Das Influenza A Virus (IAV) stellt weltweit eine ernstzunehmende Bedrohung für Gesundheit und Wirtschaft der Menschheit dar. Ein universeller und langanhaltender Impfstoff konnte noch nicht entwickelt werden und klinisch zugelassene Medikamente verlieren durch die rasante Entstehung von resistenten Stämmen zunehmend ihre Wirkung. Aus diesem Grund gewinnt die Erforschung neuer antiviraler Strategien zur Bekämpfung des Influenzavirus an Bedeutung zum Schutze unserer Gesellschaft. Eine vielversprechende Zielstruktur für die Entwicklung neuer antiviraler Medikamente stellt das virale Hämagglutinin (HA) dar. Das HA liegt in hoher Dichte auf Influenzaviren vor und ermöglicht die Bindung an Sialinsäuren (SA) auf Wirtszellen und die Verschmelzung mit deren Lipidmembran. HA-bindende Moleküle entfalten eine hemmende Wirkung bereits bei dem ersten Kontakt mit Zellen, sodass eine Infektion erst gar nicht stattfinden kann. Aufgrund einer hohen HA-Dichte auf der Virusoberfläche eignen sich besonders multivalente SA tragende Nanopartikel für die Hemmung einer viralen Infektion. Aufbauend auf diesen Erkenntnissen, wurden in der vorliegenden Arbeit neue multivalente Binder gegenüber dem viralen Hämagglutinin (HA) entwickelt und studiert. Im Gegensatz zu bereits bekannten multivalenten Sialosiden, die in einer undefinierten räumlichen Orientierung auf Polymergerüsten präsentiert wurden, konnten in der vorliegenden Arbeit strukturelle Aspekte identifiziert werden, um Gerüstsysteme mit optimaler Rezeptorpräsentation gegenüber der Influenza A Virusoberfläche zu generieren. Neben SA-basierten Polymersystemen wurde auch ein gegen HA gerichtetes Peptid aus einem Antikörper identifiziert, welches sich auch für eine multivalente Interaktion mit IAV eignet. Diese Arbeit ermöglicht neue Einblicke in die Auswahl geeigneter Trägersysteme, eines optimalen Rezeptorabstandes und der Verwendung alternativer Rezeptoren mit dem Ziel einer Infektionshemmung von IAV. / Influenza A virus (IAV) still poses a serious threat to global health and economy of mankind. So far, a universal, long-lasting vaccine could not be developed, and clinically approved drugs are prone to lose activity due to the fast development of resistant strains. Because of this, research on new antiviral compounds and strategies to combat influenza viruses is of great importance for the protection of our society. A promising candidate for the development of novel antiviral drugs is the viral hemagglutinin (HA) protein. HA is present at high density on the viral envelope, which allows binding to sialic acid (SA) molecules on host cells and fusion with their membrane. Following, HA binding molecules have an inhibitory effect at the very first step of the infection cycle, leading to the inability of an infection. Based on a high HA density on the viral surface, SA carrying nanoparticles qualify for the inhibition of a viral infection. Based on this knowledge the study at hand demonstrates the development of new multivalent binders against viral HA and discusses them critically. In contrast to published multivalent sialosides, which are displayed in an undefined fashion on polymer scaffolds, the results of this thesis support the identification of structural requirements for the design of new scaffold systems with an optimal match to the viral surface. Beside sialoside based polymer systems, completely new peptide based systems, based on an HA binding antibody, were developed. Similar to polyglycerolsialosides, such multivalent peptide-decorated polymers were able to achieve nanomolar binding inhibition constants, too. In summary, this thesis enables new insights into the choice of a suitable carrier system, the optimal receptor spacing, and the use of alternative receptors with the ultimate goal of virus neutralization.

Für die Luftqualitätsbewertung in Städten sind Informationen zur raumzeitlichen Variabilität luftgetragener Feinstäube auf kleiner Skala von wichtiger Bedeutung. Standardisierte Messverfahren, zur Bestimmung von Partikelkonzentrationen, sind mit hohem Aufwand verbunden, weshalb dichte Messnetze fehlen. Partikelausbreitungsmodelle sind kompliziert in der Anwendung und/oder benötigen hohe Computerrechenleistung. Infolgedessen gibt es bezüglich örtlicher Partikelkonzentrationen große Informationslücken. Diese Arbeit untersucht die mikroskalige Variabilität von Aerosolen in Raum und Zeit mit unterschiedlichen Methoden. Es wurden Erhebungen mit mobilen Sensoren und eine Passantenbefragung durchgeführt. Weiterhin wurden in dieser Arbeit die physikalischen Partikeltransportmodelle ENVI-met und Austal2000 in ihrer Leistung bewertet und in angewandten Studien eingesetzt. Weiterhin wurde ein neuronales Netzwerk zur Vorhersage von Partikelkonzentrationen entwickelt. Die Untersuchungen erfolgten in den Städten Aachen und Münster. Es konnten unerwartete Verteilungsmuster hinsichtlich der Massekonzentration von Partikeln beobachtet werden. In einem innerstädtischen Park wurden diffuse Partikelquellen identifiziert, mit einem deutlichen Hinweis darauf, dass feuchtgelagerte Wegedecken einen maßgeblichen Anteil an lokalen Partikelimmissionen hatten. Weiterhin wurde Straßenverkehr als wichtiger Beitrag zum städtischen Aerosol identifiziert. Passanten, die verschiedenen Partikelkonzentrationen ausgesetzt waren, konnten diese perzeptiv nicht unterscheiden. Simulationsergebnisse von Austal2000 und ENVI-met wiesen Unterschätzungen im Vergleich zu Messwerten auf. Das entwickelte neuronale Netzwerk prognostizierte Partikelkonzentrationen teilweise mit hoher Genauigkeit. Das große Potenzial von neuronalen Netzen für die Vorhersage von Partikelkonzentrationen in räumlicher und zeitlicher Ausdehnung, auch für den Bereich der Luftqualitätsüberwachung, wurde aufgezeigt. / Knowledge about the micro-scale variability of airborne particles is a crucial criterion for air quality assessment within complex terrains such as urban areas. Due to the significant costs and time consumption related to the work required for standardized measurements of particle concentrations, dense monitoring networks are regularly missing. Models that simulate the transmission of particles are often difficult to use and/or computationally expensive. As a result, information regarding on-site particle concentrations at small scales is still limited. This thesis explores the micro-scale variability of aerosol concentrations in space and time using different methods. Experimental fieldwork, including measurements with mobile sensor equipment alongside a survey, and modeling approaches were conducted. Applied simulation studies, a performance assessment of two popular particle dispersion models, namely Austal2000 and ENVI-met, as well as the development of an ANN model are presented. The cities of Aachen and Münster were chosen as case studies for this research. Unexpected patterns of particle mass concentrations could be observed, including the identification of diffuse particle sources inside a park area with strong evidence that unpaved surfaces contributed to local aerosol concentration. In addition, vehicle traffic was proved to be a major contributor of particles, particularly close to traffic lanes. Results of the survey reveal that people were not able to distinguish between different aerosol concentration levels. Austal2000 and ENVI-met turned out to have room for improvement in terms of the reproduction of observed particle concentration levels, with both models having a tendency toward underestimation. The newly developed ANN model was confirmed to be a fairly accurate tool for predicting aerosol concentrations in both space and time, and demonstrates the principal ability of the approach also in the domain of air quality monitoring.