In den letzten zwei Jahren hat das Institut für Medizinische Genetik und Angewandte Genomik des Universitätsklinikums und der Medizinischen Fakultät Tübingen in dem Pilotprojekt „Genome First“ – unterstützt durch die Firma Illumina – die Genomsequenzierung und -Analytik erfolgreich in die klinische Diagnostik eingeführt.

Schnelle Diagnose bei Blutvergiftung - 17.02.2021

Vollblutmodell ermöglicht Entwicklung eines Frühwarnsystems bei Sepsis

Sepsis ist eine lebensbedrohende Erkrankung, die umso erfolgreicher behandelt werden kann, je rascher die Therapie eingeleitet wird. Dabei ist nicht die Infektion an sich so gefährlich, sondern eine fehlregulierte Reaktion des Immunsystems. Mediziner des Universitätsklinikums Ulm haben nun ein tierversuchsfreies Testsystem entwickelt, um die Krankheit besser zu erforschen, Diagnosewerkzeuge zu entwickeln und damit die Behandlung zu optimieren.

Ein internationales Forschungsteam der Universitäten Paraná und Tübingen hat einen Schnelltest entwickelt, der innerhalb von Minuten Antikörper gegen den Covid-19 Erreger SARS-Cov2 im Blut zuverlässig nachweisen kann. Wie die Forscherinnen und Forscher in der Fachzeitschrift ACS Sensors berichteten, lässt sich das neue Verfahren aufgrund eines einfachen Messprinzips ohne teure Instrumente durchführen.

Im Jahr 2020 ging der mit 250.000 Euro dotierte Forschungspreis für innovative Projekte der Dr. K. H. Eberle Stiftung an das interdisziplinäre Projekt „Mikroskopie des Stoffwechsels“ der Universität Freiburg: Die Biochemiker Dr. Sabrina Hoffmann und Dr. André F. Martins (Werner Siemens Imaging Center) planen mit den Physikern Dr. Lőrinc Sárkány und Prof. József Fortágh (Center for Quantum Science) die Entwicklung einer Mikroskopiemethode.

Wissenschaftler unter der Federführung des Universitätsklinikums Heidelberg werteten verschiedene Methoden des Maschinellen Lernens aus: Ein Algorithmus sagt die Tumorrückbildung nach Chemotherapie genauer voraus als Gewebeprobe und Bildgebung alleine. Das Langfristiges Ziel ist es, unnötige Brustoperationen zu vermeiden.

Überall wo bildgebende Diagnostik zum Einsatz kommt, werden zunehmend Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) eingesetzt. Heidelberger Wissenschaftler des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ), der Universitäts-Hautklinik und am Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen (NCT) Heidelberg haben die Zuverlässigkeit von lernfähigen Algorithmen zur Unterscheidung von schwarzem Hautkrebs und gutartigen Muttermalen überprüft.

Prädiabetes ist nicht gleich Prädiabetes: Bei Menschen im Vorstadium des Typ-2-Diabetes gibt es sechs klar abgrenzbare Subtypen, die sich in der Krankheitsentstehung, dem Risiko für Diabetes und der Entwicklung von Folgeerkrankungen unterschieden.

Radiochemikerin Professor Dr. Carmen Wängler entwickelt neuen Ansatz zur bildgebenden Darstellung und Charakterisierung von Brustkrebs.

Die KI-basierte Auswertung medizinischer Bilddaten erfordert üblicherweise für jede Fragestellung einen speziell entwickelten Algorithmus. Wissenschaftler vom Deutschen Krebsforschungszentrum präsentieren nun ein neues Verfahren, um selbstlernende Algorithmen für eine Vielzahl verschiedener Bilddatensätze zu konfigurieren – ohne dass dafür Expertenwissen oder außergewöhnliche Rechenleistung erforderlich wäre.

Aufbau der Genomdatenbank genomDE - 04.12.2020

Ganzgenomsequenzierungen zur Diagnostik Seltener Krankheiten

Seltene Erkrankungen sind in ihrer Gesamtheit keineswegs selten; sie werden aber selten richtig diagnostiziert und selten richtig behandelt. Oft gibt es keine wirksame Medikation. Um die Suche nach der richtigen Diagnose und Therapie zu beschleunigen, wurden in vielen Städten Zentren für Seltene Erkrankungen (ZSE) eingerichtet. Mit Ganzgenomsequenzierungen in der Regelversorgung sollen die genetisch bedingten Erkrankungen identifiziert werden.

Die Kettenreaktion, die zu den toxischen Protein-Ablagerungen führt, setzt viel früher ein als bisher gedacht. Tübinger Forschende zeigen, wie dieser Prozess frühzeitig gestoppt werden könnte.

BioCopy, ein Start-up der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, revolutioniert die Impfstoffentwicklung. Ziel von BioCopy ist molekulare Änderungen neuer oder mutierter Erreger innerhalb von 2 Tagen zu identifizieren. Mit diesem Impfstoff-Vorläufer kann dann zeitnah ein angepasster, optimaler Impfstoff bereitgestellt werden. Dies ermöglicht einen wirksamen aber vor allem schnellen Schutz vor zukünftigen Pandemien und sich ändernden Virenstämmen.