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Blutgerinnsel in 3D

Sehr geehrte Damen und Herren,

bei einem akuten Schlaganfall ist Eile geboten. Die Ursache für die Gefäßverstopfung zu finden und zu entfernen, ist in der Kürze der Zeit nicht immer einfach. Zusammen mit zwei Kliniken ist es Forschenden der Empa nun gelungen, bereits entfernte Blutgerinnsel auf den Mikrometer genau zu durchleuchten. Wie das zukünftig auch bei der Diagnostik helfen soll, erfahren Sie in unserem Interview.

Viel Spaß beim Lesen!

Anne Hofmann
Redaktion MEDICA.de

Inhalt

Thema des Monats: "ikarus" liefert neue Erkenntnisse
Interview: Virtuelle 3D-Histologie
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Bild: Banner mit dem Text: MEDICA DEEP DIVE, We. Talk. Healthcare; Copyright: Messe Düsseldorf

Personalisierte Schlaganfallbehandlung: Diagnostik mit virtueller 3D-Histologie

Interview

Bild: Rote Blutkörperchen in einem Blutgerinnselgeflecht; Copyright: Empa
Bei einem akuten Schlaganfall zählt jede Minute. Handelt es sich bei der Ursache dafür um eine Gefäßverstopfung durch ein Blutgerinnsel (Thrombus) im Gehirn, ist möglichst detailliertes Wissen über die Zusammensetzung des Gerinnsels Trumpf, um es erfolgreich entfernen oder auflösen zu können und den Blutfluss so wieder herzustellen. Ein Team der Empa, des Universitätsspitals Genf und der Klinik Hirslanden entwickelt deshalb gerade ein Diagnostikverfahren, welches eine maßgeschneiderte und schnellere Therapie ermöglichen kann.
Hier geht es zum Interview
Diagnostik mit virtueller 3D-Histologie
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Projekt "ikarus" liefert neue Erkenntnisse für die Krebsforschung

Thema des Monats

Bild: zwei Forscher, die Datensätze am Computer auswerten; Copyright: Felix Petermann | MDC
Künstliche Intelligenz (KI) ist gerade dabei, die Diagnostik dramatisch zu verändern. Allerdings sind dem KI-Einsatz bisher noch Grenzen gesetzt. Obwohl bereits eine riesige Menge von Datensätzen existiert, ist es immer noch nicht ganz einfach, sie entsprechend zu nutzen. Das musste auch Dr. Altuna Akalin erkennen. Zusammen mit seinem Team hat der Leiter der Technologieplattform "Bioinformatik und Omics-Datenwissenschaft" am Max-Delbrück-Centrums (MDC) ein Machine-Learning-Programm namens "ikarus" entwickelt. Der maschinelle Lernalgorithmus kann zwischen krebsartigen und gesunden Zellen unterscheiden.
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Big Data in der Genetik
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