Hauptprogramm
Das Hauptprogramm beinhaltet eine zwölfmonatige Freistellung über zwei Jahre und richtet sich an klinisch tätige und forschungsaktive Ärztinnen und Ärzte ab dem vierten Jahr der Fachärztin bzw. Facharztweiterbildung bis zu acht Jahre nach Staatsexamen. Zusätzlich zur Freistellung erhalten die Stipendiatinnen und Stipendiaten 2.000 Euro an Sachmitteln. Die Stipendiatinnen und Stipendiaten werden während des zweijährigen Programms von zwei Mentorinnen oder Mentoren begleitet und durch ein individuelles Weiterbildungsprogramm gefördert wodurch der Grundstein für Ihne zukünftige klinisch-wissenschaftliche Karriere gelegt wird.
Voraussetzung für eine Bewerbung ist eine abgeschlossene Promotionsarbeit und mindestens eine akzeptierte Publikation.
Nachdem die ersten Förderungen bereits in den 90er Jahren startete, wurde das Programm 2009 neu aufgelegt und durch kontinuierliche Unterstützung der Medizinischen Fakultät weiterentwickelt und ausgebaut.
Seit Beginn der Förderung haben ca. 150 Stipendiatinnen und Stipendiaten das Hauptprogramm durchlaufen, häufig begleitet durch eine erfolgreiche abgeschlossene Habilitation.
Bei der Auswahl der Stipendiatinnen und Stipendiaten wird auf einen herausragenden Lebenslauf, ein wissenschaftlich exzellentes Projekt und eine ausgewogenen Geschlechterverteilung geachtet, wodurch gezielt die Karrierewege von forschenden Ärztinnen gefördert werden.
Aktuell befinden sich 13 Stipendiatinnen und Stipendiaten aus verschiedensten Fachdisziplinen im Hauptprogramm, mit einem Frauenanteil von 60 Prozent.
Stipendiatinnen und Stipendiaten im Hauptprogramm
Name | Klinik / Abteilung / Sektion | Thema |
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Dr. med. Theresa Brunet | Institut für Humangenetik | Assessing the burden of genomic structural variants in neurodevelopmental disorders using optical genome mapping. |
Michael Dietachmayr | Klinik und Poliklinik für Innere Medizin III: Hämatologie und Internistische Onkologie | Die anti-Folat vermittelte Induktion von SLC2A1 als Basis für synergistische Therapieansätze im Osteosarkom |
Dr. med. sci. Florian Gassert | Institut für diagnostische und interventionelle Radiologie | Evaluation der Dunkelfeld-Radiographie für die Diagnostik von Lungentumoren |
Dr. med. Marie-Therese Georgii | Klinik für Anästhesiologie und Intensivmedizin | Verwendung prozessierter EEG-Informationen zur Abschätzung des postoperativen kognitiven Status mit Hilfe von standardisierten präoperativen EEG-Baseline-Messungen |
Dr. med. Friederike Held | Klinik und Poliklinik für Neurologie | Dynamik der erworbenen Immunantwort in der Manifestationsphase der Multiplen Sklerose |
Dr. med. Benita Schmitz-Koep | Abteilung für Diagnostische und Interventionelle Neuroradiologie | Lebensspannenperspektive nach Frühgeburt – Wie altert das Gehirn nach einer Entwicklungsstörung |
Dr. med. Marie-Christin Metz | Abteilung für Diagnostische und Interventionelle Neuroradiologie | KI-gesteuerte Präzisierung von Tumorwachstumsmodellen für Glioblastome: Hin zu einer erstmaligen klinischen Anwendung |
Dr. med. Christine Maria Poch | Klinik und Poliklinik für Innere Medizin I: Kardiologie | 3D Bioprinting zur Generierung eines vaskularisierten ventrikulären 3D Herz-Patches aus hiPSC-Kardiomyozyten und – Endothelzellen |
Dr. med. Carmen Mota Reyes | Klinik und Poliklinik für Chirurgie | Neogenese und Reifung von tertiären lymphatischen Strukturen (TLS) im humanen PDAC und chronischer Pankreatitis |
Dr. med. Sebastian Jörg Rühling | Abteilung für Diagnostische und Interventionelle Neuroradiologie | Künstliche Intelligenz als integrativer Ansatz zur longitudinalen Analyse von spinalen MS-Läsionen |
Dr. med. Anne Schnelzer | Klinik und Poliklinik für Neurologie / Institut für Experimental Neuroimmunology | Der Einfluss von IL-6 auf den funktionellen Phänotyp von differenzierten Th17 Zellen im Laufe einer autoimmun-entzündlichen ZNS Erkrankung |
Dr. med. Matias Wagner | Institut für Humangenetik | Assessing the burden of genomic structural variants in neurodevelopmental disorders using long-read sequencing. |
Dr. med. Sebastian Ziegelmayer | Institut für diagnostische und interventionelle Radiologie | Multi-task deep-learning framework for detection and characterization of large bowel wall thickening in computed tomography |