Die fünf Basistechnologien bilden den Kern der hochmodernen und weltweit einzigartigen Infrastruktur des LPI. Sie werden Nutzer:innen die Translation ihrer Ideen und Forschungsergebnisse in die Praxis deutlich erleichtern.
Das LPI ergänzt State-of-the-Art-Technologien um neue photonische Verfahren, die es in der Form kommerziell noch nicht gibt. Den Nutzerinnen und Nutzern aus Wissenschaft und Wirtschaft steht zukünftig das breite Spektrum einzigartiger lichtbasierter sowie molekularbiologischer Methoden in Kombination mit sämtlichen notwendigen Technologien zur Verfügung, um die Translation von neuen Methoden für die Diagnostik als auch Therapie von Infektionskrankheiten zu beschleunigen.
Im Laufe des Jahres 2021 startete der Aufbau der technologischen Infrastruktur des LPI: Das BMBF fördert fünf als Basistechnologien bezeichnete Vorhaben mit rund 50 Millionen Euro. Forschende der vier Trägereinrichtungen arbeiten in den institutsübergreifenden Projekten an der Erhöhung des technischen Reifegrades der Basistechnologien (TRL – Technology Readiness Level), um diese für den Einsatz im LPI vorzubereiten.
Multi-dimensionale, multimodale, intelligente Imaging-Plattformen
Gegenstand des Projektes ist die Erforschung und Entwicklung innovativer bildgebender Plattformtechnologien für infektionsrelevante Anwendungsszenarien kombiniert mit neuen Konzepten für die Probenaufbereitung von Zellen, Geweben sowie Organmodellen und Organen.
Projektkoordinator: Leibniz-IPHT
Photonische Interaktionsassays für POCT/ Hochdurchsatzplattformen
In dem vom Leibniz-IPHT koordiniertem Projekt werden methodische und instrumentelle biophotonische Plattformtechnologien für Point-of-Care-(POC) und Hochdurchsatz-Anwendungen als Basistechnologien für das LPI erforscht und realisiert.
Projektkoordinator: Leibniz-IPHT
Künstliche Intelligenz für Diagnostik und Therapie
Nutzerinnen und Nutzer des LPI sollen bei der Entwicklung eigener Lösungen auf modernste Analysemethoden für die Auswertung diagnostischer Datensätze zurückgreifen können. Im Rahmen des von der Friedrich-Schiller-Universität Jena koordinierten Projektes werden hierfür Verfahren auf der Basis von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und tiefen Lernmethoden entwickelt.
Projektkoordinator: Friedrich-Schiller-Universität Jena
Hochparalleles Profiling der Wirtsantwort auf lebensbedrohliche Infektionen
Krankheitsverläufe und Reaktionen des Immunsystems und somit eine passgenaue Therapie sind bei Infektionen sehr individuell. In dem vom Universitätsklinikum Jena koordinierten Projekt werden lichtbasierte Verfahren zur begleitenden Diagnostik und Überwachung von Körperfunktionen erforscht, um die individuelle Reaktion auf den Erreger auch unter Zeitdruck auf der Intensivstation schnell und genau charakterisieren zu können.
Projektkoordinator: Uniklinikum Jena
Innovative molekulare und biochemische Assays für Schnelldiagnostik, Drug Development und neue Therapiekonzepte
Foto: Anna Schroll
Um künftig neuartige individualisierte Therapieformen entwickeln zu können, erforschen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in dem vom Leibniz-HKI koordiniertem Projekt Moleküle und therapeutische Mikroben sowie bestimmte Proteine und Antikörper, als Alternative zu herkömmlichen Antibiotika. Für eine schnelle Diagnostik werden auf Photonik basierende molekulare und biochemische Assays entwickelt.
Projektkoordinator: Leibniz-HKI
Wissenschaftliche Koordinatorinnen
Dr. Lisa Schmölz
Wissenschaftliche Koordinatorin der LPI Basistechnologien am Leibniz-IPHT
E-Mail: lisa.schmoelz@leibniz-ipht.de
Tel.: 03641 – 20 60 17
Dr. Anke Jaudszus
Wissenschaftliche Koordinatorin der LPI Basistechnologien für das Leibniz-HKI
E-Mail: anke.jaudszus@leibniz-hki.de
Tel.: 03641 – 53 21 319
Dr. Sophie Thamm
Wissenschaftliche Koordinatorin der LPI Basistechnologien für die Friedrich-Schiller-Universität
E-Mail: sophie.thamm@uni-jena.de
Tel.: 03641 – 94 84 21
Dr. Andrea Schweinitz
Wissenschaftliche Koordinatorin der LPI Basistechnologien für das Universitätsklinikum Jena
E-Mail: andrea.schweinitz@med.uni-jena.de
Tel.: 03641 – 93 23 320