Maschinelles Lernen für die Proteinoptimierung Dr. Vanni Doffini untersuchte in seiner Doktorarbeit, wie sich mithilfe von maschinellem Lernen (ML) Proteine gezielt verän- dern und verbessern lassen. Schon kleine Änderungen in der Aminosäuresequenz können Stabilität, Bindung oder Aktivität stark beeinflussen – zuverlässige Vorhersagen über die Auswir- kung einer Modifikation sind daher wichtig. Vanni Doffini hat in seiner Arbeit theoretische Grundlagen mit praktischen Experimenten kombiniert. Mit der angewand- ten Methode konnte er ein therapeutisches Peptid gegen anti- biotikaresistente Bakterien optimieren. Er entwickelte eine Plattform zum Screening von Protein-Protein-Wechselwirkun- gen und führte ein neues ML-Toolkit für die schnelle Analyse grosser biophysikalischer Datensätze ein. Seine Arbeit zeigt, wie maschinelles Lernen das Protein-Engineering beschleuni- gen und neue Anwendungen ermöglichen kann. Oberflächeneigenschaften von Spintronik-Materialien Dr. Martin Heinrich hat in seiner Doktorarbeit Materialien un- tersucht, die für neuartige Speicher- und Schalttechnologien von Bedeutung sind. Es handelt sich dabei um Materialien, die sowohl halbleitende wie auch besondere magnetische Eigen- schaften haben – sogenannte multiferroische oder altermag- netische Systeme. Sie könnten in der Spintronik eingesetzt werden, einem Forschungsfeld, das den Spin der Elektronen anstelle ihrer Ladung zur Informationsspeicherung nutzt. Schweben dank Akustik In seiner Doktorarbeit hat Dr. Shichao Jia erforscht, wie Proben mithilfe von Ultraschallwellen berührungslos bewegt und ma- nipuliert werden können. Er hat sich dabei sowohl auf die akus- tische Levitation als auch auf akustische Pinzetten fokussiert und die Technologien auf immer kleinere Dimensionen ska- liert. Bei der Levitation zeigte er, dass sich millimetergrosse Schei- ben mit Ultraschall nicht nur anheben, sondern auch in Rota- tion versetzen lassen – abhängig von ihrer Form und Grösse. Solche Scheiben wurden bereits als Probenträger für Röntgenbeugung eingesetzt. Im Wasser nutzte er dafür deutlich höhere Frequenzen, um die Miniaturrotoren anzutreiben. Mit akustischen Pinzetten untersuchte Shichao Jia ausserdem, wie mikroskopische Proben präzise bewegt und sogar zusammen- gedrückt werden können, etwa für den Einsatz in mikrofluidi- schen Systemen mit biologischen Proben. 19 SNI INSight Dezember 2025