Projekter vi har finansieret

Teoretisk og eksperimentel syntaks kombineres i dette projekt, der med udgangspunkt i konstruktioner, der lader til at være særegne for dansk og de andre fastlandsskandinaviske sprog (svensk og norsk) undersøger specifikke grænser for, hvad der er muligt i menneskelige sprog generelt. Projektet gransker strukturer, hvor et element, der tolkes i en bisætning, optræder i starten af hovedsætningen. Fx "Ham bliver jeg sur, hvis du kysser", hvor "ham" har sin fortolkningsmæssige oprindelse som genstandsled for verbet i bisætningen, "kysser". Denne type sætning er ikke mulig på engelsk, og den internationale syntakslitteratur har bl.a. som følge heraf i mange år fejlagtigt antaget, at den ikke er mulig på nogen sprog. Vi vil teste, hvilke faktorer der er afgørende for acceptabiliteten af forskellige mulige sætninger, og hvordan, hvor og hvor hurtigt de forarbejdes i hjernen (sprogforståelsen). Vi undersøger også hyppigheden i meget store tekstkorpora (sprogbrugen), og vi ser på forskelle og ligheder på tværs af sprog . Projektet samler forskellige slags teknologi, forskellige teoretiske perspektiver og forskellige sprog. Den teoretiske lingvistik tager indimellem hensyn til korpusdata, men det er sjældent, at den som i dette projekt lader sig direkte influere af psyko- og neurolingvistiske resultater . Endelig vil vi også bidrage til at forholdene i dansk får en mindre perifer position i den internationale forskningsdebat.

Det anslås at ca. 300.000 danskere lider af en autoimmun sygdom. Samlet set er autoimmunitet på en tredjeplads på listen over de hyppigste årsager til død og invaliditet i Vesten. Autoimmune sygdomme er fællesbetegnelsen for et bredt spektrum af sygdomme, såsom leddegigt, sukkersyge og lupus, hvor immunsystemet angriber kroppens egne væv. I de senere år er det i stigende grad blevet klart at såkaldte B-celler, ikke bare bidrager til, men ofte er ansvarlige for at starte autoimmune reaktioner. B-cellerne er immunceller hvis normale opgave er at producere specialiserede proteinmolekyler, kaldet antistoffer, som kan neutralisere virus og bakterier. Men B-cellerne kan fejlagtigt begynde at lave antistoffer mod kroppens egne væv og instruere andre immunceller i at angribe disse – og så opstår der autoimmun sygdom. Vi vil anvende en innovativ ny model som vi har udviklet til at studere denne proces i detaljer og afklare hvilke faktorer der bestemmer hvornår og hvorfor det går galt. Resultaterne af disse undersøgelser vil blive sammenlignet med analyser af B-celler i blodet hos lupus patienter for at afklare sygdomsprocessen i mennesker. Målet er på sigt at kunne påvirke denne proces og dermed bidrage til bedre behandlinger for autoimmune lidelser. Projektet er et internationalt samarbejde mellem forskere fra Aarhus Universitet, Aarhus Universitetshospital, og en forskergruppe ved Rockefeller University, New York.

En fjerdedel af den danske voksne befolkning lider af forhøjet blodtryk, en alvorlig tilstand der medfører betydelig øget risiko for hjertekarsygdomme samt nyresygdomme. Blodtrykket er reguleret af et hormonsystem, som styrer sammentrækningen af blodårerne. Et central hormon i dette system er angiotensin II (ANG II). ANG II virker ved at binde sig til receptorer på overfladen af celler, hvorved et signal sendes ind i cellen. Det vides, at ANG II også virker andre steder i kroppen end i blodårerne. Især nyren er et muligt vigtigt målorgan for ANG II, idet nyrerne regulerer kroppens vand og salt balance og dermed bidrager til regulering af blodtrykket. Derudover ved vi, at øget ANG II i nyren spiller en vigtig rolle i udviklingen af forhøjet blodtryk. I dette projekt vil vi studere en ny ANG II-receptor i nyren – megalin, og dens rolle i blodtryksregulering. Derudover stiler projektet mod at forstå betydningen af ANG II-megalin samspillet i udviklingen af forhøjet blodtryk og nyresygdom, samt afdække en mulig ANG II-medieret negativ feedback-regulering af megalin. I projektet vil vi benytte en bred vifte af molekylær- og cellebiologiske-teknikker, samt genmodificerede mus og humane prøver. Projektet involverer en række nationale og internationale forskningssamarbejder. Målsætningen er at afdække fundamentale mekanismer i blodtryksregulering, som potentielt vil kunne bidrage med afgørende ny viden til udvikling af nye behandlingsstrategier af forhøjet blodtryk og nyresygdom.

Den offentlige sektor indkøber varer og tjenesteydelser for næsten 300 milliarder kroner hvert år. Dette forskningsprojekt undersøger for første gang, om man gennem målrettet træning af de offentlige indkøbere kan skabe bedre effekter i de offentlige indkøb. Projektet arbejder med teorier om formelle og relationelle tilgange til indkøb og kontraktstyring og udvikler på den baggrund et målrettet træningsprogram i offentlige indkøb og kontraktstyring. Træningsprogrammet tilbydes i et randomiseret nationalt felteksperiment til alle offentlige indkøbere i de danske kommuner og regioner, hvor indkøberne inddeles tilfældigt i to eksperimentgrupper og en kontrolgruppe. Formålet med felteksperimentet er at måle kausalt, om målrettet træning kan skabe bedre effekter i de offentlige indkøb både for den offentlige sektor, som køber ydelser på det private marked, og for de private virksomheder, som er leverandører til det offentlige.

Celler i levende organismer kommunikerer og udveksler stof med deres naboer gennem små forbindelsesårer. Overførslen af stof gennem disse porer spiller en vigtig rolle i mange sygdomme. Hidtil har man antaget at regulering af hvornår porerne skal åbne eller lukke har krævet detaljeret styring. Dette koster energi for de enkelte celler. Ny forskning tyder dog på, at reguleringen sker helt automatisk fordi forbindelsesårerne består af "bløde" materialer. På samme måde som når en stor ballon er lettere at puste op end en lille ballon, kan overførslen af materiale mellem to celler styres af rent mekaniske forhold. Projektet vil undersøge hvordan netværk af celler med "bløde" porer opfører sig ved at sammenligne resultater fra eksperimenter på levende og kunstige systemer. Kombineret med udvikling af modeller vil dette bidrage til vores generelle forståelse af dynamik i biologiske netværk.

Danmark har annonceret en ambition om at blive verdens første land til at opnå 100% vedvarende energi i alle sektorer i 2050. Dog kræver så betydelig en omstilling store mængder af kritiske og kostbare metaller i de fremspirende vedvarende teknologier (f.eks. neodymium i permanente magneter til havvindmøller og platin rige katalysatorer til brændselsceller). Med denne efterspørgsel følger et ubesvaret spørgsmål. Vil der opstå udbuds flaskehalse af kritiske metaller? Og hvis det sker, hvad kan vi gøre for at adressere dem i en dansk omstilling mod 100 % vedvarende energi i 2050. Disse fundamentale spørgsmål sigter vi efter at besvare i dette projekt, ved at skabe viden og udvikle helt nye modeller for prognoser af efterspørgsel og analyser af forsyningskæden. Projektet bygger på en stærk støtte fra en bred vifte af politiske og industrielle interessenter langs forsyningskæden. I projektet bliver to Ph.d. studerende uddannet sammen med én postdoc. Vores resultater kan hjælpe industrien og politikere med at identificere retninger for vedvarende energiteknologier der er ressource trængte og derved sikre en endnu stærkere dansk industri for vedvarende energi i et globalt markedet.

Datastrukturer er et felt indenfor Datalogi som beskæftiger sig med hvor effektivt data kan repræsenteres og søges i på en computer. Eksempler på datastrukturproblemer er 1) gem et vejnetværk så man hurtigt kan finde den korteste vej fra A til B, eller 2) gem en database af biler så man hurtigt kan få en liste af alle de biler der koster under 100.000 men er produceret efter 2006. Datastrukturer er et gammelt felt og vi har efterhånden meget hurtigere løsninger til de fleste fundamentale problemer. Derfor har forskere udviklet matematiske metoder der kan bevise at de nuværende datastrukturer umuligt kan gøres hurtigere - der findes altså en nedregrænse for hvor effektivt vi kan søge i data. Sådanne nedregrænser er et centralt begreb i alle grene af teoretisk Datalogi og mange af de største åbne problemer i Datalogi omhandler netop nedregrænser. Desværre er der meget forskel på hvor gode nedregrænseteknikker vi har kunnet udvikle indenfor forskellige felter. Datastrukturer er et af de felter hvor vi har haft meget success. En række nylige gennembrud har ret overraskende vist at vi kan bruge disse datastrukturteknikker til at løse centrale åbne problemer i andre felter af Datalogi, herunder indenfor machine learning og kryptografi. Dette projekt bygger videre på disse nylige resultater, med det mål at bruge datastrukturteknikker til at udvikle beviseligt optimale algoritmer til fundamentale problemer i machine learning og kryptografi.

I det tyvende århundrede opdagede partikelfysikere strengteori. Strengteori forener Einsteins relativitetsteori og kvantemekanikken i en samlet beskrivelse af universet. En matematisk variant af denne teori er topologisk strengteori, hvor de fundamentale elementer (strengene) anses for at være vibrerende strenge af energi. For at forstå disse strenges adfærd må man studere, hvordan de bevæger sig i forhold til hinanden i bestemte matematiske rum kaldet Calabi-Yau mangfoldigheder. Indenfor denne teori har der været megen fokus på en bestemt gruppe funktioner, der indeholder information om såkaldte enumerative invarianter. Disse invarianter er især relevante at studere, da de ikke ændrer sig selvom rummet ændrer sig, eksempelvis ved ”gravitationsbølger”. Det er disse enumerative invarianter, som er omdrejningspunktet for dette projekt. Målet er med udgangspunkt i ovenstående at løse en af topologisk strengteoris største udfordringer; nemlig at identificere den underliggende symmetri blandt de nævnte matematiske funktioner. Denne viden vil også kunne kaste nyt lys over den fysiske strengteori.

Luftbårne nanopartikler, kendt som aerosoler, har en stor betydning for vores helbred. Indånding af ultrafine aerosoler kan bidrage til skadelige sygdomme, så som hjerte-kar-sygdomme og lungekræft. Dette er et åbenlyst problem i forurenede byer, men kan også gemme sig som en tikkende bombe i andre miljøer. Aerosoler påvirker også klimaet ved at reflektere sollys væk fra jorden og modvirker derved den globale opvarmning fra drivhusgasser. Generelt, ved vi dog ikke særlig meget om hvordan nye partikler bliver dannet i atmosfæren og hvilke kemiske forbindelser der bidrager til processen. Selv de helt basale fysiske- og kemiske egenskaber er fuldstændig ukendt for små 1-2 nm partikler. Disse aspekter er enten meget svære, eller umulige at studere eksperimentelt. Mit forskningsprojekt vil for første gang gøre det mulig at studere dannelsen og egenskaberne af 1-2 nm partikler ved at bruge kvantekemiske beregningsmetoder. Vi vil udvikle en machine learning metode, baseret på kvantekemiske beregninger, der gør det muligt at modellere denne type partikler. Dette vil ligge fundamentet for et helt nyt forskningsfelt hvor man vil kunne studere hvordan kemiske reaktioner foregår inde i eller på overfladen af meget små partikler. Det vil kunne give os en helt ny banebrydende forståelse for hvordan kemiske reaktioner forløber i atmosfæren.

Mange sundhedspolitikker bygger på antagelser om effekter fremfor reelle data. For vacciner antages det, at hvis målsygdommen forhindres, så er vaccinernes effekt på den generelle sundhed proportional med dækningsgraden. Med denne forsimpling er programevaluering en enkel sag: ved at måle dækningsgraden kan man beregne antallet af forhindrede dødsfald. Ved at teste antagelserne i virkelighedens verden, har vi kunnet påvise, at dækningsgraden ikke blot giver et upræcist men ofte et forkert billede af effekten. Dette skyldes, at vacciner påvirker immunsystemet meget bredere: de påvirker også den generelle modtagelighed for infektioner. For udnytte vaccinerne optimalt, skal vi derfor ændre fokus fra vacciners effekter mod sygdom til vacciners effekter for sundhed. Med udgangspunkt i Bandim Health Projects demografiske overvågningsplatform, et ”mini-CPR register” i det vestafrikanske land Guinea-Bissau, har jeg undersøgt, hvordan vaccinerne påvirker børns syge- og dødelighed. Jeg har identificeret de vaccineindikatorer, der er forbundet med bedre sundhed. Jeg vil nu undersøge, hvordan disse indikatorer kan omsættes til bedre vaccinationspolitikker, og gennemføre studier af om og hvordan disse indikatorer kan anvendes globalt. Jeg forventer, at mine studier vil kunne optimere børnevaccinationsprogrammerne i et omfang, som kan sænke børns syge- og dødelighed i lavindkomstlande.