Schnelle und effiziente Diagnosen durch künstliche Intelligenz

Mikroskop-Aufnahmen verschiedener Zellen.
Mikroskop-Aufnahmen verschiedener Zellen, die mit dem RAPID-Verfahren erstellt wurden. (Bild: Max-Planck-Institut für die Physik des Lichts)

KI-gestütztes Verfahren zur Blutprobenanalyse

Die mechanischen Eigenschaften von Zellen können verraten, an welchen Krankheiten eine Patientin oder ein Patient leidet. Diesen Effekt machen sich Forschende des Max-Planck-Zentrums für Physik und Medizin in Erlangen zunutze – und revolutionieren damit die Diagnostik. Ihr Ziel: Statt Blutproben aufwändig im Labor zu untersuchen, soll sie jede Arztpraxis durch KI-gestützte Verfahren schnell und zuverlässig analysieren können. Das Projekt RAPID Diagnostics, an dem Medizinerinnen und Mediziner des Uni-Klinikums Erlangen der FAU beteiligt sind, hat jetzt den mit 250.000 Euro dotierten Medical Valley Award erhalten.

Wenden sich Patientinnen oder Patienten mit Beschwerden an ihren Arzt oder ihre Ärztin, wird meist eine Reihe von Untersuchungen gestartet. Einfach verfügbare Informationen wie Körpertemperatur oder Herzfrequenz sind aber oft zu unspezifisch, um eine Krankheit sicher diagnostizieren zu können. Die Analyse einer Blutprobe mit konventionellen Mitteln ist meist aussagekräftiger, dafür aber auch zeitaufwändiger und kostspieliger. Ein Forschungsteam des Max-Planck-Zentrums für Physik und Medizin (MPZPM) in Erlangen hat nun ein Verfahren namens RAPID vorgestellt, das eine schnelle, kostengünstige und zuverlässige Diagnostik verspricht.

RAPID steht dabei für „real-time analysis of physical phenotype in deformational flow”, auf Deutsch „Echtzeitanalyse des physikalischen Phänotyps in deformierender Strömung“. Die Methode basiert auf einer Technik, bei der die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler eine Blutprobe durch einen transparenten Kanal von weniger als dem Durchmesser eines Haares fließen lassen. Die Zellen werden dabei verformt, was eine Highspeed-Kamera erfasst – die etwa 2.000 bis 4.000 Fotos pro Sekunde aufnimmt. In diesen Bildern sucht dann eine künstliche Intelligenz (KI) nach Merkmalen, die Anzeichen für bestimmte Krankheiten sind, und liefert einen spezifischen Diagnosevorschlag. Anders als bei bisher üblichen mikroskopischen Untersuchungen müssen die Zellen dabei nicht aufwändig gefärbt werden, ein weiterer Vorteil.

Praxiseinsatz in der Erlanger Kinder- und Jugendklinik

Diese Technologie beeindruckte die Jury des Medical Valley Awards: Die interdisziplinäre Gruppe rund um Professor Jochen Guck, einer der führenden Köpfe des MPZPM sowie Direktor am Max-Planck-Institut für die Physik des Lichts, wurde mit der begehrten Trophäe und 250.000 Euro ausgezeichnet. Das Bayerische Wirtschaftsministerium stellt die Mittel bereit, damit die Forscherinnen und Forscher die innovative Technik zur Marktreife bringen können.

In den kommenden zwei Jahren wird das Team aus Wissenschaftlerinnen, Wissenschaftlern, Medizinerinnen und Medizinern des Max-Planck-Instituts für die Physik des Lichts und des Universitätsklinikums Erlangen unter der Leitung von Dr. Markéta Kubánková die RAPID-Technik in den klinischen Betrieb integrieren. Gemeinsam mit dem Leiter des Labors der Kinder- und Jugendklinik, Professor Manfred Rauh, und dem stellvertretenden Direktor der Kinder- und Jugendklinik Professor Markus Metzler werden sie parallel zu den herkömmlichen Diagnoseverfahren Patientenproben mithilfe der RAPID-Methode untersuchen, um eine umfangreiche Datenbank aufzubauen. Am Ende der Projektlaufzeit soll die Gründung eines Start-ups stehen, damit das neuartige Diagnosewerkzeug schon bald zum klinischen Standardverfahren wird.