W3-Professur für Neuroonkologische Bioinformatik
An der Medizinischen Fakultät Heidelberg ist im Rahmen der Entwicklung des Neurowissenschaftlichen und des onkologischen Schwerpunktes eine
W3-Professur für
Neuroonkologische Bioinformatik
im Angestelltenverhältnis zu besetzen. Die Neurologische Klinik hat das Ziel, innerhalb des international sichtbaren, hoch kollaborativen Bereichs der Neuroonkologie einen integrierten Schwerpunkt für Bioinformatik in der adulten Neuroonkologie mit einer attraktiven Ausstattung zu etablieren.
Übergeordnetes Ziel der Professur ist die Entwicklung eines international kompetitiven grundlagenwissenschaftlichen und/oder anwendungsorientierten, translationalen Forschungsprogramms mit eigenständiger, wissenschaftlich fokussierter Bearbeitung komplexer, z. T. hochintegrierter molekularer und klinischer Daten in der adulten Neuroonkologie in Kooperation mit der pädiatrischen Neuroonkologie. Wesentliche Fortschritte bei der Klassifikation von Hirntumoren, der Entwicklung prognostischer und prädiktiver Parameter, der Entwicklung von Resistenz gegenüber Therapie, aber auch bei der geplanten Verbesserung des Verständnisses vom Ursprung der Erkrankung bzw. der Heterogenität ihrer Entwicklung erfordern die bioinformatische Analyse, Datenintegration und die Entwicklung neuer Konzepte. Genomische, epigenomische und zunehmend auch proteomische Verfahren erlauben es, auf Einzelzellebene Hinweise für die subklonale Entwicklung von Hirntumoren und für die klonale Resistenzentwicklung zu erhalten. Aus der Verbindung mit experimentellen Daten, aber auch klinischen oder radiomischen Informationen sollen hochpräzise wissenschaftliche und translationale Konzepte entwickelt werden.
Die Professur soll einerseits in den Schwerpunkt Neuroonkologie und das Hirntumorprogramm des Nationalen Zentrums für Tumorerkrankungen (NCT) in enger Kooperation mit dem Hopp Kindertumorzentrum (KiTZ) Heidelberg integriert sowie andererseits eng an die bioinformatische Expertise der anderen klinischen Bereiche, aber auch der Heidelberg/Mannheim Health & Life Sciences Alliance mit ihren Innovationscampussen „Volkskrankheiten“ und „AI Health & Innovation“ angegliedert werden. Die Professur wird sich auf natürliche Weise in das lokale Ökosystem der computergestützten Biologie und künstlichen Intelligenz integrieren, einschließlich der Ellis Life Heidelberg-Einheit des European Laboratory for Learning and Intelligent Systems. Bei der Einrichtung ist auch an die Assoziation zum SFB 1389 (UNITE Glioblastoma) der Universität Heidelberg gedacht. Eine hauptsächliche Servicefunktion durch die Professur ist nicht vorgesehen.
Einstellungsvoraussetzungen sind ein abgeschlossenes Hochschulstudium mit Promotion und Habilitation bzw. der Habilitation äquivalente Leistungen. Neben einer wissenschaftlichen Ausbildung und einem hochkarätigen Oeuvre, welches nicht notwendigerweise neuroonkologisch geprägt ist, sollten die Bewerberinnen und Bewerber über internationale Forschungserfahrung verfügen, nachgewiesen durch internationale Kooperationen mit namhaften Forschungsgruppen. Außerdem sollte einschlägige Erfahrung im Einwerben und Durchführen auch größerer Drittmittelprojekte mitgebracht werden.
Auf die weiteren in § 47 und § 48 Abs. 2 des baden-württembergischen Landeshochschulgesetzes (LHG) genannten Einstellungsvoraussetzungen sowie auf die Regelungen des § 49 Abs. 2a LHG zur dienstrechtlichen Stellung wird hingewiesen.
Die Universität Heidelberg strebt eine Erhöhung des Anteils an Professorinnen an und fordert qualifizierte Frauen nachdrücklich auf, sich zu bewerben. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt berücksichtigt.
Bitte richten Sie Ihre Bewerbung an das Dekanat der Medizinischen Fakultät Heidelberg, Im Neuenheimer Feld 672, 69120 Heidelberg und reichen Sie die erforderlichen Unterlagen elektronisch gemäß den auf der Webseite der Fakultätsgeschäftsstelle angegebenen Kriterien bis zum 12. August 2022 ein: https://www.medizinische-fakultaet-hd.uni-heidelberg.de/fakultaet/akademische-laufbahn/berufungen