Zum Hauptinhalt springen

Gewebeproben zellgenau ausschneiden

Den Forschungsteams am Universitätsklinikum Jena steht ein neu implementiertes Laser-Mikrodissektions-System zur zellgenauen Gewebeauswahl für genomische, proteomische und metabolomische Analysen zur Verfügung.  Michael Szabó  Universitätsklinikum Jena
Den Forschungsteams am Universitätsklinikum Jena steht ein neu implementiertes Laser-Mikrodissektions-System zur zellgenauen Gewebeauswahl für genomische, proteomische und metabolomische Analysen zur Verfügung. Michael Szabó Universitätsklinikum Jena

Ein neu implementiertes Laser-Mikrodissektions-System ermöglicht in der
Forschung am Universitätsklinikum Jena genomische, proteomische und
metabolomische Analysen mit höchster räumlicher Auflösung. Das System
wurde von der Thüringer Aufbaubank mit 300.000 Euro gefördert.

Krebszelle ist nicht gleich Krebszelle – selbst im Gewebe desselben Tumors
können Zellen je nach Ort und Funktion unterschiedliche Mutationen,
abweichende Genprofile und variierende Proteinmuster aufweisen. Für
Analysen, die das gesamte Genom oder alle hergestellten Eiweiße erfassen,
ist deshalb eine genaue Auswahl des Gewebebereiches oder sogar der
einzelnen Zelle notwendig. Ein jetzt am Universitätsklinikum Jena (UKJ)
neu implementiertes Laser-Mikrodissektions-System ermöglicht genau das: Im
mikroskopischen Bild gefärbter Gewebeschnitte lassen sich Bereiche mit
Mikrometergenauigkeit markieren, mit einem Laser ausschneiden und
berührungslos für die weitere Untersuchung aufbereiten.

„Diese zellgenaue Probenauswahl erhöht die Aussagekraft der modernen
Analysemethoden immens. In Verbindung mit der Laser-Mikrodissektion
erhalten die Genomik mit Next-Generation-Sequencing und die auf
Massenspektrometrie basierende Proteomik eine räumliche Auflösung, die für
das tiefergehende Verständnis von Tumoren in einer personalisierten
Diagnostik, Prognose und Therapieplanung besonders wichtig ist“, betont
Prof. Ferdinand von Eggeling. Der Wissenschaftler an der HNO-Klinik des
UKJ betreut das neue System, das bereits in Forschungskooperationen mit
Teams in der Pathologie, der Proteomanalyse, und den onkologischen Laboren
der Urologie, Gynäkologie und HNO-Heilkunde zum Einsatz kommt.

Wenn Gen-, Protein- oder Stoffwechselprofile quasi mit einer Zelladresse
versehen werden können, lassen sich beispielsweise Signalprozesse
nachverfolgen oder spezifische Biomarker identifizieren. Aber nicht nur in
der Krebsforschung zur Untersuchung von Tumoren und Metastasen kann die
Laser-Mikrodissektion eingesetzt werden. Sie ermöglicht auch die
detailliertere Charakterisierung dynamischer Zellmodelle. „Wir kooperieren
gern mit weiteren interessierten Arbeitsgruppen und entwickeln unser
Methodenwissen weiter“, so Ferdinand von Eggeling.

Die Implementierung der neuen Forschungsinfrastruktur am UKJ wurde vom
Thüringer Ministerium für Wirtschaft, Wissenschaft und Digitale
Gesellschaft mit EFRE-Mitteln in Höhe von knapp 300.000 Euro gefördert.

Wissenschaftliche Ansprechpartner:
apl. Prof. Dr. Ferdinand von Eggeling
Klinik für Hals-, Nasen- und Ohrenheilkunde, Universitätsklinikum Jena
Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein.-jena.de
Telefon: +49 3641 9-39081

Originalpublikation:
von Eggeling F, Hoffmann F. Microdissection-An Essential Prerequisite for
Spatial Cancer Omics. Proteomics, 2020 Sep;20(17-18):e2000077. DOI:
10.1002/pmic.202000077

  • Aufrufe: 92

Diabetes mit Ganzkörper-Magnetresonanztomographie erkennen

Diabetes-Erkennung aus Ganzkörper-Magnetresonanztomografie mit Deep-Learning.  IDM
Diabetes-Erkennung aus Ganzkörper-Magnetresonanztomografie mit Deep-Learning. IDM

Mit einer Ganzkörper-Kernspinaufnahme (MRT) lässt sich Typ-2-Diabetes
diagnostizieren. Das zeigt eine aktuelle Studie von Forschenden des
Deutschen Zentrums für Diabetesforschung, des Instituts für
Diabetesforschung und Metabolische Erkrankungen des Helmholtz Zentrums
München an der Universität Tübingen, des Max- Planck-Instituts für
Intelligente Systeme und der Universitätsklinik Tübingen. Sie nutzten
Deep-Learning-Methoden* und Daten von mehr als 2000 MRTs, um Patienten mit
(Prä-)Diabetes identifizieren zu können. Die Ergebnisse wurden jetzt im
Fachjournal JCI Insight veröffentlicht.

Übergewicht und viel Körperfett erhöhen das Risiko eines Diabetes. Doch
nicht jeder übergewichtige Mensch erkrankt auch daran. Entscheidend ist,
wo das Fett im Körper gespeichert wird. Lagert sich Fett unter der Haut
an, ist es harmloser als Fett in tieferen Bereichen des Bauches (das sog.
viszerale Fett). Wie das Fett im Körper verteilt ist, lässt sich mit
Ganzkörper-Kernspintomographie gut darstellen. „Wir haben nun untersucht,
ob man Typ-2-Diabetes auch anhand bestimmter Muster der
Körperfettverteilung im MRT diagnostizieren könnte“, erläutert Letzt-Autor
Prof. Robert Wagner den Ansatz der Forschenden.

Deep-Learning mit über 2.000 MRT-Aufnahmen trainiert
Um solche Muster zu erkennen, nutzten die Forschende künstliche
Intelligenz (KI). Sie trainierten Deep-Learning-Netzwerke (Maschinelles
Lernen) mit Ganzkörper-MRT-Aufnahmen von 2.000 Menschen, die sich auch
einem Screening mit oralem Glukosetoleranz-Test (abgekürzt oGTT)
unterzogen hatten. Mit dem oGTT, auch Zuckerbelastungstest genannt, lassen
sich ein gestörter Glukosestoffwechsel nachweisen und ein Diabetes
diagnostizieren. So lernte die KI, Diabetes zu detektieren.

Fettansammlung im Unterbauch wichtiger Hinweis auf Diabetesentstehung
„Eine Analyse der Modellergebnisse ergab, dass eine Fettansammlung im
unteren Abdomen bei der Diabetesdetektion eine entscheidende Rolle
spielt“, berichtet Wagner.  Weitere zusätzliche Analysen zeigten zudem,
dass auch ein Teil der Menschen mit einer Vorstufe des Diabetes
(Prädiabetes) sowie Menschen mit einem Diabetes-Subtyp, der zu
Nierenerkrankungen führen kann, über MRT-Aufnahmen identifiziert werden
können.

Die Forschenden arbeiten nun daran, die biologische Steuerung der
Körperfettverteilung zu entschlüsseln. Ein Ziel ist es, durch neue
Methoden wie dem Einsatz von KI die Ursachen des Diabetes zu
identifizieren, um bessere Vorsorge- und Therapiemöglichkeiten zu finden.

*Deep Learning, ist eine spezielle Methode aus dem Bereich des
Maschinellen Lernens mit künstlichen neuronalen Netzen (KNN) und damit
auch ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI). Deep Learning eignet
sich besonders, wenn sehr viele unstrukturierte Daten vorliegen – wie z.B.
Bilder und Aufnahmen. Um Deep-Learning-Algorithmen beizubringen, Bilder
korrekt auszuwerten und Diagnosen vorherzusagen, werden sie an annotierten
(mit Informationen versehenen) Daten trainiert.


Das Deutsche Zentrum für Diabetesforschung (DZD) e.V. ist eines der sechs
Deutschen Zentren der Gesundheitsforschung. Es bündelt Experten auf dem
Gebiet der Diabetesforschung und verzahnt Grundlagenforschung,
Epidemiologie und klinische Anwendung. Ziel des DZD ist es, über einen
neuartigen, integrativen Forschungsansatz einen wesentlichen Beitrag zur
erfolgreichen, maßgeschneiderten Prävention, Diagnose und Therapie des
Diabetes mellitus zu leisten. Mitglieder des Verbunds sind das Helmholtz
Zentrum München – Deutsches Forschungszentrum für Gesundheit und Umwelt,
das Deutsche Diabetes-Zentrum DDZ in Düsseldorf, das Deutsche Institut für
Ernährungsforschung DIfE in Potsdam-Rehbrücke, das Institut für
Diabetesforschung und Metabolische Erkrankungen des Helmholtz Zentrum
München an der Eberhard-Karls-Universität Tübingen und das Paul-
Langerhans-Institut Dresden des Helmholtz Zentrum München am
Universitätsklinikum Carl Gustav Carus der TU Dresden, assoziierte Partner
an den Universitäten in Heidelberg, Köln, Leipzig, Lübeck und München
sowie weitere Projektpartner. Weitere Informationen: www.dzd-ev.de

  • Aufrufe: 128

Gesundheitswirtschaft zwischen Theorie und Praxis

Am 25. November 2021 findet an der Hochschule für Wirtschaft und Recht
Berlin eine Online-Veranstaltung zum Austausch zwischen Wirtschaft und
Wissenschaft rund um die Gesundheitswirtschaft statt.

Berlin, 16. November 2021. Wie können Akteur*innen aus Wirtschaft, Lehre
und Forschung durch nachhaltige Projekte und maßgeschneiderte
Kompetenzentwicklung gemeinsam die Zukunft der Gesundheitswirtschaft in
der Health Capital Berlin gestalten? Dazu diskutieren
Praxisvertreter*innen mit Wissenschaftler*innen und Teilnehmer*innen am
25. November 2021 beim Gesundheitswirtschaftstag an der Hochschule für
Wirtschaft und Recht Berlin (HWR Berlin). Die öffentliche Online-
Veranstaltung bietet Akteur*innen aus Unternehmenspraxis und Wissenschaft
eine Plattform zum fachlichen Austausch und zur Vernetzung.

Auf der Agenda stehen Diskussionsrunden zu Gesundheitsgerechtigkeit aus
medizinischer, rechtlicher und sozialethischer Perspektive; die
Reduzierung von CO2-Emissionen des Krankenhausbetriebs und daran
gekoppelter Wertschöpfungsketten sowie zu Lehre und Forschung für ein
erfolgreiches Gesundheitsmanagement.

Gründerteams aus dem Startup Incubator Berlin, dem Gründungszentrum der
HWR Berlin, stellen ihre Businessideen für den Bereich der
Gesundheitswirtschaft vor mit anschließender Frage-Antwort-Runde.
Etablierte Unternehmen aus der Branche präsentieren sich als Arbeitgeber,
und HWR-Alumni sprechen über ihre Karrierewege.

Programm
09:00   Eröffnung

09:30   Vortrag
„Das Cluster Gesundheitswirtschaft Berlin-Brandenburg – Health Capital“
Referent: Dr. Kai Bindseil, Abteilungsleiter Gesundheitswirtschaft |
Industrie | Infrastruktur, Berlin Partner für Wirtschaft und Technologie
GmbH, Clustermanager Gesundheitswirtschaft

10.00   Panel-Diskussion
„Lehre und Forschung für ein erfolgreiches Gesundheitsmanagement“
Moderation: Prof. Dr. Matthias Tomenendal, Direktor Berlin Professional
School, HWR Berlin

11:00   Startup-Pitches
Start-ups in der Gesundheitswirtschaft
Moderation: Marvin Göldner, Coaching Koordinator und Projektmanagement,
Startup Incubator Berlin, HWR Berlin

11:30   Round Tables
Forschung und Lehre in der Gesundheitswirtschaft
„Was bedeutet Gesundheitsgerechtigkeit“
Moderation: Prof. Dr. Anastasia Baetge, Professur für internationales
Privatrecht und Strafrecht, Fachbereich Rechtspflege, HWR Berlin

„24/7 CO2 – Sparen im Krankenhaus“
Moderation: Prof. Dr. Silke Bustamante, Professur für allgemeine
Betriebswirtschaftslehre, Fachbereich Duales Studium, HWR Berlin

12:15   Kurzvorträge
"Berliner Gesundheitswirtschaft als Arbeitgeber" und Alumni Talk: HWR
Berlin Alumni in der Gesundheitswirtschaft

12:45   Wrap-up und interaktive Schlussreflektion
Moderation: Prof. Dr. Avo Schönbohm

Die Online-Veranstaltung wird über die Veranstaltungswebsite https
://transfer-hwr.de/index.php/gesundheitstag gestreamt und findet in
deutscher Sprache statt. Die Teilnahme ist kostenlos, die Registrierung
vorab erforderlich und auch kurzfristig möglich.

Anmeldung
https://www.transfer-hwr.de/index.php/component/rsform/form/4
:registrierung-gesundheitstag-2021?Itemid=107

Hochschule für Wirtschaft und Recht Berlin

Die Hochschule für Wirtschaft und Recht (HWR) Berlin ist mit über 11 500
Studierenden eine der großen Hochschulen für angewandte Wissenschaften –
mit ausgeprägtem Praxisbezug, intensiver und vielfältiger Forschung, hohen
Qualitätsstandards sowie einer starken internationalen Ausrichtung. Das
Studiengangsportfolio umfasst Wirtschafts-, Verwaltungs-, Rechts- und
Sicherheitsmanagement sowie Ingenieurwissenschaften in über 60
Studiengängen auf Bachelor-, Master- und MBA-Ebene. Die HWR Berlin
unterhält 195 aktive Partnerschaften mit Universitäten auf allen
Kontinenten und ist Mitglied im Hochschulverbund „UAS7 – Alliance for
Excellence“. Als eine von Deutschlands führenden Hochschulen bei der
internationalen Ausrichtung von BWL-Bachelorstudiengängen und im Dualen
Studium belegt die HWR Berlin Spitzenplätze in deutschlandweiten Rankings
und nimmt auch im Masterbereich vordere Plätze ein. Die HWR Berlin ist
einer der bedeutendsten und erfolgreichen Hochschulanbieter im
akademischen Weiterbildungsbereich und Gründungshochschule. Die HWR Berlin
unterstützt die Initiative der Hochschulrektorenkonferenz „Weltoffene
Hochschulen – Gegen Fremdenfeindlichkeit“.

http://www.hwr-berlin.de

  • Aufrufe: 76

Was bringen Netzwerke für Menschen mit Demenz?

Schon lange fördern das Bundesseniorenministerium (BMFSFJ) und das
Bundesgesundheitsministerium (BMG) Demenznetzwerke. Durch eine Vernetzung
professioneller und informeller Hilfen und die Förderung der
Zusammenarbeit aller verfügbaren Ressourcen vor Ort unter Einbeziehung der
Menschen mit Demenz und ihrer Angehörigen soll deren Teilhabe,
Unterstützung und Versorgung verbessert werden. Für die Ergebnissicherung
und Überprüfung der Wirksamkeit ist die Evaluierung solcher Programme von
besonderer Bedeutung. Das Institut für Sozialforschung und
Sozialwirtschaft (iso) in Saarbrücken ist nun mit der Evaluierung des
Bundesprogramms „Lokale Allianzen für Menschen mit Demenz“ beauftragt
worden.

Das Thema Demenz rückt zunehmend in den Blickpunkt der allgemeinen
Öffentlichkeit, weil immer mehr Menschen direkt bzw. indirekt von der
Krankheit betroffen sind. Um die anspruchsvolle und zeitaufwändige
Betreuung von Menschen mit Demenz gewährleisten zu können, wird eine
bessere Vernetzung informeller sowie professioneller Hilfen angestrebt.
Durch eine kreative Verknüpfung solcher Hilfen und durch eine Förderung
der Zusammenarbeit zwischen Fachkräften, Angehörigen und Laien und
insbesondere durch die Einbindung der Menschen mit Demenz und ihrer
Angehörigen soll außerdem deren Teilhabe und bedarfsgerechte Unterstützung
verbessert werden.

Vor diesem Hintergrund fördern das Bundesministerium für Gesundheit (BMG)
und das Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend
(BMFSFJ) seit einigen Jahren gezielt die Bildung von Netzwerkstrukturen.
Hierzu gehört auch das von 2020 bis 2026 laufende Bundesprogramm „Lokale
Allianzen für Menschen mit Demenz“. Zur Ergebnissicherung und damit der
Überprüfung der Wirksamkeit kommt der Evaluierung solcher
Projektförderungen eine besondere Bedeutung zu.

Mit der Evaluierung des Bundesprogramms „Lokale Allianzen für Menschen mit
Demenz“ wurde nun das iso-Institut in Saarbrücken durch das
Bundesseniorenministerium beauftragt. Übergeordnetes Ziel ist es,
umfassende Erkenntnisse zur Arbeit der Lokalen Allianzen herauszuarbeiten
und einen differenzierten Überblick über die Vielfalt und die
unterschiedlichen Umsetzungsvarianten von Netzwerkarbeit in Deutschland zu
erhalten. Darauf aufbauend werden Bedingungen erfolgreicher Netzwerkarbeit
sowie Gute Praxis-Ansätze identifiziert und damit Entwicklungspotentiale
für die strategische Weiterentwicklung Lokaler Allianzen erarbeitet.

Darüber hinaus wird während der Projektlaufzeit die sozialräumliche
Verbreitung von Demenznetzwerken in Deutschland ermittelt, um einen
Überblick über die Regionen zu erhalten, in denen es noch an Strukturen
zur Unterstützung von Menschen mit Demenz und ihren Angehörigen fehlt.
Außerdem wird das iso-Institut das BMFSFJ bei der Umsetzung des
Bundesprogramms fachpolitisch unterstützen.

  • Aufrufe: 129