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Fortschrittliche Bioaerosol-Detektion und -Modellierung unterstützt Prognose- und Abschwächungsmaßnahmen

Pilzsporen in der Atmosphäre wirken sich sowohl auf die Gesundheit des Menschen (als Aeroallergene) als auch auf die Gesundheit von Pflanzen (als Pathogene) aus. Im Rahmen von Projekt SUPREME wurde eine Drohnen-, DNS-Detektions- und Modellierungstechnologie entwickelt, um das wissenschaftliche Verständnis voranzubringen und die Planung für ein frühzeitiges Eingreifen zu unterstützen.
Fortschrittliche Bioaerosol-Detektion und -Modellierung unterstützt Prognose- und Abschwächungsmaßnahmen
Die Anwendung der DNS-Detektionstechnologie auf Bioaerosole führte dazu, dass Wissenschaftler jetzt weitaus mehr über die große Vielfalt dieser Partikel wissen und Details enthüllt haben, die bislang nicht erschlossen werden konnten.

Ein Teil der Herausforderung, diese Arbeit fortzuführen, ist die Erfassung von Bioaerosolen vor Ort. Zur Entwicklung einer Lösung, mit der Wissenschaftler Pilzsporen angemessen analysieren können, wurde im Rahmen des EU-unterstützten Projekts SUPREME ein unbemanntes Luftfahrzeug konstruiert und getestet, um diese Bioaerosole zu beproben. Die gesammelten Daten wurden mit bestehenden Daten kombiniert, um ein mathematisches Modell zu entwickeln und anzuwenden, das Emissionen von Pilzsporen infolge der Ernte erklären könnte.

Abgesehen von neuen wissenschaftlichen Erkenntnissen, ermöglichen diese DNS-basierten Ansätze auch zielgerichtetere Abschwächungsmaßnahmen, um Schaden für Mensch und Pflanze abzuwenden.

Vom Boden in die Lüfte

Das unbemannte Luftfahrzeug wurde in Kooperation mit einem Privatunternehmen konstruiert. Projektkoordinator und Marie-Curie-Stipendiat Prof. Carsten Skjoth erklärt zurückblickend auf den Prozess: „Wir begannen damit, die Anforderungen zu skizzieren, die es überwachen sollte und betrachteten dann Parameter wie z. B. die Sporenmengen, die es handhaben können müsste.“

Das Endergebnis war eine speziell angefertigte, kostengünstige Drohne, die längere Zeit fliegen kann und in der Erfassung großer Sporenmengen äußerst effizient ist. Der Betrieb der Drohne kann jedoch auch eine Herausforderung sein, da hierzu eine große offene Fläche erforderlich ist, die in den typischerweise untersuchten Regionen schwer zu finden ist. Darüber hinaus kann es lange dauern, bis die Drohne startet und es sind zwei Personen für deren Bedienung erforderlich.

Prof Skjoth sagt: „Offen gesagt war es ein gemischter Erfolg, wir haben jedoch eine Menge gelernt. Wir wissen, dass die Drohne zweckmäßiger gemacht werden kann, wenn ein Kompromiss zwischen Flugzeit, Benutzerfreundlichkeit und Startgeschwindigkeit gefunden werden kann.“

Im Zuge des Projekts wurde zudem die erste Iteration einer neuen Generation global anwendbarer Atmosphärenmodelle entwickelt, die simultan und durchgehend physikalische, chemische und biologische Untersuchungen berücksichtigen können.

Dieses funktionierende atmosphärische Transportmodell (Biochem) kann je nach Forschungsschwerpunkt erfolgreich Bioaerosole mit verschiedenen Komplexitätsgraden handhaben. „Das Modellierungswerkzeug zählt zweifelsohne zu den fortschrittlichsten seiner Art und ist dergestalt potenziell ebenso komplex wie atmosphärische Chemiemodelle, dass das Werkzeug unter Verwendung von DNS-Ansätzen mit der Detektion vernetzt wird. Abgesehen von der Initiierung neuer Forschungsrichtungen kann das Werkzeug auch direkt als Prognoseinstrument verwendet werden. Diese Anwendung wird derzeit im Rahmen des NERC-finanzierten Projekts PollerGEN verfolgt, das auf Grasarten fokussiert ist“, merkt Prof. Skjoth an.

Von der Grundlagenforschung zu Prognosen

Das neue SUPREME-Modellierungswerkzeug wird voraussichtlich ein Eckpfeiler der Bioaerosol-Prognostik im Vereinigten Königreich. Das Modell funktioniert auch effektiv als fortschrittliches Forschungsinstrument, da es Untersuchungen wichtiger wissenschaftlicher Fragen im Zusammenhang mit der menschlichen Gesundheit ermöglicht, darunter die Co-Exposition (kombinierte Exposition durch Luftverschmutzung und Pollen) oder die Auswirkungen von Bioaerosolen auf das (gegenwärtige und zukünftige) Klima. Das Instrument ermöglicht zudem eine separate Einteilung von Sporen in Untergruppen, die unter Verwendung optischer Mikroskope nicht möglich gewesen ist.

„Unser fortschrittliches Atmosphärenmodell, unsere DNA-Detektionstechniken und neuen Ansätze für die Emissionsdetektion haben alle für sich genommen erhebliches Potenzial, doch in Kombination könnten sie das Fachgebiet revolutionieren und zu wissenschaftlichen Ergebnissen mit wirklich positiven Auswirkungen auf die Gesellschaft führen“, lautet das Fazit von Prof. Skjoth.

Das Team untersucht jetzt eingehender, wie Satellitendaten mit den Detektions- und fortschrittlichen Modellierungsmethoden kombiniert werden können, um aufschlussreichere Erkenntnisse zu gewinnen. Des Weiteren werden neue Ansätze für DNS-Techniken zur Analyse von Bioaerosolen getestet. Zwei neue Methoden für die Detektion von Pollen- und Sporenemissionen wurden dieses Jahr zudem im Rahmen einer Pilotstudie entwickelt und werden 2019 im größeren Maßstab angewandt.

Fachgebiete

Life Sciences

Schlüsselwörter

SUPREME, Drohne, unbemanntes Luftfahrzeug, Modell, Pilzspore, Bioaerosol, DNS, Aeroallergene, Pathogene, Atmosphäre, Vorhersage
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