Bioinformatiker optimieren Diagnostik von Metaboliten im Atem

  • Bioinformatiker optimieren Diagnostik von Metaboliten im Atem Bioinformatiker optimieren Diagnostik von Metaboliten im Atem

Bioinformatiker vom Exzellenzcluster „Multimodal Computing and Interaction" an der Universität des Saarlandes optimieren die Diagnostik von Metaboliten im Atem durch spezielle Computer-Algorithmen, die die Ärzte schnell und verlässlich bei der Diagnose unterstützen können. Solche Metaboliten (Stoffwechselprodukte), die neben Urin und Blut auch in winzigen Spuren im menschlichen Atem enthalten sind, können Signale für Infektionen, Entzündungen oder Krebs sein.

Die messtechnische Seite der Atemluft-Diagnostik ist seit mehreren Jahren ausgereift - nun liegt es an der Bioinformatik, ihren Teil zur Auswertung der Messergebnisse beizutragen. Die Forschergruppe „Computational Systems Biology" unter Leitung von Jan Baumbach setzt zur effizienten Durchsuchung der riesigen biomedizinischen Datenmengen auf Rechenverfahren, die sonst beim maschinellen Lernen im Bereich der künstlichen Intelligenz zum Einsatz kommen. Mit diesen versuchen sie, unter den gemessenen Metaboliten, Muster zu finden, die wie ein Fingerabdruck am Tatort die Krankheit im Körper entlarven können. „Das große Problem ist, dass wir einen Tatort haben mit Abermillionen möglicher Spuren, von denen möglicherweise aber nur zwei oder drei relevant sind", erläutert Jan Baumbach.

Die Entscheidung, welche Kombination von Metaboliten auf eine Krankheit hinweist, überlassen die Bioinformatiker daher speziell entwickelten Klassifikations-Algorithmen. Aufgrund von Trainingsmaterial lernen diese für den menschlichen Betrachter nicht erkennbare Muster, mit deren Hilfe sie dann automatisch unbekanntes Datenmaterial zuverlässig in die Kategorie „gesund" oder „Krankheit X" einordnen können. „Chronisch obstruktive Lungenerkrankungen (COPD) lassen sich beispielsweise schon sehr genau identifizieren, mit einer Fehlerrate von unter fünf Prozent", berichtet Jan Baumbach. Um jedoch möglichst viele störende Umwelteinflüsse berücksichtigen zu können, müsse man noch einige klinische Studien durchlaufen.

Dennoch ist der Wissenschaftler vom Erfolg des Ansatzes überzeugt.

In fünf Jahren, so glaubt er, könne die notwendige Hardware in ein Smartphone eingebaut werden und die heute noch bis 18 Kilogramm schweren Geräte ersetzen. Mit den entsprechenden Algorithmen ließen sich dann beispielsweise Bakterien und Tumore schneller und zuverlässiger bestimmen, der Blutzuckergehalt per Pusten ins Smartphone überprüfen oder das Toastbrot auf Schimmelpilze testen.

http://www.mmci.uni-saarland.de/en/start

http://www.healthcare.saarland.de

 

Jetzt registrieren!

Die neusten Informationen direkt per Newsletter.

To prevent automated spam submissions leave this field empty.