Dr. Bastian Kohl

Biochemie & Maschinelles Lernen Experte

Innovativer Biochemiker mit Expertise in Proteinwissenschaft, Arzneimittelentwicklung und Strukturanalyse

Ihr Partner für Biochemie und Innovation

Maßgeschneiderte Lösungen zur Förderung Ihrer Forschung, Optimierung von Laborprozessen und Vorantreiben von Innovationen in den Biowissenschaften.

Wissenschaftliche Expertise

Tiefgreifendes Wissen in Biochemie und Strukturanalyse zur Lösung komplexer wissenschaftlicher Fragestellungen.

  • Einführung neuer Methoden wie isotopenmarkierte Proteinexpression
  • Strukturanalyse von Proteinen und Protein-Protein-Interaktionen
  • Entwicklung von Workflows für biophysikalische Analysen

Projektmanagement

Umfassendes Management wissenschaftlicher Projekte, von der Idee bis zur Umsetzung.

  • Leitung interdisziplinärer Teams zur Erreichung von Forschungszielen
  • Erstellung experimenteller Pläne und Ressourcenoptimierung
  • Terminmanagement und Sicherstellung der Zielerreichung

Laboreinrichtung & Methodenentwicklung

Effiziente Gestaltung von Laborprozessen und Einführung moderner Methoden, abgestimmt auf Ihre Forschungsziele.

  • Aufbau biophysikalischer und bioanalytischer Methoden (z.B. FPLC, HPLC, Spektroskopie)
  • Schulung von Teams in Proteinbiochemie und Molekularbiologie
  • Einführung neuer bioinformatischer Tools und Technologien

Datenanalyse & KI-Lösungen

Nutzen Sie datengetriebene Erkenntnisse und entdecken Sie das Potenzial von KI und maschinellem Lernen in Strukturanalyse und Arzneimittelentwicklung.

  • Beratung zu KI-basierten Tools für Proteinstrukturvorhersage, Wirkstoffdesign und virtuelles Screening
  • Datenanalyse für komplexe biochemische/biologische Datensätze
  • Schulungen zu Bioinformatik- und KI-Tools für die Biowissenschaften

Unser Projektablauf

1

Bedarf ermitteln

Wir besprechen Ihre Ziele und Herausforderungen

2

Individueller Plan

Sie erhalten ein maßgeschneidertes Konzept mit konkreten Handlungsschritten

3

Umsetzen & Zusammenarbeiten

Laufende Abstimmung und Unterstützung, um Ergebnisse zu erzielen

Über mich

Ich bin ein innovativer Biochemiker mit über 10 Jahren Erfahrung in Proteinwissenschaft, Arzneimittelentwicklung und Strukturanalyse. Mein Fachwissen umfasst moderne biophysikalische Techniken, bioanalytische Methodenentwicklung und Proteinexpressionsanalysen.

Mit 16 hochrangigen Publikationen in renommierten Zeitschriften wie Nature, NAR und PNAS konnte ich meine Kompetenz in Forschung und Innovation unter Beweis stellen. Meine Arbeitsweise kombiniert strenge wissenschaftliche Methodik mit kreativem Problemlösungsansatz, um neue Therapieansätze voranzubringen.

Ich lege Wert auf Zusammenarbeit und Exzellenz in den Biowissenschaften und liefere konsequent wirkungsvolle Ergebnisse durch die Verbindung technischer Expertise mit strategischem Denken.

Proteinbiochemie

  • Proteinexpression & -reinigung
  • Funktionelle & strukturelle Analyse
  • Molekularbiologie
  • Isotopenmarkierung

Analytische Techniken

  • Massenspektrometrie
  • NMR-Spektroskopie
  • HPLC/FPLC
  • UV-Spektroskopie

Technische Fähigkeiten

  • Python
  • Deep-Learning-Tools
  • Wissenschaftliche Software
  • Datenanalyse

Akademische Ausbildung

Aktuelle Fortbildungen

  • IBM Generative AI Engineering (Coursera) (2024–laufend)
  • Deep Learning Specialization (DeepLearning.AI) (2024–laufend)
  • GMP-Grundlagen (ISPE Online-Kurse)

Promotion (Dr. rer. nat.) – Chemie

Ruhr-Universität Bochum

11/2011 – 12/2016

Abschlussnote: Summa Cum Laude

Master of Science – Biochemie

Ruhr-Universität Bochum

10/2009 – 09/2011

Abschlussnote: 1,4 (CH 5,7)

Bachelor of Science – Biochemie

Ruhr-Universität Bochum

10/2006 – 09/2009

Abschlussnote: 2,0 (CH 5,3); Bachelorarbeit: 1,0 (CH 6,0)

Portfolio

Intrinsisch unstrukturierte Proteine (IDPs)

Forschung zu intrinsisch unstrukturierten Proteinen

Diese Forschung beleuchtet, wie Phosphorylierung die Struktur und DNA-Bindungsfähigkeit von HMGA1, einem intrinsisch unstrukturierten Protein (IDP), reguliert. Die Ergebnisse liefern wichtige Erkenntnisse zur Rolle von IDPs in der Chromatin-Remodellierung und Krebsentstehung.

Methoden

Experimentelle Methoden
  • NMR-Spektroskopie: Untersuchung des konformationellen Ensembles von HMGA1 und Charakterisierung transienter Strukturelemente.
  • Isotherme Titrationskalorimetrie (ITC): Bestimmung der DNA-Bindungsaffinität phosphorylierter HMGA1.
  • Circular Dichroism (CD)-Spektroskopie zur Beobachtung von Strukturänderungen durch Phosphorylierung.
Computergestützte Methoden
  • Molekulardynamik-Simulationen zur Identifizierung phosphorylierungsbedingter Strukturänderungen.
  • Bioinformatische Analysen zur Sequenzkonservierung und Identifizierung von Phosphorylierungsstellen.
  • Statistische Auswertung von NMR-Chemical-Shift-Daten zur Kartierung struktureller Eigenschaften.

Wichtigste Ergebnisse

  • HMGA1 nimmt kompakte, transiente Strukturen ein, die durch Phosphorylierung reguliert werden.
  • CK2-Phosphorylierung vermindert die DNA-Bindungsaffinität von HMGA1 und unterstreicht dessen regulatorische Rolle bei Chromatindynamik.
  • Identifikation zentraler Phosphorylierungsstellen als potenzielle therapeutische Targets in HMGA1-assoziierten Krebserkrankungen.
  • Nachweis, wie posttranslationale Modifikationen die Funktion von IDPs in der Genregulation feinjustieren.

Zugehörige Publikationen:

  • Kohl, B., Zhong, X., Herrmann, C., Stoll, R. (2019). Phosphorylation orchestrates the structural ensemble of the intrinsically disordered protein HMGA1a and modulates its DNA binding to the NFkB promoter. Nuc. Acids. Res. 47, 11906-11920.
    DOI: 10.1093/nar/gkz614

NINJ1 und Membranruptur

NINJ1-Struktur und Membranruptur

In dieser Studie wurde die strukturelle Grundlage der durch NINJ1 vermittelten Plasmamembranruptur während des lytischen Zelltods aufgedeckt. Dies trägt zum Verständnis inflammatorischer Signalwege und zellulärer Todesmechanismen bei.

Methoden

Experimentelle Methoden
  • Cryo-Elektronenmikroskopie (Cryo-EM): Aufklärung der Struktur von NINJ1-Filamenten in verschiedenen Konformationen.
  • Superauflösungsmikroskopie: Visualisierung von NINJ1-Clustern in pyroptotischen Zellen zur Korrelation struktureller Veränderungen mit Membranruptur.
  • Biochemische Assays zur Charakterisierung der NINJ1-Oligomerisierung und Membran-Interaktionen.
Computergestützte Methoden
  • Molekulare Simulationen: Modellierung der NINJ1-Membraninteraktionen und des Rupturmechanismus.
  • Bildverarbeitung und 3D-Rekonstruktion der Cryo-EM-Daten.
  • Strukturbioinformatische Analyse der Sequenzkonservierung von NINJ1.

Wichtigste Ergebnisse

  • NINJ1 bildet amphipathische Filamente, die während des Zelltods Membranen stabilisieren und rupturieren.
  • Identifikation entscheidender α-Helices für Filamentbildung und Membranbindung.
  • NINJ1 als potenzielles therapeutisches Target bei entzündlichen Erkrankungen.
  • Aufdeckung des molekularen Mechanismus der NINJ1-vermittelten Membranzerstörung in Zelltod-Signalwegen.

Zugehörige Publikationen:

  • Degen M., Santos JC., ... Kohl B., et al. (2023). Structural basis of NINJ1-mediated plasma membrane rupture in cell death. Nature 618, 1065–1071.
    DOI: 10.1038/s41586-023-05991-z

Photo-Crosslinking und Proteinmarkierung

Massenspektrometrische Analyse

In diesem Projekt wurde ein Protokoll für die Hochausbeute-Herstellung von foto-leucinmarkierten Proteinen für die Crosslinking-Massenspektrometrie (XL-MS) entwickelt. Dadurch lassen sich Protein-Protein-Interaktionen in komplexen biologischen Systemen präzise kartieren.

Methoden

Experimentelle Methoden
  • Bakterielle Expression: Optimierte E.-coli-Stämme und Wachstumsbedingungen für die Einbindung von Foto-Leucin.
  • UV-Crosslinking: Entwicklung kontrollierter Fotoaktivierungs- und Crosslink-Protokolle.
  • Massenspektrometrische Verfahren zur gezielten Identifizierung von Crosslinks.
Analytische Methoden
  • HPLC-Reinigung und Qualitätskontrolle der markierten Proteine.
  • LC-MS/MS-Analysen zur Identifizierung und Quantifizierung von Crosslinks.
  • Statistische Auswertung der Markierungseffizienz und Crosslink-Ausbeuten.

Wichtigste Ergebnisse

  • Erzielung außergewöhnlich hoher Foto-Leucin-Einbauraten (>30%) bei gleichzeitig hoher Proteinausbeute.
  • Kosteneffizientes Protokoll, das die Isotopenmarkierungskosten um 90% reduziert.
  • Identifikation von 12 neuartigen Crosslink-Stellen in molekularen Chaperonen und Erweiterung der strukturellen Kartierung.
  • Vielseitige Anwendbarkeit zur Untersuchung von Protein-Protein-Interaktionen in verschiedenen Systemen.

Zugehörige Publikationen:

  • Kohl, B., Brüderlin, M., et al. (2020). Protocol for high-yield production of photo-leucine-labeled proteins in Eschericha coli. J. Proteome Res. 19, 8, 3100-3108.
    DOI: 10.1021/acs.jproteome.0c00105

Skorpion-Toxin: Struktur und Bioinformatik

Skorpion-Toxin-Struktur

Im Mittelpunkt dieses Projekts stand die Struktur und Bioinformatik von Bs6, einem Skorpiontoxin mit hoher Selektivität für Kv1.3-Kaliumkanäle. Mithilfe fortschrittlicher experimenteller und computergestützter Techniken liefert die Arbeit wichtige Erkenntnisse für Behandlungen von Autoimmunerkrankungen und die Entwicklung kanal-spezifischer Inhibitoren.

Methoden

Experimentelle Methoden
  • Synthese von Bs6-Toxin mittels Festphasensynthese mit Optimierung für Ausbeute und Reinheit.
  • NMR-Spektroskopie zur 3D-Strukturbestimmung von Bs6 mit Fokus auf funktionelle Motive und Sekundärstrukturelemente.
  • Elektrophysiologische Messungen an Xenopus-Oozyten zur Bestimmung der Hemmwirkung von Bs6 auf Kv1.3- und Kv7.1-Kanäle.
Computergestützte Methoden
  • Molekulares Docking zur Vorhersage der Bs6-Bindung an Kaliumkanäle.
  • Molekulardynamik-Simulationen mit GROMACS zur Analyse von Toxin-Kanal-Stabilität und Interaktionen auf atomarer Ebene.
  • Sequenzalignment und bioinformatische Analysen zur Einordnung von Bs6 in die α-KTx3-Familie.

Wichtigste Ergebnisse

  • Bs6 zeigt ein βαββ-Fold-Motiv, stabilisiert durch drei Disulfidbrücken, das für die Kanalbindung entscheidend ist.
  • Bs6 blockiert selektiv Kv1.3-Kaliumkanäle mit einem IC50-Wert von 0,89 nM und hat Potenzial für die Therapie von Autoimmunerkrankungen.
  • Molekulardynamik-Simulationen identifizieren wichtige Reste (z.B. Lys27, Arg9, Phe25), die Bs6-Kanal-Interaktionen stabilisieren.
  • Bioinformatische Analysen ordnen Bs6 der α-KTx3-Familie zu, mit hoher struktureller und funktioneller Ähnlichkeit zu anderen wirksamen Kanalinhibitoren.

Zugehörige Publikationen:

  • Kohl, B., et al. (2015). Solid phase synthesis, NMR structure determination of α-KTx3.8, its in silico docking to Kv1.x potassium channels, and electrophysiological analysis provide insights into toxin-channel selectivity. Toxicon, 101, 70-78.
    DOI: 10.1016/j.toxicon.2015.04.018

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Technische Showcase

KI-Framework zur Proteinmodellierung

KI-Framework zur Proteinmodellierung

Dieses KI-basierte Proteinmodellierungs-Framework adressiert zwei wichtige Herausforderungen in der Strukturanalyse gleichzeitig: die Vorhersage vollständiger Kontaktkarten für Rest-Interaktionen sowie die Prognose von Rückgratwinkeln (φ, ψ) für jede Aminosäure. So entsteht ein umfassendes Bild dreidimensionaler Proteinstrukturen.

Technische Architektur

Zentrale Komponenten
  • Transformer-Blöcke zur Verarbeitung von Aminosäuresequenzen
  • Spezialisierter U-Net-Branch für die Verfeinerung der Kontaktkarten
  • Bidirektionales LSTM-Modul zur Vorhersage von Rückgratwinkeln
Wesentliche Merkmale
  • End-to-End-Proteinstrukturvorhersage
  • Hochauflösende Kontaktkartengenerierung
  • Präzise Vorhersage von Rückgrat-Geometrien

Vorläufige Ergebnisse

Vorläufige Ergebnisse des neuronalen Netzwerks

In Arbeit: Beispielhafter Output aus einem Testlauf an einem Beispielprotein.

Highlights des Modells
Eingabeverarbeitung
  • Verarbeitung von Sequenzen mit bis zu 512 Aminosäuren
  • Einbeziehung von Aminosäureeigenschaften und Positionsinformationen
Duale Vorhersagen
  • Kontaktkarten: Genaue Wahrscheinlichkeiten für Rest-Rest-Interaktionen in einem Grid-Format
  • Rückgratwinkel: Vorhersage von φ, ψ in einem glatten Ausgabeformat
Architektur
  • Transformer-Layer für das Modellieren von Langstrecken-Interaktionen in der Sequenz
  • U-Net-Branch: Verfeinert Vorhersagen der Kontaktkarte mit hochauflösendem Output
  • BiLSTM-Branch: Spezialisiert auf die Dekodierung von Sequenzbeziehungen für präzise Winkelvorhersage
Leistungskennzahlen

Analyse von 10.000 Proteinstrukturen

Kontakt-MSE 0,0119
Kontakt-F1-Score 95,65%
Winkel-MSE 1954,27
Abstands-RMSD 4,99 Å

Forschungs- und Berufserfahrung

Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW) Hochschule für Life Science

Projektmitarbeiter

02/2024 – 07/2024 | Muttenz, Schweiz

  • Forschung an Enzymen, insbesondere Polymerasen und Ribonukleasen.
  • Entwicklung optimierter Protokolle für Enzymproduktion, Reinigung und Funktionsanalysen.
  • Mitarbeit bei der Konzeption und Bewertung eines potenziellen InnoSuisse-geförderten Projekts.

Universität Basel – Biozentrum

Wissenschaftlicher Assistent (Postdoc)

12/2017 – 11/2022 | Basel, Schweiz

  • Entwicklung und Implementierung von Crosslinking-Massenspektrometrie-Workflows (XL-MS) zur verbesserten Proteinstruktur-Kartierung.
  • Optimierung eines Hochausbeute-Protokolls zur Foto-Leucin-Proteinmarkierung in E. coli.
  • Herstellung und Analyse von Proteinen (z.B. NINJ1) für Cryo-EM-Studien.
  • Betreuung von Doktorarbeiten und Labororganisation.

Ruhr-Universität Bochum

Wissenschaftlicher Assistent (Promotion und Postdoc)

11/2011 – 11/2017 | Bochum, Deutschland

  • Untersuchung von Protein-Ligand-Interaktionen mittels NMR-Spektroskopie und weiteren biophysikalischen Methoden.
  • Entwicklung von Arbeitsabläufen für Proteinreinigung und molekularbiologische Protokolle.
  • Betreuung von Doktoranden und Durchführung praktischer Kurse.

Scripps Research Institute

Gastwissenschaftler

10/2015 | La Jolla, Kalifornien, USA

  • Zusammenarbeit in Forschungsprojekten zu NFκB-Dynamiken und DNA-Bindungsspezifität.
  • Anwendung fortgeschrittener NMR-Techniken zur Untersuchung von Protein-Faltung.

Zusammenarbeit

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