Göttinger Forscher revolutionieren Parkinson-Diagnostik mit KI-gestützter Mikroskopie

Mia Stoll
Mia Stoll
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Ein 3D-Modell eines Proteinmoleküls in Form eines menschlichen Gehirns mit farbigen Bändern auf schwarzem Hintergrund.Mia Stoll

Göttinger Forscher revolutionieren Parkinson-Diagnostik mit KI-gestützter Mikroskopie

Forscherinnen und Forscher des Universitätsklinikums Göttingen haben eine neue Methode entwickelt, um 3D-Proteinstrukturen mit Standardmikroskopen abzubilden. Das Verfahren kombiniert fortschrittliche Mikroskopie mit künstlicher Intelligenz und könnte dazu beitragen, Krankheiten wie Parkinson früher zu diagnostizieren. Die vielversprechende Technik wurde bereits von führenden Fachzeitschriften gewürdigt.

Die Methode baut auf der One-step Nanoscale Expansion (ONE)-Mikroskopie auf, die Auflösungen von bis zu einem Nanometer ermöglicht – etwa 100.000-mal kleiner als ein menschliches Haar. Durch die Verknüpfung mit KI können Wissenschaftler Proteine nun in bisher unerreichter Detailtiefe untersuchen.

Erste Tests zeigen Erfolge bei der Bildgebung und Klassifizierung molekularer Proteinaggregate in der Gehirn-Rückenmarks-Flüssigkeit von Parkinson-Patienten. Zudem erkennt die Technik strukturelle Veränderungen in geschädigten oder toxischen Proteinen und liefert so ein präziseres Bild vom Krankheitsverlauf.

Besonders bemerkenswert ist die Zugänglichkeit der Innovation: Ältere Lichtmikroskope lassen sich damit auf hohe Auflösungen aufrüsten, sodass auch Labore mit begrenztem Budget die Methode nutzen können. Gefördert wurde das Projekt vom Exzellenzcluster "Multiskalen-Biobildgebung: Von molekularen Maschinen zu Netzwerken erregbarer Zellen" (MBExC).

Die Ergebnisse wurden kürzlich in Nature Biotechnology veröffentlicht und von der Zeitschrift Nature als eine der "sieben Technologien, die 2024 im Blick behalten werden sollten" ausgezeichnet.

Dieser Durchbruch könnte die Diagnose und Behandlung von Protein-Fehlfaltungserkrankungen revolutionieren. Indem hochauflösende Bildgebung breiter verfügbar wird, eröffnet die Technik neue Möglichkeiten für Forschungslabore und klinische Anwendungen. Weitere Studien werden zeigen, wie stark sie die Patientenversorgung verbessern kann.

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