Janna Nawroth ist Principal Investigator am Helmholtz-Pionier-Campus in München, Deutschland.
Sie promovierte am California Institute of Technology im Fachbereich Biologie, wo sie die Struktur-Funktions-Beziehungen des Antriebs von Quallen untersuchte und diese Erkenntnisse nutzte, um muskelgetriebene Pumpen für die biomedizinische Forschung zu entwickeln. Für ihre Postdoc-Zeit erhielt sie das Technology Development Fellowship am Wyss Institute der Harvard University. Gemeinsam mit Don Ingber und Kit Parker entwickelte sie Organ-Chips und fortschrittliche Bildgebungstechnologien, um die Mechanik des menschlichen Herz-, Lungen- und Lebergewebes zu untersuchen. Diese Arbeit setzte sie bei der Organ-Chip-Firma Emulate und später an der University of Southern California fort. Im Jahr 2020 erhielt Dr. Nawroth ein ERC-Starting-Stipendium für die Untersuchung der Rolle von mechanischen Kräften und einer gestörten mukoziliären Clearance bei chronischen Atemwegserkrankungen.
Das primäre Forschungsinteresse ihrer Gruppe gilt dem Verständnis der Mechanobiologie des Atemwegsepithels. Sie postuliert, dass chronische Atemwegserkrankungen wie Asthma und chronisch obstruktive Lungenerkrankung (COPD) durch eine Veränderung des mechanischen Umfelds der Atemwege verschlimmert und aufrechterhalten werden, die das Fortschreiten der Krankheit fördert und die Abwehrkräfte gegen Reizstoffe und Krankheitserreger verringert. Um diese Hypothese zu untersuchen, erforscht ihre Gruppe, wie normale und abnormale mechanische Kräfte die epitheliale Differenzierung und den Umbau auf genetischer und funktioneller Ebene beeinflussen und wie die sich daraus ergebenden Eigenschaften der extrazellulären Matrix, der Gewebearchitektur und des Mukus, die mukoziliäre Clearance, also die primäre mechanische Abwehr der Atemwege, beeinflussen. Dr. Nawroth kombiniert drei verschiedene Ansätze, um diese Mechanismen auf verschiedenen räumlichen Ebenen zu untersuchen: Airway-on-a-Chip-Modelle, fortschrittliche Bildgebungs- und Analysetools und physikalisch basierte in silico-Modelle.
