Treffen Sie Sarah Brüningk, Postdoc-Forscherin
Sarah arbeitet als Postdoc an der Schnittstelle von Computational Biology und Künstlicher Intelligenz an der ETH Zürich im Labor für Maschinelles Lernen und Computational Biology.
Im Rahmen des NCCR AntiResist Project arbeitet sie als Data Scientist und analysiert Daten, die im Rahmen dieses Konsortiums produziert werden, entwickelt aber auch Softwarelösungen, die in diesem Bereich von Nutzen sein können.
Mehr über Sarah Brüningk
Ursprünglich stammt sie aus München, wo sie auch Physik an der Technischen Universität München studierte. Während der High School war Sarah von Naturwissenschaften und Mathematik fasziniert. Sie konnte sich zunächst nicht entscheiden, welchen Wissenschaftszweig sie an der Universität studieren wollte, und entschied sich für ein Physikstudium, um bei der Berufswahl flexibel zu bleiben. Sie dachte immer, sie würde sich mehr in Richtung Astro- oder Ingenieurphysik bewegen, aber während ihres Masterstudiums entdeckte sie die zahlreichen medizinischen Anwendungen der Physik und war sehr daran interessiert, diese Richtung zu vertiefen. Sarah begann, sich auf die Physik für die Krebstherapie (Strahlentherapie) und die Diagnose (Bildgebung) zu konzentrieren. Da ihr ihr erstes Forschungsprojekt während ihrer Masterarbeit sehr gut gefiel, beschloss sie, am Institute of Cancer Research in London, UK, zu promovieren. In ihrem Projekt kombinierte sie praktische Experimente im Nasslabor mit Computeranalysen und -simulationen, um die biologischen Auswirkungen von Kombinationstherapien besser zu quantifizieren. Die Arbeit in einem Biologielabor war damals eine große Umstellung für sie, da sie vor Beginn ihrer Promotion noch nie eine Pipette in der Hand gehabt hatte und plötzlich die meiste Zeit in einer sterilen Haube arbeitete. Letztendlich war es ein großer Gewinn, aus erster Hand zu erfahren, wie die Daten, die sie für ihre Simulationen verwendete, erzeugt wurden und welche Unsicherheiten diese Messungen mit sich brachten. Diese Erfahrung unterscheidet sie von anderen Computational Researchern, und sie ist sehr stolz darauf, dass sie Veröffentlichungen in verschiedenen Disziplinen vorweisen kann.
Nach ihrer Promotion wollte Sarah mehr über den Bereich der künstlichen Intelligenz erfahren, da sie sich mit diesem Thema noch nicht beschäftigt hatte. Ihre Forschungsinteressen als Postdoc an der ETH Zürich liegen in der Kombination von maschinellem Lernen und Modellierung für Anwendungen im Gesundheitswesen, wobei sie die klinischen Merkmale einer Krankheit berücksichtigt, um Lösungen zu finden, die für Kliniker verständlich sind und in die klinische Praxis umgesetzt werden können. Zusätzlich zu ihrer Arbeit im NCCR AntiResist verfolgt Sarah im Rahmen des Botnar Research Center for Child Health Postdoctoral Excellence Programme (BRCCH PEP) eine unabhängigere Forschungsidee.
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