Forschende am Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) und vom Universitätsklinikum Heidelberg (UKHD) stellen eine Methode vor, mit der künstliche Intelligenz (KI) lernen kann, medizinische Bilddaten vom Tier auf den Menschen zu übertragen. Das sogenannte „Xeno-Learning“ könnte zukünftig dazu beitragen, chirurgische Eingriffe sicherer und präziser zu machen – ohne dabei auf menschliche Trainingsdaten angewiesen zu sein.

Wie gut Patientinnen und Patienten mit Hüftgelenksarthrose nach einer Operation wieder gehen können, lässt sich mithilfe Künstlicher Intelligenz vorhersagen: Forschende am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) haben ein KI-Modell entwickelt, um Bewegungsabläufe zu untersuchen. Die Analyse der Gangbiomechanik erlaubt es auch, die Rehabilitation individuell anzupassen.

Das Industrielle Quantencomputing Beratungs- und Testzentrum Fraunhofer »INQUBATOR« realisiert neuartige niederschwellige Angebote für den Einstieg industrieller Anwender in das Quantencomputing. Dabei sollen insbesondere neue anwendungsbezogene Use-Cases identifiziert und evaluiert werden, bei denen der Einsatz von Quantencomputern einen absehbaren Vorteil verspricht.

Forschende im Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) haben beim diesjährigen weltweit führenden Forum für medizinische Bildverarbeitung und computerassistierte Intervention herausragende Erfolge erzielt. Zwei DKFZ-Abteilungen traten in acht internationalen KI-Wettbewerben an – und gewannen sieben davon. Die Erfolge decken zentrale Bereiche der Onkologie ab – von der Früherkennung und Diagnostik über Therapieunterstützung bis hin zur Nachsorge.

Gleich zwei Nachwuchsforschende aus dem DKFZ-Forschungsschwerpunkt Bildgebung und Strahlentherapie wurden dieses Jahr mit Preisen ausgezeichnet: Stengl erhält den 1. Preis für die Erprobung einer wirksameren Methode zur Strahlentherapie von Bauchspeicheldrüsenkrebs. Eulig hat geholfen, bei CT-Aufnahmen mit niedriger Strahlendosis die Rauschunterdrückung zu bessern. Dafür zeichnet ihn die Stiftung mit dem 2. Behnken-Berger-Preis 2025 aus.

Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler vom European Molecular Biology Laboratory (EMBL) und vom DKFZ haben ein KI-Modell entwickelt, das das langfristige individuelle Risiko für mehr als 1.000 Erkrankungen einschätzt. Das Modell, das auf anonymisierten medizinischen Daten aus Großbritannien und Dänemark trainiert und getestet wurde, kann Gesundheitsereignisse für eine Zeitspanne von über einem Jahrzehnt prognostizieren.

Im Projekt „KI-Cockpit“ hat ein Forschungsteam des Fraunhofer IAO sowie des IAT der Universität Stuttgart gemeinsam mit Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft Lösungen entwickelt, die Menschen in herausfordernden Situationen bei der Steuerung von KI-Anwendungen unterstützen. Das KI-Cockpit soll dafür sorgen, dass Menschen die Entscheidungen der KI nachvollziehen und kontrollieren können.

Die Informatikerin Annika Reinke vom Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) erhält für ihre herausragende Arbeit im Bereich der KI-gestützten medizinischen Bildanalyse den mit 10.000 Euro dotierten Hector-Stiftungs-Preis 2025. Ausgezeichnet wurde sie für das Projekt Metrics Reloaded, das Qualität und Verlässlichkeit der Ergebnisse KI-gestützter Bildanalysen erheblich verbessern kann.

Krebsprävention kann Leben retten und Leid verhindern. Um herausragenden Leistungen in der Krebspräventionsforschung Anerkennung zu zollen, hat das Deutsche Krebsforschungszentrm (DKFZ) den Deutschen Preis für Krebspräventionsforschung ausgeschrieben. Gestiftet wird die Auszeichnung von der Manfred Lautenschläger-Stiftung. Der zweigeteilte Preis wurde beim 4. Deutschen Krebsforschungskongress verliehen.

Innerhalb von drei Jahren wurde am Universitätsklinikum ein über drei Millionen Euro schweres Digitalisierungsprojekt umgesetzt, das die Arbeitsweise in den Laborbereichen der Pathologie, Neuropathologie und Dermatopathologie nachhaltig verändert hat. An die Stelle des Mikroskops ist der Bildschirm getreten.

Mit dem Ziel, lebende Zellen aus nicht-lebenden Bausteinen zu erschaffen, arbeitet die synthetische Biologie mit RNA-Origami. Dieses Werkzeug nutzt die Multifunktionalität des Biomoleküls RNA, um es zu Bausteinen zu falten, so dass die Proteinsynthese überflüssig wird. Mithilfe dieser Technik des RNA-Origami ist es gelungen, Nanoröhrchen herzustellen, die sich zu Zytoskelett-ähnlichen Strukturen falten.

Künstliche Intelligenz kann die Auswertung von medizinischen Bilddaten verbessern. So können auf Deep Learning basierende Algorithmen die Lage und Größe von Tumoren feststellen. Dies ist das Ergebnis von autoPET, eines internationalen Wettbewerbs zur medizinischen Bildanalyse. Forscher vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT) erreichten den fünften Platz.

Algorithmen können dabei helfen Tumore zu lokalisieren. Bisher erfassen Radiologinnen und Nuklearmediziner die Größe der sogenannten Tumorläsionen manuell in 2D-Schichtbildern. Dieser Prozess ist sehr zeitintensiv. Ziel der Challenge war es, den Prozess zu automatisieren. Die Studienergebnisse zeigen, dass Algorithmen Potenzial haben, um zukünftig im klinischen Alltag für diese Aufgabe eingesetzt zu werden.

Die Heidelberg Epignostix GmbH, ein Deeptech-Start-up, das sich der Präzisionskrebsdiagnostik verschrieben hat, gibt heute eine Seed-Finanzierung in Höhe von 4,3 Millionen Euro bekannt. Diese Investition wird es Heidelberg Epignostix ermöglichen, die Marktentwicklung für seine Hauptindikation, die Klassifizierung von Hirntumoren, einen wesentlichen Schritt voranzutreiben.

Forschende der Universität Heidelberg, des HITS und der Universität Galway, Irland, haben erstmals die gesundheitliche Entwicklung von Säuglingen für deren gesamten Stoffwechsel simuliert. Dazu entwickelten sie mathematische Modelle für die Stoffwechselprozesse von Neugeborenen. Die Modelle sollen zu einem besseren Verständnis von seltenen Stoffwechselerkrankungen beitragen.

Invasive Infektionen wie eine Sepsis müssen umgehend und zielgerichtet behandelt werden. Fachleuten des Fraunhofer-Instituts für Grenzflächen- und Bioverfahrenstechnik IGB ist es gelungen, gemeinsam mit Verbundpartnern ein neu gedachtes Nachweisprinzip zu etablieren, das durch schnelle, hochpräzise Erregeridentifikation entscheidend dazu beitragen kann, Leben zu retten. Hierfür erhalten sie den Wissenschaftspreis des Stifterverbandes 2024.

Am 7. März haben das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA und das Technologieunternehmen Q.ANT einen Vertrag zur Gründung des Kompetenz-Zentrums Mensch-Maschine-Schnittstelle unterzeichnet. Ziel der Kooperation ist es, feinste Nervensignale aus Muskelaktivitäten zu detektieren, daraus entstehende Informationen zu interpretieren, um damit Maschinen und Geräte anzusteuern.

Die Universitätsmedizin Mannheim (UMM) kann Krebspatienten jetzt noch schonender und präziser behandeln: Einen „Varian Ethos“ hat die Klinik für Strahlentherapie und Radioonkologie als eine der ersten Kliniken bundesweit in Betrieb genommen. Mit künstlicher Intelligenz und hochsensibler Computertomographie (CT) Bildgebung ermöglicht dieser hochmoderne Linearbeschleuniger eine individuell und tagesaktuell auf Patienten zugeschnittene Behandlung.

Wie gut lösen die Algorithmen, die in der KI-gestützten Auswertung medizinscher Bilder genutzt werden, ihre jeweiligen Aufgaben? Das hängt im hohen Maße davon ab, anhand welcher Messgrößen – Metriken – ihre Leistung bewertet wird. Ein internationales Konsortium hat das weltweit verfügbare Wissen über die spezifischen Stärken, Schwächen und Limitationen der verschiedenen Validierungs-Metriken zusammengetragen.

Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) hat im Rahmen der Exzellenzstrategie des Bundes und der Länder die ersten wegweisenden Entscheidungen für die Förderlinie „Exzellenzcluster“ bekanntgegeben. Die Universität Stuttgart bekommt grünes Licht für zwei neue Clusterinitiativen.

Algen als neue Ressource für hochwertige Bioaktivstoffe: Das ist das Ziel des EU-Projekts iCULTURE. Es zielt darauf ab, ein Fermentationsverfahren zu entwickeln, das Meeresalgen in bioaktive Wirkstoffe wie beispielsweise antimikrobielle Peptide umwandelt. Gefördert werden die 17 Partner aus zehn Ländern, darunter die Universität Ulm, im Rahmen von Horizon Europe mit sechs Millionen Euro über einen Zeitraum von vier Jahren.

Künstliche Intelligenz (KI) kann Hautärzte dabei unterstützen, Hautkrebs zu erkennen. Doch viele Dermatologen misstrauen den für sie nicht nachvollziehbaren Entscheidungen der Algorithmen. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler im Deutschen Krebsforschungszentrum entwickelten nun ein KI-basiertes Unterstützungssystem für die Hautkrebsdiagnostik, das seine Entscheidungen erklärt.

Im Forschungsprojekt DAIOR arbeitet das Fraunhofer IPA zusammen mit Partnern daran, den Operationssaal der Zukunft mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) und roboterassistierter Telechirurgie zu realisieren. Dabei sollen chirurgische Daten aus multimodalen Quellen mit KI-Methoden kontinuierlich analysiert werden, um Operationen in Echtzeit zu unterstützen.

Konsortium unter Leitung der Urologischen Klinik des Uniklinikums Heidelberg entwickelte Anwendungen künstlicher Intelligenz (KI) für die Tumortherapie der Zukunft. Förderung durch Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) und DLR-Projektträger mit rund 9,5 Mio. Euro Fördervolumen und einem Investitionsvolumen von 25 Mio. Euro. Präsentationen der Projektergebnisse fand im Rahmen einer Abschlussveranstaltung am 29. August statt.