Lebende Systeme wie Zellen nutzen Membranporen und -kanäle, um Moleküle zu transportieren, Signale auszutauschen und biochemische Reaktionen zu organisieren. Diese Funktionen entstehen durch dynamische Wechselwirkungen zwischen molekularen Komponenten. Forschende der Universität Stuttgart haben mithilfe von DNA-Nanotechnologie eine synthetische Membranarchitektur entwickelt, die solche Wechselwirkungen nachbildet.

Der Sonderforschungsbereich (SFB) 1550 „Molekulare Schaltkreise von Herzerkrankungen“ der Universität Heidelberg startet in seine zweite Förderperiode. Dafür hat die Deutsche Forschungsgemeinschaft jetzt Fördermittel von rund 17,4 Millionen Euro für die kommenden vier Jahre bewilligt. Sprecher ist Johannes Backs, W3-Professor für „Experimentelle Kardiologie“ der Medizinischen Fakultät Heidelberg.

KI verändert die Wissenschaft – auch die Neurowissenschaft. Wir haben mit Gabriele Lohmann über Forschung an der Schnittstelle von Gehirn und Algorithmus gesprochen: über künstliche Intelligenz als Forschungswerkzeug, das Decodieren von Hirnaktivität, und warum große Sprachmodelle im Grunde nicht verstehen, was sie tun.

Ob Menschen versuchen, mit dem Rauchen aufzuhören, hängt stark von gesundheitspolitischen Maßnahmen im jeweiligen Land ab – ob sie dabei erfolgreich sind, dagegen vor allem von ihrem persönlichen Umfeld und Verhalten. Das ermittelten Forschende aus dem Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) in einer internationalen Studie.

Moleküle in biologischen Zellen sind ständig in Bewegung. Sie zu untersuchen ist jedoch nach wie vor schwierig, da die Prozesse auf sehr kleinen Längen- und Zeitskalen ablaufen. Forscher des HITS und des MPI-P haben nun eine Simulationsmethode entwickelt, die schnell arbeitet und chemische Prozesse in Zellen mit hoher Präzision vorhersagen kann. Die Ergebnisse wurden in Nature Communications veröffentlicht.

Computersimulationen und Künstliche Intelligenz sind die Hauptpfeiler der „SIMPLAIX“-Kooperation, initiiert vom HITS. Gemeinsam mit Kolleg*innen der Universität Heidelberg und des KIT befassen sich die HITS-Forschenden mit Herausforderungen bei der Simulation von Biomolekülen und molekularen Materialien, indem sie ihr Know‑How in Computersimulationen auf mehreren Skalen und auf dem Gebiet des Maschinellen Lernens bündeln.

Patient*innen mit komplexen Erkrankungen der Herzkranzgefäße oder der Herzklappen profitieren am Herzzentrum des Universitätsklinikums Freiburg künftig von einer weltweit einzigartigen Angiografie-Anlage. Das System Artis Icono.vision von Siemens Healthineers unterstützt Ärzt*innen dabei, Blutgefäße und das Herz während eines Eingriffs in Echtzeit darzustellen, Instrumente gezielter zu steuern und Behandlungen genauer zu planen.

Bei Eierstockkrebs zeigen Immuntherapien mit sogenannten Checkpoint-Inhibitoren bislang nur bei wenigen Betroffenen Wirkung. Forschende vom HI-TRON Mainz* haben nun entdeckt, dass Fettstoffwechsel-Prozesse im Tumorumfeld eine entscheidende Rolle dabei spielen, wie gut solche Therapien wirken. Die Ergebnisse eröffnen neue Ansatzpunkte, um Immuntherapien gezielter einzusetzen, ihre Wirksamkeit zu steigern und Resistenzen zu durchbrechen.

Ziel von »KIRR Real: Reallabor für rechtskonforme KI und Robotik« des Fraunhofer IPA und der ARENA2036 war, Unternehmen in Baden-Württemberg bei der Umsetzung des EU AI Acts sowie der ab 2027 geltenden EU-Maschinenverordnung zu unterstützen. Die Ergebnisse der Zusammenarbeit mit 15 Unternehmen sind veröffentlicht und dienen Unternehmen mit ähnlichen Anwendungen zur Orientierung für die rechtssichere Entwicklung von KI- und Robotikanwendungen.

Mit einer Fördersumme von 1,3 Mio Euro unterstützt die Hector Stiftung ein interdisziplinäres Forschungsprojekt zu den kardiologischen Nebenwirkungen sogenannter Checkpoint‑Inhibitoren. Das Konsortium mit Partnern an der Medizinischen Fakultät Heidelberg, am DKFZ, dem Max-Delbrück Zentrum in Berlin und dem Universitätsklinikum Schleswig-Holstein untersucht, warum diese Krebstherapeutika das Risiko für die Koronare Herzkrankheit erhöhen können.

Die CorTec GmbH, ein Pionier im Bereich medizinischer elektronischer Implantate, gab die erfolgreiche zweite Implantation ihres Brain-Computer-Interfaces mit Schlaganfallpatienten bekannt. Die Implantation folgt auf neurologische Verbesserungen beim ersten Studienteilnehmer. Dies stellt einen wichtigen Meilenstein in der Initiative dar, CorTecs BCI für therapeutische Anwendungen zu evaluieren.

Mithilfe Künstlicher Intelligenz ist es möglich, die Evolution genetischer Kontrollelemente in dem Kleinhirn von Säugetieren nachzuverfolgen. Ein Forschungsteam unter Leitung von Biologinnen und Biologen der Universität Heidelberg sowie des Vlaams Instituut voor Biotechnologie und der KU Leuven hat dafür fortschrittliche KI-Modelle entwickelt. Sie sind in der Lage, die Aktivität dieser Elemente allein anhand ihrer DNA-Sequenz vorherzusagen.

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.

Tumorgewebe im Labor möglichst realitätsnah nachbilden und neue Ansätze für eine personalisierte Krebsmedizin entwickeln: Daran werden insgesamt 20 Promovierende in den Lebenswissenschaften sowie zehn Medizinerinnen und Mediziner im neuen Graduiertenkolleg „Organoid-Based mOdelling of Solid Tumors“ der Universität Ulm forschen. Sie wollen Krebserkrankungen besser verstehen und Krankheitsverläufe und die Wirkung von Therapien besser vorhersagen.

Mit der Eröffnung des Center for Digital Health stärkt die Medizinische Fakultät der Universität Tübingen mit dem Universitätsklinikum Tübingen ihre strategischen Aktivitäten im Bereich Digitalisierung in Forschung, Lehre und Krankenversorgung. Das neue Zentrum schafft eine sichtbare, kliniknahe Struktur, die Expertise aus Medizin- und Bioinformatik, Data Science und Maschinellem Lernen zusammenführt.

Forschende des Hopp-Kindertumorzentrums Heidelberg, des Deutschen Krebsforschungszentrums, der Medizinischen Fakultät Heidelberg der Universität Heidelberg und des Universitätsklinikums Heidelberg haben einen entscheidenden Schritt zur präziseren Diagnose von Hirntumoren gemacht. Die neueste Version des weltweit genutzten KI-basierten „Heidelberg CNS Tumor Methylation Classifier“ erkennt über 180 Tumorarten, doppelt so viele wie die Vorversion.

Innerhalb von Zellen bilden RNAs und Proteine biomolekulare Kondensate, die für die Organisation des Zelllebens unerlässlich sind. Manche RNAs lagern sich dabei zu Clustern zusammen. Warum sich manche RNAs leichter als andere zusammenlagern, war bislang unklar. Forschende des KIT haben nun eine neue RNA-Klasse namens smOOPs identifiziert und damit ein besseres Verständnis entwickelt, wie biomolekulare Kondensate entstehen.

CELLnROLL is a spin-off from the Max Planck Institute for Intelligent Systems. The newly founded company develops a high-precision microrobotic-based cell sorting system to help clinicians make fast, affordable, and informed decisions for cancer diagnostics. Now, the project has received €865,000 in funding through the EXIST Transfer of Research program, a funding program initiated by the German Federal Ministry for Economic Affairs and Energy.

Eine neue Software ermöglicht Gehirnsimulationen, die detailliert die Prozesse im Gehirn imitieren und anspruchsvolle kognitive Aufgaben lösen können. Entwickelt wurde das Programm am Exzellenzcluster „Maschinelles Lernen: Neue Perspektiven für die Wissenschaft“ der Uni Tübingen. Die Software bildet die Grundlage für eine neue Generation von Simulationen, die tiefere Einblicke in die Funktionsweise und Leistungsfähigkeit des Gehirns ermöglichen.

Heidelberger Wissenschaftler identifizieren lokale Ausbruchs-Indikatoren und entwickeln neuen regionalen Modellierungsansatz. Lokale Faktoren wie saisonale Temperatur, der jahresabhängige Wasser- und Vegetationsindex oder Daten zur Tierdichte können genutzt werden, um regionale Ausbrüche der Vogelgrippe in Europa vorherzusagen.

Jun.-Prof. Dr. Maria Kalweit wird mit sechsjähriger Förderung Methoden des Maschinellen Lernens und der Bioinformatik entwickeln und nutzen, um neuartige, datengetriebene Diagnose-, Prognose- und Therapiemöglichkeiten in der Onkologie und Hämatologie zu ermöglichen.

Für den Menschen Unsichtbares sichtbar machen - 28.08.2025

KI-gestützte Bildgebung erweitert Möglichkeiten in der Chirurgie

Vor allem bei endoskopischen Eingriffen haben Ärztinnen und Ärzte häufig nur eingeschränkte Sicht auf das Operationsfeld. Ein in der Abteilung von Prof. Dr. Lena Maier-Hein am DKFZ in Heidelberg entwickeltes neuartiges Verfahren kombiniert spektrale Bildgebung mit KI-basierter Datenauswertung und erlaubt dadurch nicht nur eine präzise Gewebedifferenzierung, sondern liefert zusätzlich Echtzeit-Informationen über die Organfunktion.

Reagiert das Gehirn nicht mehr richtig auf Insulin, liegt eine Insulinresistenz vor, die das Risiko für Übergewicht, Typ-2-Diabetes und Alzheimer erhöht. Forschende des Deutschen Zentrums für Diabetesforschung haben nun im Blut von Personen ohne Typ-2-Diabetes epigenetische Veränderungen entdeckt, die zeigen, wie gut das Gehirn auf Insulin anspricht. Diese Marker könnten helfen, eine Insulinresistenz im Gehirn mit einem Bluttest zu erkennen.

Das Design von Proteinbindern war lange Zeit eine entmutigende Herausforderung im Bereich der computergestützten Biologie. Forscher haben nun eine Pipeline entwickelt, die das Prinzip der Formkomplementarität nutzt, um ortsspezifische Proteinbinder zu entwerfen, die dann präzise auf ausgewählte Zielstellen optimiert werden. Die Forscher testeten dies an Proteinen, die mit Krebs in Verbindung gebracht werden.

Ein Forschungsteam des HITS und des MPIP hat ein Computermodell entwickelt, das lernt, Proteine mit sehr flexiblen Strukturen zu bauen – sogar mit Mustern, die in natürlichen Proteinen ungewöhnlich sind. Das Modell wurde jetzt auf der International Conference on Machine Learning präsentiert. Es markiert einen Schritt hin zum Ziel, neue Proteine für Anwendungen in der Biotechnologie, in Therapien und in der Umweltforschung zu konstruieren.