Dr. Sarah Brüningk
Dr. Sarah Brüningk
Dozentin am Departement Biosysteme
Zusätzliche Informationen
Forschungsgebiet
Meine Forschung konzentriert sich auf die Schnittstelle von Biologie, Medizin, mathematischer Modellierung und Datenwissenschaft, um personalisierte Vorhersagen für verschiedene Diagnosen zu erreichen. Ich habe ein besonderes Interesse an datengesteuerten Modellen für seltene Erkrankungen, bei denen die Daten begrenzt sind, aber der Einfluss eines Vorhersagemodells in klinischen Anwendungen besonders hoch ist. Konkret untersuche ich personalisierte Therapieregime für pädiatrische Hirntumorpatienten, einschließlich niedrig- und hochgradiger Gliome mit einem Schwerpunkt auf dem pädiatrischen diffusen Mittelliniengliom. Durch Kombination aus AI mit mechanistischer mathematischer Modellierung entwickle ich Simulationsplatformen fuer klinische Trials sowie die Entwicklung einzelner Patienten. In diesem Zusammenhang untersuche ich generative KI-Modelle für anatomische Vorhersagen des Tumorwachstums in der Magnetresonanztomographie, Vorhersagen zur Strahlentherapieffizienz basierend auf Bildgebung und multi-omischen Daten sowie die Identifizierung von Biomarkern aus Histologie- und Magnetresonanzdaten. Neben der pädiatrischen Onkologie bin ich auch an datengesteuerten Vorhersagen beteiligt, um die Genesung von traumatischen Rückenmarksverletzungen zu beschreiben und kritische Zustände auf pädiatrischen Intensivstationen wie Sepsis zu erkennen.
Ich bin Physikerin und habe 2011 meinen Bachelor in Physik und 2014 meinen Master in Physik (Biophysik) von der Technischen Universität München (München, Deutschland) erworben. Nachdem ich einige Monate als medizinische Physikerin in der Abteilung für Strahlentherapie am Klinikum rechts der Isar (Universitätsklinikum der Technischen Universität München) gearbeitet hatte, wechselte ich zum Institute of Cancer Research (London, UK) für meine Doktorarbeit. Hier habe ich 2019 meinen Doktortitel in Biophysik zum Thema "Analyse und Simulation von Kombinationsbehandlungen von Strahlentherapie und Ultraschall-basierter Erwärmung" erhalten. Nach einem kurzen Aufenthalt am ICR als Postdoktorand wechselte ich im September 2019 zur ETH Zürich (Schweiz), wo ich dem Computational Biology Lab von Prof. M. Claassen am Institute of Molecular Systems Biology beitrat. Im April 2020 wechselte ich zum Machine Learning and Computational Biology Lab (MLCB) von Prof. Karsten Borgward am Department of Biosystems Science and Engineering. Hier begann ich im Oktober 2021 mein Basel Research Centre for Child Health Postdoctoral Excellence Fellowship. Aufgrund des Umzugs des MLCB-Labors wechselte ich im Februar 2023 zum Biomedical Data Science Lab (BMDS) von Prof. Catherine Jutzeler am Department of Health Sciences and Technology. Seit August 2023 leite ich hier die Untergruppe "Pädiatrische Onkologieanwendungen".
CV PDFVorlesungsverzeichnis
Frühjahrssemester 2024
| Nummer | Veranstaltung |
|---|---|
| 376-1983-00L | Foundations of Data Science |