28. Oktober 2021
LA JOLLA – Salk-Professor Tatyana Sharpee hat den DeLano Award 2022 für Computational Biosciences der American Society for Biochemistry and Molecular Biology (ASBMB) gewonnen. Der Preis wird an einen Wissenschaftler mit einer innovativen Entwicklung oder Anwendung einer Computertechnologie verliehen, die die Forschung in den Biowissenschaften auf molekularer Ebene verbessern kann.
„Tanyas hochmoderner computergestützter Ansatz für die neurobiologische Forschung verspricht vielversprechende neue Erkenntnisse über den Alterungsprozess und Krankheiten“, sagt Salk-Präsident Rusty Gage. „Wir freuen uns sehr, dass die Gesellschaft sie für ihre bahnbrechende Arbeit ausgezeichnet hat.“
Sharpee ist die zweite Frau, die den Delano Award for Computational Biosciences seit seiner Einführung erhält. Die Auszeichnung beinhaltet eine Plakette, ein Preisgeld in Höhe von 3,000 US-Dollar und eine bezahlte Reise für Sharpee, um beim jährlichen ASBMB-Treffen in Philadelphia im April 2022 einen Vortrag zu halten.
Sharpee, Inhaber des Edwin K. Hunter-Lehrstuhls, untersucht die Funktionsweise des Gehirns und anderer biologischer Systeme und nutzt die Informationstheorie, um die Aktivität von Neuronen zu quantifizieren. In einem Forschungsbereich möchte sie herausfinden, wie Merkmale in Teilen des Gehirns organisiert sind, die für die Übermittlung unserer Sinne, einschließlich Sehen, Hören und Geruchssinn, verantwortlich sind. Die Aufdeckung der Funktionsweise dieser Kernsinne könnte dazu beitragen, neue Behandlungen und Gehirn-Maschine-Schnittstellen für Patienten mit Störungen dieser Systeme zu entwickeln, die als Folge eines Schlaganfalls, einer Demenz oder einer Schizophrenie auftreten können.
Salk-Professor Tony Jäger, ein ASBMB-Mitglied, nominierte Sharpee für die Auszeichnung.
Der DeLano Award for Computational Biosciences wurde von Familie, Freunden und Kollegen ins Leben gerufen, um das Vermächtnis von Warren L. DeLano zu würdigen, der 2009 plötzlich verstarb und vor allem für sein Computersystem PyMOL bekannt war, ein Open-Source-Programm zur Visualisierung komplexer Makromoleküle Systeme.
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