MACRO – Machine Learning-Augmented CRISPR Reprogramming Optimization – steht an der Schnittstelle zweier Bereiche, die erst seit Kurzem kombiniert werden. Stoffwechseltechnik zielt darauf ab, die interne Chemie einer Zelle auf ein gewünschtes Produkt auszurichten; CRISPR bietet die Bearbeitungspräzision, um dies zu versuchen; und maschinelles Lernen bietet eine Möglichkeit, den riesigen Raum möglicher Änderungen zu durchsuchen, ohne jede einzelne im Labor testen zu müssen. In der Praxis bedeutet dies, dass das Modell ein systemweites Ergebnis – die gesamte Lipidproduktivität – aus einer genetischen Veränderung vorhersagen muss, was genau die Art von nichtlinearem Mehrzielproblem ist, bei dem sich computergestützte Vorhersagen auszahlen.
Sie war ungewöhnlich direkt darin, dass die Schwierigkeit der Punkt war. „Ich habe teilgenommen, weil ich eine Idee, die in meinem Kopf feststeckte, in etwas Ernsthafteres verwandeln wollte“, schrieb sie in ihrem Finalistenprofil. „Ich habe immer wieder an Mikroalgen-Biokraftstoff gedacht, weil er so vielversprechend klingt: Algen können schnell wachsen, Kohlendioxid absorbieren und Öle produzieren, die als Kraftstoff verwendet werden können. Aber dann habe ich gelernt, dass es viel schwieriger ist, ein Biokraftstoffsystem tatsächlich zum Laufen zu bringen, als nur zu sagen: 'Verwendet Algen'. Das machte das Projekt für mich interessanter.“
Zwanzig Fragen, acht Minuten auf der Uhr und ein Perzentil, gemessen an allen bisherigen Teilnehmern. Ohne Anmeldung.
IQ-Test starten →Das Problem, das sie wählte, ist dasjenige, das die Fachwelt noch nicht gelöst hat. „Ich wollte mich auf den schwierigen Teil konzentrieren, nämlich wie man die Ölproduktion steigert, ohne das Wachstum zu beeinträchtigen“, schrieb sie. Ihr Grund für die Wahl genau dieses Wettbewerbs war die Kommunikation: „Es schien der richtige Ort zu sein, um zu testen, ob ich diese Idee klar erklären und für Leute wichtig machen kann, die vielleicht noch nichts über Mikroalgen oder CRISPR wissen.“ Die Bewertung bei der 3M Young Scientist Challenge gewichtet die Kommunikationswirkung neben Kreativität und wissenschaftlichem Wissen, daher war der Test ein echter.
Ihre Lieblingserfindung des letzten Jahrhunderts ist CRISPR-Cas9, und ihr Bericht darüber, warum, ist ein kleiner Aufsatz darüber, woher gute Ideen kommen. „Bevor ich von CRISPR lernte, dachte ich bei DNA hauptsächlich an Informationen. CRISPR ließ mich erkennen, dass DNA auch auf eine viel gezieltere und sinnvollere Weise bearbeitet werden kann“, schrieb sie. „Das Interessanteste daran ist für mich, dass CRISPR von Bakterien stammt. Es wurde nicht aus dem Nichts erfunden. Wissenschaftler bemerkten ein System, das Bakterien bereits zur Selbstverteidigung nutzten, und verwandelten es in ein Werkzeug für Forschung, Medizin, Landwirtschaft und Biotechnologie. Das gefällt mir, weil es zeigt, wie viele nützliche Ideen in der Natur bereits existieren könnten, aber wir müssen sie zuerst bemerken.“
Ihr zugewiesener 3M-Mentor ist Aditya Banerji, ein Forschungsspezialist im Corporate Research Process Laboratory des Unternehmens, der Produkte entwickelt und kommerzialisiert und Miterfinder bei sechzehn 3M-Erfindungseinreichungen ist, von denen vier zu anhängigen Patentanmeldungen geführt haben. Für ein Projekt, dessen zentrales Risiko die Distanz zwischen einem Vorhersagemodell und einem funktionierenden Prozess ist, ist ein Prozessforschungsspezialist mit einer kommerziellen Erfolgsbilanz genau die richtige Besetzung.
Ihr Ehrgeiz ist von vornherein zweigeteilt. „In 15 Jahren hoffe ich, Ärztin und Forscherin zu sein“, schrieb sie. „Ich möchte als Ärztin mit Patienten arbeiten, aber ich möchte auch weiterhin Forschungsfragen stellen, weil ich den Teil der Wissenschaft mag, in dem die Antwort noch nicht offensichtlich ist. Ich interessiere mich für Biologie, weil sie nie so einfach ist, wie ich anfangs erwartet hatte. Es gibt immer eine weitere Ebene.“ Sie fügte einen Wunsch hinzu, der nichts mit Zeugnissen zu tun hat: „Ich hoffe auch, dass ich immer noch die Art von Person bin, die sich für eine seltsame Frage begeistert und sie weiterverfolgt, als ich geplant hatte.“ Ihr gewähltes Zitat stammt von ihr selbst: „Eine gute Erfindung beginnt, wenn etwas Vielversprechendes noch ein Problem hat, das niemand gut genug gelöst hat.“ Am 12.–13. Oktober 2026 präsentiert sie MACRO im 3M Innovation Center in St. Paul, Minnesota.
“Ich wollte mich auf den schwierigen Teil konzentrieren, nämlich wie man die Ölproduktion steigert, ohne das Wachstum zu beeinträchtigen.”— Millie Pradawong, 3M Young Scientist Challenge 2026 Profil
“Eine gute Erfindung beginnt, wenn etwas Vielversprechendes noch ein Problem hat, das niemand gut genug gelöst hat.”— Millie Pradawong
| Person | Land | Meilenstein | Alter / Wert |
|---|---|---|---|
| Millie Pradawong | 🇺🇸 USA | MACRO – Maschinelles Lernen zur CRISPR-Optimierung von Algen-Biokraftstoff | 14 Jahre |
| Sharvi Mahajan | 🇺🇸 USA | NeuroDrive Alert – EEG-gestütztes maschinelles Lernen zur Vorhersage von Sekundenschlaf | 14 Jahre |
| Matteo Paz | 🇺🇸 USA | Maschinelles Lernen auf Infrarot-Vermessungsdaten; 1,5 Mio. Objekte gefunden | 18 Jahre |
| Anirudh Rao | 🇺🇸 USA | Graphenoxid-Nanogenerator, angetrieben durch Luftfeuchtigkeit | 14 Jahre |
Die meisten Studenten, die sich mit Algen-Biokraftstoff befassen, wählen die Version, die spannend klingt. Sie identifizierte den spezifischen Grund, warum das Feld ins Stocken geraten ist – den Kompromiss zwischen Ertrag und Wachstum – und baute ein darauf ausgerichtetes Werkzeug. Das ist der Unterschied zwischen der Wahl eines Themas und der Wahl eines Problems.
Ihre Interpretation des Ursprungs von CRISPR ist die aufschlussreichste Antwort. Sie hielt an der Tatsache fest, dass es in Bakterien entdeckt und nicht von Grund auf neu entworfen wurde, und zog daraus die allgemeine Lektion: dass nützliche Mechanismen bereits existieren können und die seltene Fähigkeit darin besteht, aufmerksam zu sein. Das ist eine Forschungsphilosophie, zu der eine Vierzehnjährige gelangt ist.
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