Die Promovierenden werden an verschiedenen Standporten und in Kooperation mit Industrieunternehmen arbeiten.
Biotechnologie EU-Förderung für internationales Doktorandennetzwerk
Im Netzwerk „HaloVerse“ geht es um wichtige Bausteine für die Medikamentenherstellung. Die Ruhr-Universität Bochum ist einer von sieben Standorten.
Eine nachhaltige Herstellung von Wirkstoffen ohne gesundheitsschädliche oder erdölbasierte Reagenzien ist das Ziel des Doktorandennetzwerks „HaloVerse“, das die Europäische Union mit rund 3,8 Millionen Euro für fünf Jahre fördert. 13 Promovierende werden in Groningen, Bochum, Kreta, Pavia, Stuttgart, Girona, Mailand, Zürich und Bern daran arbeiten. Das Programm „Advancing Europe's Next Generations on the Path to Sustainability – Expanding the Universe of Enzymatic Halogenation Chemistry“ wird von Prof. Dr. Sandy Schmidt (Groningen) und Prof. Dr. Dirk Tischler (Ruhr-Universität Bochum) als Sprecherin und Co-Sprecher koordiniert.
Im Fokus der Doktorarbeiten stehen halogenierte Kohlenwasserstoffe als wichtige Synthesebausteine in der Pharmazie. „Daneben ist aber auch das biochemische Verständnis zur selektiven enzymatischen Halogenierung wichtig“, sagt Dirk Tischler. „Denn nur so können weitere nachhaltige Prozesse mit solchen Biokatalysatoren erarbeitet werden.“
Doppelpromotion mit Industriekontakt
Die Doktoranden werden im Rahmen von Doppelpromotionsprogrammen zwischen den akademischen Partnern ihre Forschung vertiefen. Dazu werden sie Arbeiten an verschiedenen Standorten durchführen und so neue Techniken erlernen und etablieren können. Unterstützt wird das Programm durch zahlreiche Industriepartner von Start-ups über mittlere bis hin zu großindustriellen Betrieben sowie durch ein internationales Advisory Board. „Die Aufenthalte in der Industrie ermöglichen eine anwendungsnahe und transferorientierte Arbeit“, sagt Dirk Tischler.
Die Promovierenden sollen verschiedenste Systeme zur selektiven Halogenierung von organischen Molekülen erarbeiten und optimieren. Dazu sollen sowohl Enzyme als auch Prozesse verbessert werden. Ein großer Teil der Arbeiten wird sich auch mit dem Nutzen von Machine-Learning Methoden im Bereich der Enzym-Identifikation und Mutagenese beschäftigen. „Wir sind besonders stolz, dass wir Industriepartner mit entsprechender Erfahrung gewinnen konnten“, so Tischler.
