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.

KI-gestütze Bilderkennung beschleunigt Identifizierung von Zebrafischmutanten - 16.07.2025

EmbryoNet AI identifiziert selbstständig Entwicklungsstörungen

Die embryonale Entwicklung ist bei komplexen Organismen über Signalwege genau reguliert. Bei Störung dieser Signalwege entstehen charakteristische phänotypische Entwicklungsschäden, die nicht immer leicht zu erkennen sind. Der Entwicklungsbiologe Prof. Dr. Patrick Müller hat mit der Software EmbryoNet an der Universität Konstanz ein Tool entwickelt, mit der sich Entwicklungsstörungen zuverlässig per Bildanalyse identifizieren lassen.

Universität verbucht großartigen Erfolg und wahrt Chance auf erneuten Titel „Exzellenzuniversität“ von 2027 an – Für drei Forschungsbereiche beginnt Suche nach neuen Fördermöglichkeiten

Sensoren für präzise Lebensmittelüberwachung, eigenständige Maschinensteuerung, sensitive Beinprothesen und integrative Softwareplattformen – vier Hochschulen für angewandte Wissenschaften forschen an Technologien, die mit Künstlicher Intelligenz interagieren. Jedes Vorhaben wird von der Carl-Zeiss-Stiftung mit rund einer Million Euro gefördert.

Auf dem Max-Planck-Campus in Büsnau entsteht ein Gebäude mit 7400 m² Forschungsfläche für Robotik und Künstliche Intelligenz. Forschende des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme (MPI-IS) und der Universität Stuttgart werden ab 2027 dort mit Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft sowie Start-ups zusammenarbeiten.

Neue Emmy Noether-Gruppe unter Leitung von Dr. Julian Wolf, Mitglied der Medizinischen Fakultät der Universität Freiburg und Forschungsgruppenleiter an der Klinik für Augenheilkunde des Universitätsklinikums Freiburg, erforscht die Ursachen der altersabhängigen Makuladegeneration.

Die Hochschule Heilbronn und das Universitätsklinikum Ulm setzen gemeinsam die Verbundprojekte „Virtuelle kieferorthopädische Therapieplanung“ und „KI-Nutzung in der kieferorthopädischen Lehre“ um, bei denen Human-Centered AI Studierende und Lehrende unterstützt. Die Projekte werden durch die Stiftung Innovation in der Hochschullehre gefördert.

Die Helmholtz-Gemeinschaft bündelt ihre Aktivitäten in der Präventionsforschung und hat dafür die „Helmholtz Health Prevention Task Force“ ins Leben gerufen. In einem jetzt veröffentlichten Strategiepapier skizziert das Expertengremium erste Konzepte zur besseren Integration von Prävention in die medizinische Praxis.

KI-Allianz Baden-Württemberg - 08.04.2025

KI in die Fläche bringen

Künstliche Intelligenz birgt Chancen und Risiken. Damit KI-Lösungen Vorteile für Bürgerinnen und Bürger sowie Unternehmen im Land bringen, setzt sich die KI-Allianz Baden-Württemberg für die Vernetzung der KI-Akteure ein. In Zukunft ist auch die Gesundheitsbranche im Fokus der Genossenschaft.

Ein aktueller Artikel von Prof. Dr. Martin Haimerl und Prof. Dr. Christoph Reich der Hochschule Furtwangen zeigt, dass maschinelles Lernen (ML) in der Medizin häufig ohne eine umfassende Risikoabwägung bewertet wird. Die Autoren untersuchten, inwieweit aktuelle wissenschaftliche Arbeiten risikobasierte Metriken in die Bewertung von KI-Modellen für medizinische Geräte einbeziehen.

Künstliche Intelligenz kann für Ärzt:innen bei Diagnosen und Therapieempfehlungen eine wertvolle Unterstützung sein. Um jedoch akzeptiert zu werden, ist Vertrauen in die KI essenziell. Das Projekt Ethyde, eine Kooperation der Universität Hohenheim und des Bayerischen Forschungsinstitut für Digitale Transformation, will eine erklärbare KI entwickeln, die Entscheidungsprozesse offenlegt und die Korrektur fehlerhafter Ausgaben zulässt.

Das Medizintechnikunternehmen KARL STORZ gibt die Akquisition des innovativen Software-Herstellers Innersight Labs Ltd. (ISL) mit Hauptsitz in London bekannt. Neben hochmodernen Endoskopen und integrierten Komplettlösungen für den Operationssaal expandiert KARL STORZ damit weiter im Bereich innovativer Softwarelösungen. Der große Kundenstamm, darunter etliche anerkannte Ärztinnen und Ärzte weltweit, kann sich zukünftig auf 3D-Modelle freuen.

Vicinity Bio: Optimierung der Krebsdiagnostik - 27.11.2024

Umfassende histologische Diagnostik dank hochdimensionaler Bildgebung und Künstlicher Intelligenz

Die mikroskopische Begutachtung von Gewebeproben ist vor allem in der Tumordiagnostik unverzichtbar. Durch neuartige Bildgebungsverfahren in Kombination mit maschinellem Lernen kann das Tübinger Unternehmen Vicinity Bio jetzt aus Schnittpräparaten umfangreiche Datensätze einzelner Zellen erstellen. Dies ermöglicht Unterstützung beim Finden zielgerichteterer Therapien und ein besseres Verständnis von Abläufen und Funktionen in Geweben und Tumoren.

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.