Um die Wirksamkeit der Vorsorge-Darmspiegelungen in Deutschland zu beurteilen, haben Wissenschaftler des Deutschen Krebsforschungszentrums mit dem Krebsregister des Saarlands über 17 Jahre hinweg mehr als 9000 Studienteilnehmer beobachtet. Das Resultat: Bei Personen, die eine Vorsorge-Darmspiegelung in Anspruch genommen hatten, traten 60 Prozent weniger Darmkrebs-Neuerkrankungen auf als bei Teilnehmern, die auf die Untersuchung verzichtet hatten.

Unter der Leitung von Prof. Dr. Florian Leuschner, Geschäftsführender Oberarzt an der Klinik für Kardiologie, Angiologie und Pneumologie des Universitätsklinikums Heideberg, hat ein internationales Forschungsteam seine Arbeit aufgenommen. Die Forschenden haben sich zum Ziel gesetzt, das Zusammenspiel von Entzündung und Fibrose nach einem Herzinfarkt genauer zu untersuchen und damit einen Beitrag zu personalisierten Behandlungsansätzen zu leisten.

So genannte stumme Mutationen haben keine Auswirkung auf die Zusammensetzung eines Proteins. Sie gelten daher nicht als krebsfördernd. Doch Wissenschaftler vom Deutschen Konsortium für Translationale Krebsforschung (DKTK), Partnerstandort Essen, beschreiben nun bei einem Fall von Nierenkrebs eine bislang übersehene Mutation mit großer Auswirkung auf die Prognose.

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.