Eine Chance für Personen und Ideen

Bewerben können sich an einer Schweizer Hochschule tätige Forschende mit Doktorat oder äquivalenter Qualifikation. Die Projektauswahl erfolgt durch eine hochkarätige Jury unter der Leitung von Prof. em. Gerd Folkers, ETH Zürich, dem Stiftungsratspräsidenten der Novartis Forschungsstiftung. 

Um sowohl ungewöhnlichen Ideen als auch jüngeren Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern einen Platz in diesem Förderprogramm zu bieten, werden die Autoren anonymisiert: Was zählt, ist die Originalität des Forschungsansatzes und dessen Potenzial, Neues zu erreichen. Fachübergreifende Forschung wird geschätzt. Resultate aus Vorversuchen werden nicht vorausgesetzt. Ob die Projekthypothesen bestätigt werden können wie geplant, ist offen: Wissenschaftliche Risikofreudigkeit ist willkommen.

Die Resultate der geförderten Projekte sollen publiziert und allgemein verfügbar gemacht werden, ohne sie durch Patente zu schützen. Das Ziel von FreeNovation ist es, neue Wege zu eröffnen, in neue Dimensionen vorzustossen und die Schweizer Forschungslandschaft weiter zu stärken.

Die Novartis Forschungsstiftung stellt in der Ausschreibungsrunde 2023 insgesamt bis zu 2.7 Millionen Franken bereit für maximal 15 Projekte. Pro Projekt stehen 180’000 Franken zur Verfügung. Damit können die Forschenden während 18 Monaten ihre selbst bestimmten Ziele verfolgen.

English version (PDF 0.1 MB)

Leitfaden für Anträge 2023 / Guidelines for Applicants 2023 (PDF 0.1 MB)

Projekt beantragen bis 15. April 2023
 

RNA: Mechanismus, Wirkstoff, Target

Der durchschlagende Erfolg von RNA als Corona-Impfstoff hat dieser Molekülklasse höchste Aufmerksamkeit verschafft. Dies ist nur die Spitze des Eisbergs, das Potenzial für die Biomedizin ist noch viel umfassender. 

RNA als Mechanismus: Vieles rund um RNA ist noch unverstanden: Was ist die Funktion von non-coding RNAs? Warum benutzt die Natur miRNAs und nicht siRNAs? Warum ist z.B. miR-122 so wichtig in der Leber aber nicht in anderen Zelltypen? Welche Rolle spielen mRNA Modifikationen in der Translation? Wie werden mRNAs transportiert, zB. in Motorneuronen, wo die Destination meterweit vom Zellkern entfernt sein kann? - Eine umfassende Analytik oder eine systemische Perspektive könnte neue Einsichten in die Mechanismen verschiedenster Krankheiten eröffnen, von Neurodegeneration bis Stoffwechselstörungen oder Krebs.

RNA als Therapeutika: Wie könnte die Wirkdauer so verlängert werden, dass zum Beispiel nur noch eine Behandlung pro Jahr nötig ist? Wie könnte die Wirkung so verstärkt werden, dass eine viel geringere Dosis reicht? Wie könnte RNA an bestimmte Zielorgane addressiert werden? 

RNA als Target: Wie moduliert man die biologische Funktion von zellulärer RNA? Gibt es noch ganz andere Ansätze als RNA-Editing mit Cas13-Systemen? Kleinmoleküle, die auch gute medizinalchemische Eigenschaften aufweisen, waren bisher schwierig zu finden, aber gibt es solche Verbindungen trotzdem?

Inspiriert dich diese Ausschreibung, einen Antrag einzureichen? – Wir sind sehr gespannt darauf! 

Nach AlphaFold: Dynamische Zustände im Visier

AlphaFold hat die Vorhersage von dreidimensionalen Strukturen von Proteinen revolutioniert. Es ist für die Modellierung von Einzelstrukturen konzipiert und tut dies mit bemerkenswerter Genauigkeit und Zuverlässigkeit. Alle Probleme gelöst? Nein, natürlich nicht. Erweiterungen auf Proteinkomplexe oder auf Vorhersagen von Änderungen aufgrund von Mutationen sind bereits im Gange. Und weitere Herausforderungen sind noch zu bewältigen: Viele Proteine binden Cofaktoren oder werden von ihrer nativen Umgebung beeinflusst, sei es intra- oder extrazellulär oder in einer Membran. Proteine sind flexibel und existieren in mehreren Konformationen. Viele sind sogar intrinsisch ungeordnet und nehmen nur transiente Strukturen an. Wie können wir solche dynamischen Zustände modellieren? Wie können transiente Konformationen eingefangen werden? Wie können wir bessere Modelle für Protein-Protein- oder Protein-Ligand-Komplexe erhalten, die nicht durch Co-Evolution entstanden sind?

Ist es in einem biomedizinischen Kontext möglich, Modelle für die Bindung eines Wirkstoffs an die vielen Proteine, auf die er in einer Zelle trifft, zu trainieren und biologische, einschliesslich toxische, Wirkungen abzuleiten? Gibt es grundsätzlich neue Ansätze, die Entropie der Wasserbindung zu bestimmen? Ein sehr schwieriges Problem! Oder kehren wir die Frage um: Ist es möglich, Algorithmen zu entwickeln, die die Daten definieren, die für solche Vorhersagen benötigt werden? 

Noch vor ein paar Jahren war der Erfolg von AlphaFold ein Traum. Welche Ideen hast Du, um dynamische Zustände von Proteinen anzupeilen, die Wirkung und Toxizität von Medikamenten auf der Grundlage von Target- und Off-Target-Bindungen vorherzusagen oder den Inhalt der Datenbank vorherzusagen, der diese Vorhersagen ermöglichen würde?

Inspiriert dich diese Ausschreibung, einen Antrag einzureichen? – Wir sind sehr gespannt darauf! 

3D und 4D-Genom

Die lineare DNA-Sequenz sowie chemische Veränderungen der DNA und der Histone sind nur Teilaspekte der Funktion und Regulierung von Genen. Darüber hinaus sind die räumliche Architektur (3D) und die zeitlichen Veränderungen (4D) des Genoms entscheidend. Wie funktioniert dieser Mechanismus im Detail? Die Struktur und die Dynamik des Genoms bestimmen sowohl die normale wie auch die pathologische Entwicklung der Zelle - es ist der heilige Gral der Zellbiologie!

Wie hängen 3D-Faltung und Dynamik mit der Genexpression zusammen? Was geschieht auf der Ebene der großen topologischen Domänen und was geschieht lokal in den Nukleosomen? Wie funktionieren Transkriptionsaktivatoren oder -suppressoren im atomaren Detail? Wie wirken sich dynamische Kontakte auf die Transkriptionsleistung aus? Was ist die Reihenfolge der Ereignisse nach der DNA-Bindung? Was ist Ursache, was ist Folge? Können wir den Code der Genregulation entschlüsseln?

Die 3D-Genomarchitektur unterscheidet sich von Zelle zu Zelle. Inwieweit ist dies kontrolliert oder was ist der stochastische Anteil daran? Wie wirkt sich diese Variabilität auf die Entwicklung und Interaktion von Zellen aus? Gibt es Unterschiede von Mensch zu Mensch, die auch den Verlauf von Krankheiten erklären könnten? Wie spiegelt sich der Alterungsprozess im 4D-Genom wider?

Eine direkte Strukturbestimmung im Zellkern von Säugetieren ist technisch (noch) nicht möglich. Gibt es neue Ideen, wie man die Visualisierung der dynamischen Struktur des Chromatins deutlich verbessern kann? Wie können molekulare Multi-omics Daten und zelluläre Bilder integriert werden, idealerweise auf der Ebene der einzelnen Zelle?

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