Der Zebrafisch dient Forschenden rund um den Globus als Modell-Organismus: An ihm lassen sich viele wichtige Prozesse studieren, die auch im menschlichen Körper in ähnlicher Form stattfinden. Er wird daher auch für die Fahndung nach möglichen Wirkstoffen gegen Krankheiten genutzt. Forschende der Universität Bonn haben dazu nun einen innovativen Weg beschrieben. Dabei werden die Larven ein Stück weit „menschenähnlicher“ gemacht. Durch diese Humanisierung könnte die Wirkstoff-Suche deutlich effizienter werden. Die Ergebnisse der Pilotstudie sind in der Zeitschrift Cell Chemical Biology erschienen.

Das diesjährige Schlüsselevent für medizinische Bildgebung – initiiert vom Kompetenzzentrum Medical Imaging Center Bonn (MIB) des Universitätsklinikums Bonn (UKB) – brachte heute ca. 200 namhafte Forscher*innen und Vertreter*innen aus Industrie sowie Start-Ups zusammen. Im Fokus des Kongresses stand der Einsatz von Bildgebung und Künstlicher Intelligenz sowohl in der Grundlagenforschung als auch in der klinischen Praxis. Die präsentierten Forschungsergebnisse sowie Best-Practice-Beispiele bestätigen: KI verfügt über ein immenses Potenzial, bestimmte Bereiche der medizinischen Bildgebung nachhaltig zu revolutionieren. Unter anderem in der Radiologie und Ophthalmologie erweist sich der Einsatz von KI-gestützten Systemen als vielversprechend: Dies reicht von der blitzschnellen Verarbeitung eines stets wachsenden Umfangs komplexer Daten bis hin zur spürbar einfacheren Dateninterpretation für eine sicherere Diagnostik.

Das Nervensystem nimmt Sinnesreize auf, verarbeitet sie und löst Reaktionen wie Muskelbewegungen oder Schmerzempfindungen aus. Vor einigen Jahren wurde ein Netzwerk im Gehirn identifiziert, das mit den Signalen des Magens gekoppelt ist und vermutlich das menschliche Hunger- und Sättigungsgefühl beeinflusst. Nun konnte ein Forschungsteam um Prof. Dr. Nils Kroemer der Universitätsklinika Tübingen und Bonn erstmals zeigen, dass eine nicht-invasive Stimulation des Vagusnervs am Ohr die Kommunikation zwischen Magen und Gehirn innerhalb von Minuten verstärken kann. Die Studienergebnisse sind aktuell in der renommierten Fachzeitschrift Brain Stimulation publiziert.

Schätzungsweise fünf bis zehn Prozent der Erblindungen weltweit sind auf die seltene entzündliche Augenerkrankung Uveitis zurückzuführen. Vor allem die Uveitis posterior ist oft mit einem schweren Krankheitsverlauf und der Notwendigkeit einer immunsuppressiven Therapie verbunden. Bei der Uveitis posterior kommt es zu Entzündungsherden in der Netzhaut und in der sie versorgenden, darunterliegenden Aderhaut. Forschende der Universitäts-Augenklinik Bonn haben die farbkodierte Fundus-Autofluoreszenz als unterstützende neuartige Diagnose-Methode getestet. Aus der Fluoreszenz der Netzhaut lässt sich auf den Uveitis-Subtyp schließen. Das ist eine wesentliche Voraussetzung für eine zielgenaue Diagnose und Behandlung der Erkrankung. Die Ergebnisse sind nun in Nature Scientific Reports erschienen.

Depressive Störungen sind durch eine erhebliche gesundheitliche Belastung gekennzeichnet, zu der auch Veränderungen des Appetits und des Körpergewichts gehören. Die Identifizierung von Biomarkern wie Veränderungen der Hirnfunktion zur Behandlung der Depression ist aufgrund der unterschiedlichen Symptomatik von Betroffenen erschwert. Ob jedoch anhand der funktionellen Architektur des Belohnungssystems im Gehirn Rückschlüsse über die Richtung der Appetitveränderung – Zunahme oder Abnahme – gezogen werden können, untersuchte ein Forschungsteam um Prof. Dr. Nils Kroemer des Universitätsklinikums Tübingen sowie des Universitätsklinikums Bonn (UKB) und der Universität Bonn. Die Studienergebnisse sind aktuell in der Fachzeitschrift JAMA Psychiatry publiziert.

Ein Algorithmus, entwickelt von Forschenden von Helmholtz Munich, der Technischen Universität München (TUM) und ihres Klinikums rechts der Isar, des Universitätsklinikums Bonn (UKB) und der Universität Bonn ist in der Lage, über verschiedene medizinische Einrichtungen hinweg selbständig zu lernen. Der Clou dabei: Er ist „selbst-lernend“, benötigt also keine umfangreichen, zeitaufwendigen Befunde oder Markierungen von Radiologen in den MRT-Aufnahmen. Dieser föderale Algorithmus wurde an mehr als 1.500 MR-Scans gesunder Studienteilnehmer aus vier Einrichtungen trainiert, ohne dabei den Datenschutz zu verletzen. Mit Hilfe des Algorithmus wurden anschließend mehr als 500 MRT-Aufnahmen von Patienten analysiert, um Krankheiten wie Multiple Sklerose, Gefäßerkrankungen sowie verschiedene Formen von Hirntumoren zu erkennen, die der Algorithmus vorher noch nie gesehen hatte. Das eröffnet neue Möglichkeiten für die Entwicklung effizienter, KI-basierter föderaler Algorithmen, die selbstständig lernen und dabei die Privatsphäre schützen. Die Studie ist jetzt im Fachmagazin „Nature Machine Intelligence“ erschienen.

Unser eigenes Immunsystem kann zum Feind werden, wenn eigentlich schützende Mechanismen außer Kontrolle geraten. Bei der ANCA-assoziierten Vaskulitis führen überschießende Entzündungsreaktionen zu Lungenblutungen, die unbehandelt tödlich verlaufen können. Forschende der Universität Bonn haben zusammen mit Kolleginnen und Kollegen aus Deutschland, den Niederlanden, der Schweiz und England einen Mechanismus in Mäusen und Patienten entschlüsselt, der zu der schweren Erkrankung führt. Die Ergebnisse sind nun im Journal of Experimental Medicine veröffentlicht.

Mit viel Witz und Kreativität stellten Wissenschaftler:innen der Bonner Exzellenzcluster ihre Forschung in Kurzvorträgen im Arkadenhof vor. Ein Wettstreit, bei dem es am Ende eigentlich nur Gewinner gab.