Feng Zhang

Aus Das unsichtbare Imperium

Die einheimische Form dieses Personennamens ist Zhang Feng. Dieser Artikel verwendet die westliche Namensreihenfolge bei der Nennung von Personen.

Feng Zhang (chinesisch: 张锋; pinyin: Zhāng Fēng; geboren am 22. Oktober 1981) ist ein chinesisch-amerikanischer Biochemiker. Zhang hat derzeit die James- und Patricia-Poitras-Professur für Neurowissenschaften am McGovern Institute for Brain Research und in den Abteilungen Brain and Cognitive Sciences und Biological Engineering am Massachusetts Institute of Technology inne. Er ist auch am Broad Institute des MIT und in Harvard tätig (wo er ein Kernmitglied ist). Am bekanntesten ist er für seine zentrale Rolle bei der Entwicklung der Optogenetik und der CRISPR-Technologien.

Frühes Leben und Ausbildung

Zhang wurde 1981 in China geboren und erhielt den Namen 锋 (was so viel bedeutet wie "Spitze eines Speers; Schneide eines Werkzeugs; Vorhut"). Seine Eltern waren beide Computerprogrammierer in China. Im Alter von 11 Jahren zog er mit seiner Mutter nach Iowa (sein Vater konnte mehrere Jahre lang nicht nachkommen). Er besuchte die Theodore Roosevelt High School und die Central Academy in Des Moines, wo er im Jahr 2000 seinen Abschluss machte. Im Jahr 1999 besuchte er das renommierte Research Science Institute am MIT und belegte im Jahr 2000 den dritten Platz bei der Intel Science Talent Search. Platz beim Intel Science Talent Search. 2004 machte er seinen BA in Chemie und Physik an der Harvard University, wo er mit Xiaowei Zhuang zusammenarbeitete. Anschließend promovierte er 2009 in Chemie- und Bioingenieurwesen an der Stanford University unter der Leitung von Karl Deisseroth, wo er zusammen mit Edward Boyden die Technologien der Optogenetik entwickelte. Er diente als unabhängiger Junior Fellow in der Harvard Society of Fellows.

Forschung

Zhangs Labor konzentriert sich auf die Nutzung der synthetischen Biologie zur Entwicklung von Technologien für das Genom- und Epigenom-Engineering zur Untersuchung der Neurobiologie. Er ist führend auf dem Gebiet der Optogenetik, die 2010 zur "Methode des Jahres" ernannt wurde. Als Postdoc begann er mit der Arbeit an der Verwendung von TAL-Effektoren zur Steuerung der Gentranskription.

Auf der Grundlage früherer Arbeiten des Labors von Sylvain Moineau begann Zhang Anfang 2011 damit, das CRISPR-System für den Einsatz in menschlichen Zellen nutzbar zu machen und zu optimieren. Während Zhangs Gruppe das Cas9-System in menschlichen Zellen optimierte, beschrieben die Arbeitsgruppen von Emmanuelle Charpentier und Jennifer Doudna ein chimäres RNA-Design, das in der Lage ist, die Spaltung von DNA mithilfe des gereinigten Cas9-Proteins und eines synthetischen Leitfadens zu erleichtern. Die Gruppe von Zhang verglich ihren RNA-Expressionsansatz mit einem Design, das auf der chimären RNA von Doudna/Charpentier für die Verwendung in menschlichen Zellen basiert, und stellte fest, dass Merkmale des Leitfadens, die für eine wirksame Funktion von Cas9 in Säugetierzellen erforderlich sind, in biochemischen Assays nicht benötigt werden. Zhang, Doudna und andere Kollegen aus Harvard gründeten im September 2013 Editas Medicine, um CRISPR-basierte Therapien zu entwickeln und zu vermarkten.

Zhang entdeckte Cas13 zusammen mit seinem Harvard-Kollegen Eugene Koonin mithilfe von Methoden der Computerbiologie. Im Jahr 2016 war Zhang Mitbegründer von Arbor Biotechnologies, um Cas13 für den therapeutischen Einsatz zu entwickeln.

Sein Labor hat auch ein empfindliches diagnostisches Nukleinsäure-Nachweisprotokoll entwickelt, das auf CRISPR basiert und als SHERLOCK (Specific High sensitivity Enzymatic Reporter UnLOCKing) bezeichnet wird und in der Lage ist, Viren- und Bakterienstämme zu erkennen und zu unterscheiden, die in nur attomolarer (10-18 M) Konzentration vorliegen. Zhang war 2018 Mitbegründer von Sherlock Biosciences, um diese diagnostische Technologie weiterzuentwickeln.

Ebenfalls 2018 gründete Zhang zusammen mit dem Editas-Mitbegründer und Harvard-Kollegen David R. Liu Beam Therapeutics, um Lius Arbeit zum Base Editing und Prime Editing weiter voranzutreiben.

Laut Google Scholar hat er einen h-Index von 109.

Ehrungen

Zhang wurde mit dem NIH Director's Pioneer Award ausgezeichnet und war 2012 Searle-Stipendiat. Im Jahr 2013 wurde er von MIT Technology Reviews zu einem der TR35 ernannt. Seine Arbeit zu Optogenetik und CRISPR wurde durch eine Reihe von Auszeichnungen gewürdigt, darunter der Perl-UNC-Preis 2011 (gemeinsam mit Boyden und Deisseroth), der Alan T. Waterman Award 2014, der Preis der National Science Foundation. Waterman Award, die höchste Auszeichnung der National Science Foundation, mit der jährlich ein herausragender Forscher unter 35 Jahren gewürdigt wird; der Gabbay Award 2014 (gemeinsam mit Jennifer Doudna und Emmanuelle Charpentier); der 2014 Young Investigator Award der Society for Neuroscience (gemeinsam mit Diana Bautista) sowie der ISTT Young Investigator Award der International Society for Transgenic Technologies. Außerdem erhielt Zhang 2014 den Robertson Stem Cell Investigator Award der New York Stem Cell Foundation (NYSCF) und wurde 2016 zum NYSCF Robertson Stem Cell Prize Recipient ernannt. Im Jahr 2015 wurde Zhang zum ersten Mal mit dem Tsuneko & Reiji Okazaki Award (Nagoya University) ausgezeichnet und 2016 teilte er sich erneut (zum zweiten und dritten Mal) die Ehre mit Doudna und Charpentier, als er den Gairdner Foundation International Award und den Tang Prize erhielt. Im Jahr 2017 erhielt er den Albany Medical Center Prize (gemeinsam mit Emmanuelle Charpentier, Jennifer Doudna, Luciano Marraffini und Francisco Mojica) und den Lemelson-MIT Prize. Im Jahr 2019 erhielt er den Harvey-Preis des Technion/Israel für das Jahr 2018 (gemeinsam mit Emmanuelle Charpentier und Jennifer Doudna). Im Jahr 2019 erhielt Zhang den Golden Plate Award der American Academy of Achievement. Im Jahr 2021 wurde er mit dem Richard Lounsbery Award ausgezeichnet.

Im Jahr 2018 wurde Zhang zum Fellow der American Academy of Arts and Sciences und zum Mitglied der National Academy of Sciences und der National Academy of Medicine gewählt.