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Auszeichnung für Göttinger Forscher Görlich: Höher dotiert als der Nobelpreis

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Von: Heidi Niemann

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Prof. Dr. Dirk Görlich
Erhielt des MLA-Preis: der Göttinger Max-Planck-Forscher Prof. Dr. Dirk Görlich © Irene Böttcher-Gajewski /MPI/nh

Eine Auszeichnung, die höher als der Nobelpreis dotiert ist, erhält der Göttinger Max-Planck-Forscher Prof. Dr. Dirk Görlich.

Göttingen – Der Göttinger Biochemiker Professor Dr. Dirk Görlich hat den mit 10 Millionen Chinesischen Yuan (rund 1,4 Millionen Euro) dotierten Preis der World Laureates Association (WLA) erhalten.

Der Direktor am Max-Planck-Institut für Multidisziplinäre Naturwissenschaften in Göttingen erhielt die Auszeichnung am 6. November auf dem 5. WLA-Forum in Shanghai überreicht. Der in diesem Jahr erstmals vergebene WLA-Preis ist höher dotiert als der Nobelpreis: In diesem Jahr beträgt das von der Nobelstiftung vergebene Preisgeld je Kategorie zehn Millionen schwedische Kronen (rund 920 000 Euro).

Die 2017 von Chemie-Nobelpreisträger Roger Kornberg und anderen preisgekrönten Forschern gegründete World Laureates Association zeichnet Görlich in der Kategorie Life Science or Medicine für seine maßgeblichen Entdeckungen auf dem Gebiet der zellulären Logistik aus. Der 56-jährige Biochemiker erforscht, wie Zellen das logistische Problem lösen, Zehntausende verschiedener Proteine korrekt entweder in den Zellkern hinein oder aus diesem heraus ins Zytoplasma zu transportieren und gleichzeitig unerwünschten Molekülen den Zutritt zu verwehren. Görlichs Entdeckungen ermöglichten einen neuen Einblick in einen Schlüsselprozess, der die Funktionsweise von Zellen steuere und bei einer Reihe von Krankheiten gestört sein könnte, sagte der Medizin-Nobelpreisträger und Vorsitzende des Auswahlkomitees Randy Schekman. Görlich habe eine Schlüsselrolle dabei gespielt, die Prinzipen des zellulären Frachttransports aufzuklären. Den Preis in der zweiten Kategorie Computer Science or Mathematics erhielt der Informatiker Michael I. Jordan. Dieser gilt als einer der führenden Forscher auf dem Gebiet des maschinellen Lernens.  pid

Foto: Irene Böttcher-Gajewski /MPI/nh

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