Forschungsgruppen der Technischen Fakultät

Die Verbesserung der ökologischen Nachhaltigkeit ist eine zentrale Motivation für die Entwicklung einer auf erneuerbaren Ressourcen basierenden Bioökonomie. Die Entwicklung biokatalytischer Prozesse ist dabei ein anspruchsvoller und häufig iterativer Prozess, insbesondere wenn komplexe Reaktionsnetzwerke, empfindliche Enzyme oder neuartige Zielmoleküle im Fokus stehen.

Die Arbeitsgruppe Bioprozesstechnik untersucht, wie Enzyme und Mikroorganismen zur Synthese wertvoller Moleküle, insbesondere solcher mit pharmazeutischer Relevanz, eingesetzt werden können. Biotechnologische Prozesse können bestehende chemische Verfahren ökologisch und ökonomisch optimieren oder ermöglichen die Herstellung von Verbindungen, die mit herkömmlichen Methoden nicht zugänglich sind.

Ein Schwerpunkt der Forschung liegt auf dem Verständnis und der Optimierung komplexer biokatalytischer Systeme. Enzymkaskaden bieten beispielsweise elegante Lösungen für mehrstufige Synthesen, sind jedoch häufig durch destabilisierende Wechselwirkungen zwischen ihren Komponenten eingeschränkt. Durch die Kombination von Modellierung, Simulation und gezielten Experimenten entwicklt die Arbeitsgruppe datengestützte Strategien, die die Kaskaden in ihrer Gesamtleistung verbessern.

Ein weiterer Bereich beschäftigt sich mit der zellfreien Proteinsynthese, einschließlich ihrer Anwendung für besonders anspruchsvolle Proteine, wie z.B. Membranproteine. Da ihre Expression in vivo häufig durch Toxizität, Fehlfaltung und begrenzte Membrankapazität eingeschränkt ist, bietet das zellfreie System eine flexible Alternative. Durch geeignete hydrophobe Umgebungen und integrierte Aktivitätsassays wird untersucht, wie sich Membranproteine direkt in funktionsfähiger Form zellfrei synthetisieren lassen.

Über die Entwicklung einzelner Prozesse hinaus beschäftigt sich die Arbeitsgruppe damit, wie Biokatalyse und Bioprozesstechnik schneller und transparenter vorankommen können. Standardisierte, hochwertige Datensätze sind für Reproduzierbarkeit, Modellierung und maschinelles Lernen entscheidend, aber weiterhin selten. Daher setzt sich die Arbeitsgruppe dafür ein, experimentelle Daten FAIR zu gestalten, um Innovationen zu beschleunigen.

Die Arbeitsgruppe ist im CeBiTec und in nationalen und internationalen Forschungsnetzwerken vernetzt und treibt den Transfer biotechnologischer Innovationen in die Industrie voran.