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Dreidimensionale Darstellung von roten Blutzellen

Es gibt Krankheiten, die sich auf die Anzahl und Form der roten Blutzellen (Erythrozyten) auswirken. Im gesunden Zustand präsentieren sie sich als dellenartig eingedrückte Scheiben, bei gewissen Erkrankungen können sie aber auch gezackt, kugelförmig oder sichelförmig sein. Einem internationalen Team ist es nun gelungen, Blutzellen dreidimensional darzustellen und die Verteilung der Formen in einer Blutprobe zu messen.

Üblicherweise werden Blutzellen im Mikroskop nur von oben betrachtet. Diese einseitige Sicht kann aber täuschen. Denn was rund erscheint, muss in Wirklichkeit gar keine kugelförmige Gestalt haben. Wissenschaftler haben daher rote Blutzellen von Patienten untersucht, die an hämatologischen Krankheiten leiden und diese mit einem Konfokalmikroskop Schicht für Schicht aufgenommen und so ein dreidimensionales Bild erstellt. Mithilfe leistungsfähiger künstlicher Intelligenz können auf diese Weise tausende Zellen einer Blutprobe in wenigen Sekunden dargestellt und die Verteilung der einzelnen Formen im Blut gemessen werden. Weicht dann die Zusammensetzung der Blutprobe von der Normalverteilung in gesunden Blutproben ab, können Mediziner weiter untersuchen, um welche Krankheit es sich genau handelt.

Die Form der roten Blutzellen genau zu kennen, ist auch sehr wichtig für die Kenntnis des Fließverhaltens des Blutes im Körper. Durch Verformungen der roten Blutzellen strömt das Blut mitunter anders als in gesunden Körpern, so dass Herz-Kreislauf-Erkrankungen die Folge sein können. Mit dieser Methode können nun nicht nur Therapieerfolge gemessen und überwacht werden oder der Schweregrad einer Krankheit genau bestimmt werden, auch  Blutbanken könnten so die Qualität des bei ihnen gelagerten Blutes untersuchen.

Referenz:
Uni Saarland, Utrecht University, Grenoble University, University of Luxemburg
Red blood cell phenotyping from 3D confocal images using artificial neural networks. PLoS Comput Biol 2021; https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008934

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Bluttest erkennt Krebs Jahre vor Diagnose

Ein internationales Forscherteam hat einen Bluttest entwickelt, mit dem bereits bis zu vier Jahre bevor eine Krebserkrankung mit aktuellen Methoden diagnostiziert werden kann, festgestellt werden kann, ob eine Person eine von fünf häufigen Krebsarten (Magen-, Speiseröhren-, Darm-, Lungen- oder Leberkrebs) hat. Der als PanSeer bezeichnete Test entdeckte Krebs in 88% der Proben von Personen, die bei der Probenentnahme noch asymptomatisch waren und die ihre Krebsdiagnose erst Jahre später erhielten.

Das Forscherteam rund um den Biotechnologen Kun Zhang von der University of California in San Diego nutzte dazu künstliche Intelligenz um im Blut nach krebstypischen Erbgutsequenzen und eigenetischen Markierungen (Methylierungsmuster) zu suchen. Analysiert wurden Daten, die im Rahmen einer großen chinesischen Langzeitstudie (Taizhou Longitudinal Study) verwendet wurden.

Die Forscher betonen auch, dass der Test noch nicht in der Lage ist, genau vorherzusagen, welche Patienten später an Krebs erkranken werden (die Spezifität des Tests betrug 96%, das heisst, vier Prozent der Proben waren falsch positiv.) Zum derzeitigen Zeitpunkt eignet sich der Test deshalb noch nicht für eine routinemässige Blutuntersuchung. Der Ansatz ist nur dazu geeignet, Patienten zu identifizieren, die bereits Tumoren entwickelt haben, die mit heutigen Nachweismethoden unentdeckt bleiben. Hilfreich ist der Test damit besonders für Menschen, die etwa erblich bedingt ein hohes Krebsrisiko aufweisen.

Referenzen:
University of California, San Diego; Fudan University, Shanghai; UC San Diego Jacobs School of Engineering
Chen X et al.: Non-invasive early detection of cancer four years before conventional diagnosis using a blood test, Nature Communications 2020, published 21. July;
DOI https://doi.org/10.1038/s41467-020-17316-z

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Ophthalmologie Technologie Wissenschaft

Künstliche Intelligenz gegen Blindheit

Internationale Forscher haben mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) ein Modell entwickelt, das die Behandlung von Blindheit und Sehverlust zukünftig grundlegend verändern könnte.

Das Team trainierte ein künstliches neuronales Netzwerk – d.h. einen Computeralgorithmus, der die Funktionsweise von Neuronen im menschlichen Gehirn nachahmt -, um differenzierte Zellen im Netzhautgewebe zu identifizieren und vorherzusagen. Die Maschine war in der Lage, differenzierte Zellen mit einer Genauigkeit von 84% zu erkennen, verglichen mit 67%, die vom Menschen erreicht wurden.

„Die menschliche Netzhaut hat eine sehr begrenzte Regenerationsfähigkeit“, so Pavel Volchkov vom Moskauer Institut für Physik und Technologie. „Dies bedeutet, dass jeder fortschreitende Verlust von Neuronen – beispielsweise beim Glaukom – unweigerlich zu einem vollständigen Verlust des Sehvermögens führt.“ „Wir sind der Entwicklung von Zelltherapien für Netzhauterkrankungen einen Schritt näher gekommen. Außerdem kann der Ansatz nicht nur auf andere Zelllinien übertragen werden, sondern auch auf andere menschliche künstliche Organe.“, so Co-Autor Evgenii Kegeles vom Schepens Eye Research Institute, USA.

Referenzen:
Moscow Institute of Physics and Technology – MIPT, Ivannikov Institute for System Programming, Schepens Eye Research Institute
Convolutional Neural Networks Can Predict Retinal Differentiation in Retinal Organoids
Front. Cell. Neurosci., 03 July 2020 |
https://doi.org/10.3389/fncel.2020.00171

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Chirurgie Therapie Wissenschaft

Smarte Implantate sollen bei der Heilung von Knochenbrüchen unterstützen

Das Ziel einer interdisziplinären Forschergruppe rund um Professor Pohlemann an der Universität des Saarlandes ist es, ein intelligentes Implantat zu entwickeln, das bei Knochenbrüchen die Heilung überwachen und bei Fehlbelastung warnen soll. Es soll selbst aktiv durch Bewegungen gegensteuern, wenn nicht zusammenwächst, was zusammengehört. Die Werner Siemens-Stiftung investiert acht Millionen Euro in dieses Forschungsprojekt.

In spätestens fünf Jahren soll der Prototyp entwickelt sein. Die Wissenschaftler setzen dafür modernste Materialtechnik, Künstliche Intelligenz und medizinisches Know-how ein. Als Versuchsfälle werden komplexe Unterschenkelfrakturen herangezogen.

Referenzen:
Pressemitteilung der Universität des Saarlandes – Saarland University

https://www.uni-saarland.de/univers…/…/artikel/nr/21365.html

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