Albane Ruaud

Forschungsschwerpunkte

Albane interessiert sich für das Lernen über mikrobielle Gruppen mit Hilfe von Machine-Learning-Modellen.

Mikroorganismen spielen bei vielen wichtigen Prozessen eine Rolle, vor allem beim Menschen, für den die Wirkungen nützlich (z. B. bei der Verdauung) oder schädlich (z. B. durch Pathogenität) sein können. Obwohl sich die Forschung ihrer Bedeutung bewusst ist, ist unser Verständnis der Funktionsweise mikrobieller Gruppen begrenzt. Dementsprechend können wir sie auch nicht zu unserem eigenen Vorteil beobachten oder kontrollieren.

So können beispielsweise gute Bakterien, die unseren Darm bewohnen, zur Bekämpfung von Krankheitserregern eingesetzt werden. Dieser Ansatz wird erfolgreich zur Bekämpfung von Clostridium difficile eingesetzt, einem tödlichen Krankheitserreger, sofern keine Behandlung erfolgt. Eine solche Behandlung kann jedoch daran scheitern, dass wir nicht in der Lage sind, den Cocktail der guten Bakterien zu steuern.

Um mikrobielle Gemeinschaften zu überwachen, müssen wir die Wechselwirkungen zwischen den Mikroorganismen entschlüsseln. Angesichts der Komplexität solcher Gemeinschaften benötigen wir komplexe Modelle, die Wechselwirkungen höherwertiger Ordnung berücksichtigen können.

Genau das ist die Grundlage meiner Forschung: Mein Ziel ist es, mikrobielle Interaktionen mit Hilfe von Machine-Learning-Modellen zu verstehen. Daher untersuche und entwickle ich Methoden, die (i) für biologische Daten geeignet sind (gekennzeichnet durch eine hohe Dimensionalität, ein niedriges Rausch-Signal-Verhältnis, ...) und (ii) leicht interpretierbar sind, um relevante biologische Informationen zu ermitteln. In meinem aktuellen Projekt untersuche ich die Modellierung von Bakteriengemeinschaften anhand ihrer Genome in Form von Netzwerken, die dann zur Steuerung von Mikroben genutzt werden können.

Weitere Informationen

Weitere Informationen gibt es auf Albane Ruauds Twitter-Account.