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Schnelltest zur Asthma-Diagnose soll nur einen Tropfen Blut benötigen

Dienstag, 3. Dezember 2019

Das holografische Mikroskop ermöglicht ein automatisches, dreidimensionales Tracking der Immunzellen in Echtzeit. /Fraunhofer EMB

Lübeck – Forscher der Fraunhofer-Einrichtung für Marine Biotechnologie und Zelltechnik EMB entwickeln einen Schnelltest, der zur Asthma-Diagnose nur einen Tropfen Blut be­nö­tigen soll. Eine künstliche Intelligenz (KI) beobachtet dabei die Art, wie sich Immun­zellen in dem Tropfen fortbewegen.

Eine Asthma-Erkrankung sollte so früh wie möglich festgestellt werden, um sie adäquat zu behandeln. Dies ist jedoch insbesondere bei kleineren Kindern oft schwierig. Im vom Land Schleswig-Holstein geförderten Projekt „Killasthma“ widmet sich die Fraunhofer Wissenschaftler zusammen mit Industrieunternehmen dieser Problematik.

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Mit einem neuen Schnelltest soll die Diagnostik nur noch 60 bis 90 Minuten dauern.
Grund­gedanke des Verfahrens ist, dass sich Immunzellen von Asthmatikern in ihren Be­wegungen von denen gesunder Menschen unterscheiden.

„Bei Asthma ist die Bewegung der Immunzellen stark verlangsamt, wenn sie einen Ent­zün­­dungsreiz erfahren“, erläuterte Daniel Rapoport, Leiter der Arbeitsgruppe Zellpro­zessie­rung an der Fraunhofer EMB. Dieses Wissen macht sich die Forschergruppe bei der Entwicklung des Testsets zunutze.

Die Idee ist es, die Immunzellen aus dem Tropfen Blut unter einem eigens entwickelten holografischen Mikroskop etwa 90 Minuten lang zu beobachten und anhand ihrer Bewe­gungsmuster einzuschätzen, ob eine Asthma-Erkrankung vorliegt. Das Mikroskop, auch als Zellscanner bezeichnet, ermöglicht ein automatisches, dreidimensionales Beobachten der Zellen.

„Wir können 2.000 bis 3.000 Zellen zeitgleich beobachten, wodurch eine hohe statistische Genauigkeit gewährleistet ist“, so Rapoport. Die ermittelten Bewegungsmuster werden anschließend an ein neuronales Netz übergeben. Selbstlernende Algorithmen analysieren die Blutzellbewegungsmuster und errechnen einen diagnostischen Index.

„Anhand vieler Trainingsdaten lernen die neuronalen Netze Muster und können die Profi­le von Kranken und Gesunden unterscheiden“, so der Fraunhofer-Projektleiter. Noch ist das Verfahren nicht für die klinische Routine verfügbar. Die Lübecker Wissenschaft­ler optimieren im Augenblick nach eigenen Angaben die Hardware und trainieren die KI. © hil/aerzteblatt.de

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