Dr. Michael Heinzinger

Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete

Dr. Michael Heinzinger studierte Bioinformatik an der Technischen Universität München und der Ludwig-Maximilians-Universität München. Im Rahmen seiner Promotion bei Prof. Burkhard Rost leistete er Pionierarbeit bei der Anwendung von Sprachmodellen auf Proteinsequenzen und trug damit wesentlich zur Weiterentwicklung des Repräsentationslernens in diesem Bereich bei. Anschließend arbeitete er als Postdoktorand im Rost Lab an multimodalen Protein-Sprachmodellen sowie als Machine Learning Researcher bei Sanofi mit Fokus auf der Optimierung von Nanobodies. Seit März 2025 leitet er eine Tenure-Track-Nachwuchsgruppe am Institute of Computational Biology bei Helmholtz Munich.

Dr. Michael Heinzingers Forschung liegt an der Schnittstelle von Deep Learning und computergestützter Biologie mit dem Ziel, die „dunkle Materie“ des Proteinuniversums zu erschließen und das Design sowie die Optimierung von Proteinen zu ermöglichen. Seine Arbeit konzentriert sich auf die Entwicklung von Foundation-Modellen, die schnell wachsende biologische Daten aus Sequenz, Struktur und Funktion nutzen, mit einem Fokus auf multimodales Repräsentationslernen und evolutionsgeleitete Strategien zur Verbesserung natürlicher Proteine.

Wichtigste Auszeichungen

• Finalist Deutscher Studienpreis 2023