Künstliche Intelligenz im Labor: Aktuelle Entwicklungen und Anwendungen

Künstliche Intelligenz (KI) ist aus modernen Laboren nicht mehr wegzudenken. KI-Systeme, die auf maschinellem Lernen und algorithmischen Analysen basieren, werden in verschiedenen wissenschaftlichen und medizinischen Disziplinen genutzt, um Prozesse zu automatisieren, Effizienz zu steigern und neue wissenschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen.

In diesem Artikel schauen wir uns ein paar Anwendungen genauer an und wagen einen Blick in die Zukunft.

KI ist vor allem eines: schnell. Große Datenmengen lassen sich in kurzer Zeit und präzise verarbeiten, wodurch sich Diagnosezeiten erheblich verkürzen, und Ergebnisse standardisieren lassen, was die Zuverlässigkeit der Diagnostik verbessert. Beispielsweise analysieren Algorithmen, die auf maschinellem Lernen basieren, hochauflösende Bilder von Blutproben, um Unterschiede zwischen Leukozytentypen zu erkennen. Diese feinen Unterschiede sind oft entscheidend für die frühzeitige Erkennung von Krankheiten. (Mehr dazu hier)

Parallel dazu revolutioniert KI auch die Vorhersage von Laborergebnissen in der klinischen Chemie. Durch die Analyse historischer Daten identifizieren KI-Systeme Muster, die es ermöglichen, zukünftige Testergebnisse vorherzusagen. Diese Fähigkeit verbessert nicht nur die Diagnosegenauigkeit, sondern trägt auch dazu bei, unnötige Tests zu vermeiden und die Effizienz des gesamten diagnostischen Prozesses zu steigern. Insbesondere in Notfallsituationen kann die schnelle und präzise Analysefähigkeit von KI-basierten Systemen lebensrettend sein. (Mehr dazu hier)

In der pharmazeutischen Industrie beschleunigt der Einsatz von KI den Prozess des Screenings und der Optimierung chemischer Verbindungen. Maschinelles Lernen ermöglicht es Forschenden, effizient potenziell wirksame Substanzen aus umfangreichen chemischen Datenbanken zu identifizieren und zu optimieren. Dies verkürzt die Entwicklungszeiten für neue Medikamente erheblich und erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass diese Verbindungen erfolgreich sind. Die genauere Vorhersage ihrer Wirksamkeit und Sicherheit durch KI hat somit tiefgreifende Auswirkungen auf die Arzneimittelentwicklung. (Mehr dazu hier)

Das Fraunhofer-Institut für Lasertechnik ILT hat das innovative LIFTOSCOPE-System entwickelt. Dabei wurde der vom Fraunhofer ILT entwickelte und patentierte MIR LIFT-Prozess direkt in das Mikroskopsystem integriert. Ein verbundenes Kamerasystem erzeugt hundert hochaufgelöste Bilder pro Sekunde, in denen die KI die Zielzellen mittels semantischer Segmentierung erkennt.

Die KI ist trainiert, verschiedene Zellarten wie pluripotente Stammzellen, High-Producer-Zellen oder Immunzellen zu identifizieren. Im MIR LIFT-Verfahren werden die Zellen dann mit einer Geschwindigkeit von bis zu 100 Hertz einzeln auf Mikrotiterplatten transferiert. "Abhängig vom Zelltyp überstehen bis zu 100 Prozent der Zellen diesen Vorgang", erklärt Dr. Nadine Nottrodt, Gruppenleiterin Biofabrikation.

Dieses Verfahren ebnet den Weg für eine vollautomatische und hochgradig effiziente Isolierung lebender Zellen. Dr. Nottrodt hebt hervor, dass die bisherigen Ergebnisse des Projekts darauf hindeuten, dass eine Synchronisierung des Zell-LIFT-Verfahrens mit der Bildrate der Highspeed-Kamera möglich ist, was eine Sortiergeschwindigkeit von bis zu 100 Zellen pro Sekunde ermöglichen könnte. (Mehr dazu hier)

Prof. Olga Golubnitschaja und ihr Team vom Universitätsklinikum Bonn nutzen KI zur Früherkennung von Schlaganfallrisiken durch die Analyse von Tränenflüssigkeit. Als Präsidentin der European Association for Predictive, Preventive & Personalized Medicine EPMA (www.epmanet.eu) und Leiterin der Forschungsgruppe für 3P-Medizin am Universitätsklinikum Bonn beschäftigt sie sich seit mehreren Jahren mit dem Paradigmenwechsel von reaktiver zu prädiktiver, präventiver und personalisierter Medizin. Ziel ist eine zuverlässige Interpretierbarkeit der Messergebnisse, nichtinvasive und schmerzfreie Probenentnahme sowie kosteneffektive holistische Einsätze, die es ermöglichen, noch vor der klinischen Manifestierung jeweiliger Krankheit individualisierte Prädiktion und gezielte Prävention auszuüben.

Die KI wird speziell eingesetzt, um aus den metabolischen Mustern der Tränenflüssigkeit Vorhersagen über das Schlaganfallrisiko zu treffen. Diese Muster werden durch Technologien der Multiomics erfasst, die es ermöglichen, krankheitsspezifische Signaturen qualitativ und quantitativ zu analysieren. Über den innovativen Ansatz sagt Prof. Golubnitschaja: "Dies verschafft uns die Voraussetzung, den multifaktoriellen Erkrankungen, wie dem ischämischen Schlaganfall, prädiktivdiagnostisch gefolgt von individualisierter Behandlung effektiv entgegenzuwirken." Die Herausforderung liegt in der Entwicklung präziser Algorithmen, die die riesigen Datenmengen effektiv verarbeiten und verlässliche Vorhersagen liefern können. (Mehr dazu hier)

Die fortlaufende Integration von KI in Laboren stellt sowohl Chancen als auch Herausforderungen dar. Zu den Trends gehört die zunehmende Automatisierung von Routineaufgaben, die Verbesserung der prädiktiven Genauigkeit von Diagnosen und die personalisierte Medizin, die auf individuellen Patientendaten basiert. Herausforderungen bleiben jedoch der Bereich Datenschutz, die Interpretierbarkeit von KI-Entscheidungen und die Notwendigkeit einer strengen Validierung der Algorithmen, um Fehldiagnosen zu vermeiden.

Der Fortschritt in der KI-Technologie und deren Anwendung in der Laborforschung und Diagnostik verspricht weiterhin signifikante Verbesserungen. Es wird erwartet, dass KI nicht nur die Forschung und die klinischen Diagnosen revolutionieren wird, sondern auch maßgeblich zur Entwicklung neuer therapeutischer Methoden beitragen kann.