Peptide, also kurze Ketten von Aminosäuren, können sich spontan zu multifunktionalen Materialien zusammenfügen, die in neuen Technologien von der Arzneimittelherstellung bis hin zu weichen Halbleiterbauelementen eingesetzt werden. Die Entwicklung dieser Materialien ist deshalb eine Herausforderung, denn die Wissenschaftler:innen müssen die beste Aminosäuresequenz aus einer enormen Anzahl von Möglichkeiten herausfiltern - viel mehr, als man experimentell testen kann. In ihrem Projekt SupraModel wird Julija Zavadlav ein neuartiges Berechnungssystem entwickeln, das Multiskalenmodellierung, Molekularsimulationen und maschinelles Lernen miteinander verbindet. Dieser Rahmen wird eine schnelle und genaue Vorhersage der Peptid-Zusammensetzung ermöglichen und einen beispiellosen molekularen Einblick in den Prozess der Zusammensetzung gewähren. Mit den gewonnenen Daten will sie die dringend benötigte Anleitung für die Entwicklung peptidbasierter Materialien der nächsten Generation liefern.
Julija Zavadlav studierte an der Universität von Ljubljana Physik und schloss dort im Jahr 2015 mit einem Doktorat ab. In dieser Zeit und in den nachfolgenden Jahren arbeitete sie am National Institute of Chemistry in Slowenien. Im Jahr 2016 startete sie ihr Post-Doktorat am Lehrstuhl für computergestützte Wissenschaften an der ETH Zürich und erhielt im Jahr 2017 ein ETH Postdoctoral Fellowship. Im Jahr 2019 wurde sie als Assistenzprofessorin für Multiscale Modeling of Fluid Materials an die TUM berufen.
Weitere Informationen:
Profil von Prof. Julija Zavadlav
Website der Professur für Multiscale Modeling of Fluid Materials
Pressemitteilung der TUM "Zwölf ERC Starting Grants gehen an die TUM"