Hautkrebserkennung per App, „Recycling“ von Zellen zur Züchtung von Organen, Diagnoseverfahren bei Blasenkrebs oder die Beseitigung von Unschärfen bei Präparatescans – diesen Challenges stellten sich die Teams vom 19. bis 21.9.2019 am Ernst-Abbe-Campus beim 1. eHealth-Hackathon in Jena.
Die fachlichen Coaches Dr. Torsten Bölke vom Institut für Anatomie II und Martin Thümmel, Doktorand am Institut für Mathematik und Informatik der FSU Jena, standen „ihren“ Teams gemeinsam mit den technischen Coaches von IBM jederzeit zur Seite.
Team „Unscharf“ nahm sich einer Aufgabenstellung aus dem Bereich Anatomie II der Uniklinik Jena an. Die Diagnosestellung oder die Absicherung der Diagnose erfolgt bei vielen Erkrankungen durch eine histopathologische Untersuchung von Gewebeproben. Oftmals wird das Schnittpräparat durch einen Präparate-Scanner digitalisiert und die entstandenen Bilddaten am Monitor ausgewertet. Während des Scanprozesses kann es jedoch zu Fokussierungsfehlern kommen, wodurch dann Teilbereiche oder auch die gesamten Bilddaten unscharf sind. Durch die dann erforderliche erneute Digitalisierung des Schnittpräparats können lange Verzögerungen der Diagnosestellung entstehen. Ziel war es, KI-gestützte Methoden zu entwickeln, die die Unschärfen sofort erkennen und eine unmittelbare Neu-Fokussierung des Scanners zu erreichen.
Christoph Krafft vom Leibniz Institut für Photonische Technologie (IPHT) brachte sein Thema selbst mit und „hackte“ auch gleich gemeinsam mit Gunnar Voss (FSU Jena) und Christoph Wiedemann (Uni Halle) an der Challenge „Licht an in der Blase“. Ziel dabei war es, die Diagnose von Blasenkrebs sicherer zu machen. Mittels Raman- und Infrarotspektroskopie soll die bisherige Weißlicht-Endoskopie ergänzt werden, um Tumor- und Normalgewebe von der Blase anhand von Raman-Spektren zu unterscheiden.
Die weiteste Anreise hatte Mirsolav Jirik von der Universität Pilsen/ Tschechien. Der Wissenschaftler forscht an einer Möglichkeit, wie abgestorbene Zellen „recycelt“ werden können, um irgendwann daraus lebensrettende Organe zu züchten. Vor der Umsetzung, muss geprüft werden, ob die Zellwände der Belastung Stand halten. Dafür suchten Miroslav Jirik und sein Teamkollege Henrik Voigt nach Möglichkeiten mittel KI-basierten Systemen, die Gerüststruktur zu segmentieren und zu klassifizieren.
Jährlich erkranken in Deutschland über 200.000 Menschen an Hautkrebs. Bei einer frühzeitigen Erkennung sind die Heilungschancen jedoch bei jeglicher Art von Hautkrebs ausgesprochen hoch. Da allerdings nicht alle auffälligen Hautveränderungen bösartiger Hautkrebs sind, ist eine regelmäßige Untersuchung durch den Hautarzt unerlässlich. Aufgrund der hohen Zahl potentiell Betroffener könnte eine automatisierte Analyse verdächtiger Hautstellen, zum Beispiel mittels einer Smartphone-App unter Nutzung der eingebauten Kamera, das Risikobewusstsein steigern und zur Früherkennung beitragen. Darina Storozhuk und Oleg Ryabchykov stellten sich mit Unterstützung ihres fachlichen Experten Martin Thümmel der Challenge und entwickelten den Prototypen einer App, die gleich ausprobiert werden konnte.
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Valentina Kerst Staatssekretärin Thüringer Ministerium für Wirtschaft, Wissenschaft und Digitale Gesellschaft |
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Thorsten Gau |
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Dr. Marion Schnute |
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Guido Dressel (als beratendes Mitglied) Leiter Landesvertretung Thüringen TK |
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Veronika Thiel Referentin AlgorithmWatch |
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Publikum |
FAMILIENFEST20. September 2019 | 10 – 16 Uhr | Campus, Ernst-Abbe-Platz |
Alpakas, Kamele sowie ihre nächsten Verwandten sind nicht nur schön anzusehen, sondern können gegebenenfalls auch als lebensrettende Helfer und Begleiter in der Tumordiagnostik fungieren.
Um die Vorteile und den Nutzen dieser Tiere in der Tumordiagnostik zu verstehen, muss man die Funktion sogenannter Antikörper im Prozess einer sogenannten Immun-Therapie beleuchten.
Unter einem Antikörper versteht man eine Klasse von Proteinen, die in der Forschung, der Diagnostik sowie in der Beurteilung von Zellerkrankungen eingesetzt werden. Diese Proteine erkennen nicht nur Krankheitserreger oder Tumorzellen, sondern geben auch Hinweise auf deren Verbreitung im Körper. Daher werden die Einsatzmöglichkeiten von Antikörper nicht nur zur Diagnose, sondern auch als mögliche Medikamentenklasse in der Immun-Therapie gegen Krankheitserreger erforscht.
Betrachtet man einen solchen Antikörper in seiner Struktur etwas genauer, kann man erkennen, dass ein menschlicher Antikörper die Form eines Ypsilons besitzt und sich aus zwei schweren und zwei leichten Proteinketten zusammensetzt. In der Regel kann ein menschlicher Antikörper spezifisch einen bestimmten Krankheitserreger erkennen. Werden diese vom Antikörper erkannt, so folgt eine Fixierung und Markierung des Krankheitserregers durch den Antikörper wodurch eine Immunantwort des Körpers ausgelöst und eine Bekämpfung des Krankheitserregers eingeleitet wird.
Betrachtet man Alpakas, Kamele und Co. genauer, kann man erkennen, dass diese eine besondere Form von Antikörpern, sogenannte camelide Antikörper, besitzen. Diese sind nicht Ypsilon-artig und bestehen nicht aus mehreren Proteinketten, sondern aus einer einzigen Proteinkette. Diese cameliden Antikörper weisen eine höhere Stabilität, eine bessere Löslichkeit sowie eine höhere Hitzebeständigkeit auf. Durch die geringe Größe der cameliden Antikörper werden Krankheitserreger und Tumorzellen teils besser erkannt und gebunden. Camelide Antikörper können leichter und tiefer in infizierte Gewebe eindringen.
Die Tumordiagnostik profitiert von den besonderen Eigenschaften der cameliden Antikörpern. Durch die Größe lassen sich Zielgewebe und Tumoren gut durchdringen. Die Idee ist, neben der Tumordiagnostik auch zukünftig Viruserkrankungen, wie zum Beispiel HIV, effektiver erkennen und bekämpfen zu können, denn die cameliden Antikörper lassen sich besonders leicht gegen sehr wandlungsfähige Virus-Varianten anpassen.
Die Erforschung der cameliden Antikörper steht erst am Anfang und ein Einsatz in der Krebstherapie wird noch einige Jahre Forschungsaufwand benötigen.
THEMENTAG FORSCHUNG UND ENTWICKLUNG
21. September 2019 | 12 – 17 Uhr | Campus, Ernst-Abbe-Platz |
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Valentina Kerst Staatssekretärin Thüringer Ministerium für Wirtschaft, Wissenschaft und Digitale Gesellschaft |
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Thorsten Gau |
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Guido Dressel Leiter Landesvertretung Thüringen TK |
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Veronika Thiel Referentin AlgorithmWatch |
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PD Dr. Thomas Bocklitz Abteilungsleiter Photonic Data Science, Leibniz Institut für Photonische Technologien (IPHT) |