Blick ins Publikum

KI & Krebsforschung – Einblicke für Schüler*innen

Beim Hauptstadtforum des schulischen Excellenz-Netzwerks MINT-EC haben Schüler*innen die Forschung am Max Delbrück Center kennengelernt: etwa wie man mit Machine Learning Daten entschlüsselt oder Immunzellen fit gegen COVID-19 macht.

Forschung muss nützlich sein für den Menschen. Das betonte Professorin Katja Simon bei ihrem Eröffnungsvortrag des Hauptstadtforums: „Wir wollen mit unserer Arbeit dazu beitragen, dass die Menschen nicht nur länger, sondern vor allem gesünder leben“. Die Leiterin der Forschungsgruppe „Zellbiologie der Immunität“ am Max Delbrück Center erforscht, wie Abbauprozesse in der Zelle dazu beitragen, unser Immunsystem zu unterstützen. Den versammelten Schüler*innen und Lehrkräften berichtete sie von einer noch unveröffentlichten Studie.

Simon und ihr Team nahmen sich die COVID-19-Impfung vor und stellten fest, dass eine über die Nahrung aufgenommene Substanz dabei helfen kann, die Gedächtnisfunktion der T-Zellen in Mäusen aufrechtzuerhalten. Diese Zellen schützen durch ihr immunologisches Gedächtnis vor einer erneuten Infektion mit dem gleichen Erreger; darauf baut die Impfung auf. Auch die Gedächtnisleistung menschlicher Immunzellen verbesserte sich durch die Substanz, wie Tests an 40 gesunden Freiwilligen bestätigten. Das Immunsystem schützt somit wahrscheinlich besser vor einer erneuten COVID-19-Infektion. Am Schluss warb Simon dafür, sich für die Forschung zu entscheiden: Das sei ein „unschlagbar“ toller Beruf, der viel Spaß mache.

Machine Learning: spannend und sehr nützlich

Das MINT-EC-Hauptstadtforum fand in diesem Jahr hybrid statt. 350 Schülerinnen und Schüler sowie 120 Lehrkräfte des nationalen Exzellenz-Netzwerks für mathematische, ingenieur-, natur- und technikwissenschaftliche Fächer waren nach Buch gekommen, um sich auszutauschen, Workshop-Angebote zu nutzen und berufliche Optionen auszuloten. Viele Angebote wie der Eröffnungsvortrag wurden gestreamt, andere waren ausschließlich online verfügbar: Anna Welter, Doktorandin aus der Forschungsgruppe „Proteom-Dynamik“, und ihre Kollegin Madhu Kantharaju von der Technologieplattform „Image Data Analysis“ luden etwa zu dem Online-Workshop „What can we learn about health using machine learning?“ ein. Neben dem Max Delbrück Center gestalteten 21 weitere Partner aus Wissenschaft und Wirtschaft das Programm.

Ein gutes Dutzend Schülerinnen und Schüler loggte sich am Morgen des zweiten Veranstaltungstages in die Zoom-Sitzung ein. Programme, die beim Machine Learning zum Einsatz kommen, kennen viele von ihnen bereits aus der Schule, hier wollten sie ihre Erkenntnisse vertiefen. Maja Lampe freute sich außerdem über die Möglichkeit, bei dem englischsprachigen Workshop ihre Sprachkenntnisse üben zu können. Sercan Sahin kennt den Nutzen der Technologie von seiner Mutter, die in der Onkologie arbeitet: „Mit Machine Learning lassen sich auf Tumor-Scans Veränderungen besser erkennen als mit dem menschlichen Auge“, berichtete der Schüler.

Für ihre Doktorarbeit erforscht Anna Welter das Zusammenspiel von Proteinen in den Zellen von Krebserkrankten. Sie misst Tausende Proteine in einer einzelnen Probe mit Hilfe der Massenspektrometrie. Machine Learning hilft ihr dabei, die riesigen Datenmengen, die dabei entstehen, zu vereinfachen, zu interpretieren oder Muster zu finden: Welche Proben ähneln sich? Was verrät das über Behandlungsmöglichkeiten?

„Besser verstanden als in der Schule“

Im praktischen Teil des Workshops zeigte Madhu Kantharaju den Schülerinnen und Schülern, wie die Programmiersprache „Python“ funktioniert, die mit Hilfe von Machine Learning Bilder analysieren kann. Für ihre Doktorarbeit entwickelt die Forscherin außerdem Algorithmen, um Artefakte in hochauflösenden Mikroskopie-Bildern – wie von einem Gehirn eines Zebrafisches – zu korrigieren. Anhand dieser Bilder können die Forschenden sehen, welche Teile des Gehirns aktiv sind, während der Fisch schwimmt. Normalerweise würden Bewegungen oder der Blutfluss in Organen die Bilder verfälschen.

Nach viereinhalb intensiven Workshop-Stunden baten Welter und Kantharaju die Schülerinnen und Schüler um ihr Feedback. Was ihnen besonders gefallen hatte: Dass die beiden Doktorandinnen aus ihren eigenen Projekten berichtet hatten. „Es hat Spaß gemacht, man konnte viel lernen“, lauteten weitere Reaktionen. „Ich habe Python besser verstanden als in der Schule“, schrieb Maja in den Chat. Vielleicht entscheidet sie sich in Zukunft dafür, tiefer in das Thema Machine Learning einzusteigen – zum Beispiel als Forscherin.

Text: Wiebke Peters

 

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