basiert und selektiv zwischen verschiedenen Fehlerzuständen unterscheidet.

Die Trennung von komplexen Stoffgemischen ist eine wichtige Aufgabe in der chemischen, pharmazeutischen und biotechnologischen Industrie. Präparative Chromatographie ist hier ein häufig angewendetes Verfahren. Aktuelle Forschungsarbeiten an unserem Institut leisten einen Beitrag zum besseren Verständnis dieser Prozesse, zum zielgerichteten Prozessentwurf und zur automatischen Prozessführung. Zwei ausgesuchte Schwerpunkte betreffen die modellgestützte Analyse von Prozessen mit impliziten Adsorptionsisothermen sowie ein neues selbstlernendes Regelkonzept.

Mit Modellen und neuen Computer­algorithmen untersuchten Forscher am Magdeburger Max-Planck-Institut fünf der wichtigsten biotechnologischen Produktionsorganismen (wie Escherichia coli und Bäckerhefe) daraufhin, ob sich das Wachstum der Zellen mit der Produktion von (Bio)- Chemikalien koppeln lässt. Die Berechnungen zeigen, dass für fast jedes Stoffwechselprodukt geeignete genetische Interventionen existieren, mit denen eine Kopplung der Synthese des Produkts mit dem Zellwachstum möglich ist. Die Studie trägt grundlegend zur Entwicklung von neuen biotechnologischen Prozessen bei.

Mit steigender Weltbevölkerung und rascher Ausbreitung alter und neuer Influenza-Viren sind effizientere Verfahren zur Impfstoffproduktion gefragt. Eine Option sind gekoppelte kontinuierliche Bioreaktoren. Leider führt die Anhäufung von defekten interferierenden Partikeln zu instabilen Virusausbeuten. Als Alternative haben wir einen neuen Rohrreaktor mit Pfropfenströmung entwickelt, in dem sich mit Suspensionszellen über drei Wochen hohe Ausbeuten an Influenza-Viren erzielen ließen. Dieses System kann auch für andere Viren genutzt werden und Impfstoffproduktionskosten weltweit verringern.

Phasenfeldmodelle sind ein wichtiges Instrument, um komplexe Vorgänge zu beschreiben. Die Simulation kann helfen, kostspielige Experimente zu ersetzen oder zu ergänzen. Dabei benötigt die Auswertung dieser Modelle effiziente Algorithmen. Die Forscher um Martin Stoll beschreiben iterative Löser, die mit den diskretisierten Differentialgleichungsmodellen umgehen können und eine akkurate Lösung der Probleme erlauben.

Zur Herstellung von in großen Mengen benötigten Grundchemikalien werden überwiegend Verfahren entwickelt, welche unterbrechungsfrei (kontinuierlich) Produkte bereitstellen. In der Feinchemie und in der pharmazeutischen Industrie dominiert dagegen gegenwärtig die chargenweise Produktion, die durch Totzeiten, schwankende Produktqualitäten und geringe Produktivität gekennzeichnet ist. In diesem Beitrag werden ausgewählte Ergebnisse aus mehreren Forschungsprojekten zusammengefasst, die zur weiteren Verbreitung von kontinuierlichen Herstellungsverfahren beitragen.

Dynamische Prozesse in einer Zelle werden durch Netzwerke interagierender Biomoleküle ausgelöst und gesteuert, die leicht Hunderte Komponenten umfassen können. Obgleich immer mehr Komponenten (Proteine, Gene, Metabolite) bekannt sind, bleiben ihre gegenseitigen Interaktionen oft verborgen. Die rechnergestützte Rekonstruktion der Topologie zellulärer Netzwerke aus experimentellen Daten ist daher ein wichtiges Forschungsgebiet der Systembiologie. Die ARB-Gruppe am MPI Magdeburg entwickelte neue Algorithmen für die Netzwerkrekonstruktion und wendete diese erfolgreich auf realistische Probleme an.

Elektrochemische Energiesysteme wie Brennstoffzellen, Batterien und Elektrolysezellen sind attraktiv für die zukünftige Energieversorgung aufgrund hoher Energieeffizienz und der Möglichkeit, sowohl den dynamisch anfallenden Energiebedarf zu decken als auch überschüssige intermittierende regenerative Elektrizitätsmengen zu speichern. Zum tieferen Verständnis der komplexen Prozesse auf den Elektroden und in den Zellen lassen sich insbesondere dynamische Untersuchungsmethoden einsetzen. Zusätzlich sind sie zur Zustandsdiagnose oder auch Konzentrationsmessung verwendbar.

Vorgänge in der Chemie und Biologie beruhen auf der komplexen Wechselwirkung von Molekülen untereinander. Die biologische und chemische Erzeugung von Wasserstoff, einem Energieträger der Zukunft, durch Enzyme und Katalysatoren bei Raumtemperatur wurde mit verschiedenen Computerrechenverfahren untersucht. Die von der Natur inspirierten chemischen Systeme sind notwendig, um Details der Enzyme zu verstehen. In der molekularen Systembiologie verschieben sich der Fokus und die Art der Betrachtung dagegen und ermöglichen das Verständnis der Wechselwirkungen und Kinetiken von Proteinen in Netzwerken.

Modellreduktion beschleunigt die Computersimulation dynamischer Systeme erheblich, sie ermöglicht oft erst deren Steuerung, Regelung oder Optimierung und wird damit zu einem immer wichtigeren Instrument der computergestützten Wissenschaften. Dabei wird das mathematische Modell eines dynamischen Prozesses durch ein kompaktes Modell ersetzt, durch dessen Simulation Aussagen über die interessierenden Eigenschaften des Prozesses gewonnen werden können. Wir geben hier eine kurze Einführung in die Modellreduktion dynamischer Systeme und demonstrieren deren Potenzial anhand realer Anwendungsprobleme.

Um die Effizienz von Medikamenten zu steigern, könnten zukünftig Trägerpartikel pharmazeutische Wirkstoffe zielgenau an kranke Zellen im Organismus liefern. Für ein besseres Verständnis dieser Targetingprozesse sind modellgestützte Simulationsstudien von großem Nutzen. Die Modellierung der biokolloidalen Systeme fußt auf theoretischen Grundlagen der Partikeltechnik. Ergebnis: Trotz signifikanter Streuung der experimentellen Daten wurden zentrale Einflussgrößen identifiziert. Es zeigt sich, dass Targetingprozesse wegen geringer Rezeptorkonzentration auf den Zielzellen ratenlimitiert verlaufen.

Brennstoffzellen können elektrische Energie mit sehr hohen Wirkungsgraden erzeugen. Sie stellen daher einen wichtigen Baustein für eine zukünftige Energieversorgung dar. Der Betrieb und die Regelung von Brennstoffzellen ist aber anspruchsvoll. In diesem Beitrag werden typische Probleme der Regelung von Brennstoffzellensystemen in unterschiedlichen Leistungsklassen erläutert, und es werden Lösungsansätze aufgezeigt.

Die Rehabilitation nach einem Schlaganfall erfordert ein häufiges Üben beeinträchtigter Bewegungsabläufe, um verlorengegangene Körperfunktionen wieder zu erlernen. Eine Möglichkeit zur Generierung von Bewegungen bei Lähmungen stellt die funktionelle Elektrostimulation (FES) dar. Hierdurch werden die betroffenen Muskeln aktiviert und dem Nervensystem somit besonders viele Reize für die Bahnung motorischer Funktionen zur Verfügung gestellt. Genügend präzise Bewegungsabläufe lassen sich nur durch den Einsatz einer Regelung erzielen, bei der der Bewegungszustand fortlaufend erfasst und die Stimulation entsprechend angepasst wird.

Die Angst vor einer möglichen Influenza-Pandemie hat dazu geführt, dass die Entwicklung von alternativen Produktionsmöglichkeiten gegenüber dem klassischen Prozess mit einer Vermehrung der Viren in bebrüteten Hühnereiern beschleunigt wurde. Die Arbeitsgruppe ,Upstream Processing’ hat den Einsatz von neuen Einweg-Bioreaktoren für die Influenza- Impfstoffherstellung mit zwei verschiedenen Säugerzellen umfassend analysiert. Diese Bioreaktoren ermöglichen ein schnelles und einfaches Erweitern der Produktionskapazität im Falle einer Pandemie.

Die Differenzierung eukaryontischer Zellen wird von einem komplexen Netzwerk biochemischer Reaktionen gesteuert. Durch die Verschmelzung genetisch veränderter Zellen können Defekte im Netzwerk überbrückt werden, während ein Signal durch das Netzwerk fließt. Auf diese Weise kann man die Struktur und Funktion des Netzwerkes analysieren.

Reine Enantiomere besitzen für die pharmazeutische Industrie und bei der Herstellung von Feinchemikalien eine herausragende Bedeutung. Häufig sind die zur Herstellung verwendeten chemischen Synthesen nicht selektiv und liefern racemische (50:50) Mischungen der beiden Enantiomeren, die ein nachfolgendes Trennverfahren erfordern. Zur Lösung dieser anspruchsvollen Trennaufgabe können unter Umständen enantioselektive Kristallisationsverfahren eingesetzt werden. In diesem Bericht soll die so genannte „Bevorzugte Kristallisation“ von Konglomeraten zur Racemattrennung vorgestellt werden.

Die nasschemische Fällung fester Partikel in Emulsionstropfen ermöglicht eine Steuerung der Partikeleigenschaften. Insbesondere können in Mikroemulsionen eng verteilte Nanopartikel synthetisiert werden, deren Größenverteilung und Morphologie durch Variation der Prozessparameter gezielt eingestellt werden kann.

Das dynamische Verhalten vieler chemischer Prozesse ist durch wandernde Temperatur- und Konzentrationsfronten gekennzeichnet. Solche wandernden Fronten werden in der Physik und der angewandten Mathematik auch kurz als nichtlineare Wellen bezeichnet. Diese nichtlinearen Wellen vermitteln ein einfaches Verständnis der in den betrachteten Systemen ablaufenden dynamischen Prozesse und sind daher oft Ausgangspunkt für eine verbesserte Prozesssteuerung oder -regelung sowie die Entwicklung neuer Prozesskonzepte. Aktuelle Untersuchungen am Max-Planck-Institut für Dynamik komplexer technischer Systeme in Magdeburg betreffen eine Erweiterung der theoretischen Grundlagen für die wichtige Klasse der kombinierten Reaktions-Separations-Prozesse sowie die Untersuchung neuer Anwendungsmöglichkeiten im Rahmen der modellgestützten Prozessführung.