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Dr. Ali Ertuerk

国家/cntry.

Germany

学校/univ.

Munich

编号/ID

招生/status

176732

招CSC学生

专业/major

Neurology/tissue engineering

Research Area

现代科学面临的一个根本挑战是了解大脑在健康状态下如何运作,以及在疾病状态下究竟出了什么问题。我们开发并实施了3D成像技术,以便能够生成啮齿动物完整器官和身体的最高分辨率视图。我们开发了DISCO线组织透明技术,该技术已为来自不同生物医学研究领域的科学家提供了巨大的实用价值。总而言之,这种方法提供了对相互关联的生物系统的整体视图,从而能够以客观的方式感知生物机制。

我们实验室致力于探究急性脑损伤(主要指中风和痴呆)后导致神经退行性病变的关键机制。为此,我们采用多学科方法,运用先进的神经科学成像、基因工程、纳米技术和人工智能技术。

虽然许多疾病会影响整个身体,但研究通常只针对感兴趣的组织进行,而忽略了生物体 99% 的其余部分。我的实验室认为,我们需要将生物体视为一个整体,才能正确评估所有相互影响的生物系统。因此,我们在研究中采用整体方法来克服潜在的偏见,并发现整体的基本细胞和分子机制。为了实现这一目标,我们开发了尖端的组织透明方法,可以对完整生物体进行 3D 组织学分析。现在,我们可以在亚细胞水平上收集有关整个生物体的信息,而无需进行切片。例如,获得的图像数据可以首次在单个神经元水平上呈现完整的神经元连接,并确定神经系统疾病的根源。我们使用基于机器学习的图像分析方法来分析这些大型图像数据。最后,我们专注于开发纳米​​技术(纳米机器人),以新颖而有效的方式治疗神经系统疾病。

我主修基因工程和分子生物学。我的研究主要集中在神经退行性疾病的机制以及开发新的成像工具来解读整个生物体中复杂生物系统的细节。

近几十年来,科学取得了长足的进步,然而,我们仍然缺乏针对中风和痴呆等毁灭性疾病的有效治疗方法,部分原因是进展缓慢,大部分科研精力都集中在下一个“可预测”的机制上。我相信,结合先进成像、基因工程、纳米技术和人工智能等不同领域的专业知识,采用多学科方法,将是获得生物系统“无偏差”读数的关键,并在未来几十年内找到治愈包括衰老在内的所​​有疾病的突破性解决方案。

我们是一个由从头到脚相互连接的系统组成的有机体,例如通过神经元和血管的连接。因此,大多数生物事件自然会影响全身,而不仅仅是某个小区域。然而,由于缺乏能够在细胞和分子水平上提供全身读数的方法,因此很少有研究将生物系统作为一个整体来研究。为了实现这一目标,我们开发并使用了小鼠整体透明技术(例如,Ertürk等人,2012年《自然医学》杂志,Pan等人,2016年《自然方法》杂志),这使我们能够全面了解健康和疾病中的细胞和分子机制。例如,我们研究急性脑损伤不仅对大脑,而且对整个神经系统和全身的影响。我们还专注于利用人工智能来分析海量数据集,并利用纳米机器人来探索 药物输送到大脑的新方法。

我们每年招生CSC学生,希望申请者能有机器学习的背景。

Email Address  (将如下的#phds#替换成@)

Ali.Ertuerk#phds#med.uni-muenchen.de;erturk#phds#helmholtz-muenchen.de

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