Mit maschinellem Lernen gegen Corona
Die Technische Universität München (TUM) startet fünf neue Projekte zur Erforschung des Corona-Virus und neuer Wirkstoffe. Algorithmen könnten beispielsweise künftig eine genauere Klassifikation der Erkrankung ermöglichen. Neue Methoden zur Therapie und zur gezielten Verhinderung von Spätfolgen werden in weiteren Projekten erforscht. Die Bayerische Forschungsstiftung (BFS) fördert die Vorhaben mit rund 1,5 Millionen Euro.
Mit einem eigenen Förderschwerpunkt will die Bayerische Forschungsstiftung die Forschung zum neuartigen Coronavirus im Freistaat beschleunigen und einen Beitrag zur Eindämmung und Bewältigung der Corona-Pandemie. Fünf interdisziplinäre TUM-Projekte waren im Antragsverfahren erfolgreich und werden nun gefördert.
Neuer Ansatz zur Diagnose von Covid-19
Die Covid-19 Lungenerkrankung verläuft typischerweise in zwei Phasen. Die oft leichteren Symptome innerhalb der ersten Woche liefern dabei keine Hinweise auf eine mögliche spätere klinische Verschlechterung in der zweiten Phase mit der dann notwendigen intensivmedizinischen Behandlung. Daher besteht ein großes Interesse an molekularen Biomarkern, die solche Patienten frühzeitig identifizieren. Ziel des Projektes "Extrazelluläre Vesikel zur Diagnose von Covid-19" ist es deshalb, molekulare Signaturen aus in der Blutbahn zirkulierenden so genannten extrazellulären Vesikeln zu identifizieren. Die Biomarker in den extrazellulären Vesikeln erlauben eine frühzeitige Erkennung der Covid-19 Pneumonie und von Risikopatienten, und zudem liefern sie Hinweise für entzündungsbedingte Gefäßschäden mit Thrombose- und Embolie-Risiko.
An dem Projekt ist die Arbeitsgruppe von Prof. Michael W. Pfaffl vom Lehrstuhl für Tierphysiologie und Immunologie an der TUM School of Life Sciences beteiligt. Die Federführung hat die Ludwig-Maximilians-Universität München. Beteiligt ist außerdem die IMGM Laboratories GmbH in Martinsried. Mit rund 43.000 Euro wird dieses Projekt gefördert.
Computertomographie und maschinelles Lernen zur Klassifikation der Covid-19-Lungenerkrankung
Die Covid-19-Lungenerkrankung ist eine neue virale Lungenentzündung. Durch Niedrigdosis-Computertomographie (CT) der Lunge kann im Gegensatz zu Covid-Labortests nicht nur erkannt werden, ob eine Infektion besteht, sondern auch in welchem Ausmaß die Lunge betroffen ist. Bei Niedrigdosis-CTs ist die Menge an benötigter Strahlung sehr gering. Ziel des Projekts „Frühe Detektion und Klassifikation der Covid-19-Pneumonie mittels Computertomographie und maschinellen Lernens“ ist es, Methoden des maschinellen Lernens auf Niedrigdosis-Computertomographien von Covid-19-Patienten anzuwenden, um eine individuelle automatisierte Detektion, Quantifizierung und Risikobewertung der Erkrankung vorzunehmen. Zum Ende des Projekts am Klinikum rechts der Isar sollen Web-basierte Algorithmen bereitstehen, die dann auch in anderen Krankenhäusern zum Einsatz kommen können.
Prof. Marcus R. Makowski, Direktor des Instituts für Diagnostische und Interventionelle Radiologie am Klinikum rechts der Isar der TUM und Mitglied der Munich School of BioEngineering leitet das Projekt. Beteiligt sind zudem der Lehrstuhl für Informatikanwendungen in der Medizin & Augmented Reality von Prof. Nassir Navab, der an der Munich School of Robotics and Machine Intelligence forscht, sowie die Siemens Healthineers AG. Die Stiftung hat hierfür Fördermittel in Höhe von 682.000 Euro bewilligt.
Inhalationsspray zur Unterdrückung der Lungenfibrose nach COVID-19
Patienten, die an Covid-19 erkrankt waren, leiden häufig noch lange danach unter einer verminderten Lungenfunktion. Eine Ursache hierfür sind Vernarbungen des Lungengewebes, in der Fachsprache als Lungenfibrose bezeichnet. Ein kleines körpereigenes RNA-Molekül, microRNA, steht im Verdacht, diesen Krankheitsprozess voranzutreiben. Synthetisch hergestellte Inhibitoren (Anti-miR-Oligonukleotide), die microRNA neutralisieren, wären eine vielversprechende therapeutische Strategie. Wenn man ihn intravenös verabreicht, gelangt der Wirkstoff jedoch oft nicht in die Zellen des jeweiligen Organs. Bei der Lunge können die betroffenen Zellen per Inhalation direkt erreicht werden.
Ziel des Projekts „Anti-miR gegen Lungenfibrose“ unter der Leitung von Stefan Engelhardt, Professor für Pharmakologie und Toxikologie an der TUM, ist es, mit dem Projektpartner Isar Bioscience GmbH ein inhalatives Verfahren zu entwickeln, mit dem in der Lunge lokal hohe Wirkstoffkonzentrationen erzielt werden. So soll die Entstehung der Lungenfibrose als Folge einer Covid-19-Erkrankung verhindert werden. Das Projekt wird mit 478.000 Euro gefördert.
Entwicklung therapeutischer Fusionsproteine
SARS-CoV-2 benötigt für den Eintritt in die menschliche Wirtszelle die Bindung des viralen Spike-Proteins an das Angiotensin Converting Enzyme 2 (ACE2), das sich auf der Oberfläche der Zellmembran befindet. Das Projekt „Charakterisierung von ACE2-IgG-Konstrukten“ verfolgt das Ziel, therapeutische Fusionsproteine zu entwickeln, die diese Bindung unterbrechen. Durch Sequenzmodellierung entworfene Varianten geeignet erscheinender Proteine sollen strukturell und funktionell charakterisiert werden, um die für eine therapeutische Anwendung wichtigen Eigenschaften zu identifizieren.
Das Projekt ist eine Kooperation zwischen den Arbeitsgruppen von Prof. Johannes Buchner (Lehrstuhl für Biotechnologie, TUM) und Prof. Ulrike Protzer (Lehrstuhl für Virologie, TUM) sowie der Formycon AG, einem konzernunabhängigen Entwickler biopharmazeutischer Arzneimittel mit Sitz in Martinsried. Es wird mit 290.000 Euro durch die BFS gefördert.
Screening-Plattform bei viralen Infektionen
Das Erbgut von SARS-CoV-2 besteht aus RNA. Momentan ist nur ein kleiner Bruchteil der Interaktionen zwischen der RNA des SARS-CoV-2-Virus und den Proteinen in den menschlichen Wirtszellen bekannt. Jede für den Virus unentbehrliche Interaktion stellt eine Schwachstelle dar, welche mit einem Medikament gezielt gestört werden könnte. Das Projekt hat zum Ziel, alle menschlichen Proteine zu finden, die mit SARS-CoV-2 RNA interagieren. Im Ergebnis soll eine Screening-Plattform entstehen, die über SARS-CoV-2 hinaus universal bei viralen Infektionen anwendbar ist und eine schnelle und systematische Identifizierung von Zielproteinen für die Entwicklung von Medikamenten ermöglicht.
Das Projekt ist eine Kooperation zwischen der Arbeitsgruppe von Prof. Bernhard Küster(Lehrstuhl für Proteomik und Bioanalytik, TUM), der Arbeitsgruppe von Prof. Andreas Pichlmair (Institut für Virologie, TUM) und der Firma OmicScouts GmbH, einem Massenspektrometrie- und Proteomics-Unternehmen mit Schwerpunkt Wirkstoff- und Biomarkerforschung mit Sitz in Freising. Es wird mit 50.000 Euro durch die BFS gefördert.
Quelle: Technische Universität München (TUM)
Mit maschinellem Lernen gegen Corona
Die Technische Universität München (TUM) startet fünf neue Projekte zur Erforschung des Corona-Virus und neuer Wirkstoffe. Algorithmen könnten beispielsweise künftig eine genauere Klassifikation der Erkrankung ermöglichen. Neue Methoden zur Therapie und zur gezielten Verhinderung von Spätfolgen werden in weiteren Projekten erforscht. Die Bayerische Forschungsstiftung (BFS) fördert die Vorhaben mit rund 1,5 Millionen Euro.
Mit einem eigenen Förderschwerpunkt will die Bayerische Forschungsstiftung die Forschung zum neuartigen Coronavirus im Freistaat beschleunigen und einen Beitrag zur Eindämmung und Bewältigung der Corona-Pandemie. Fünf interdisziplinäre TUM-Projekte waren im Antragsverfahren erfolgreich und werden nun gefördert.
Neuer Ansatz zur Diagnose von Covid-19
Die Covid-19 Lungenerkrankung verläuft typischerweise in zwei Phasen. Die oft leichteren Symptome innerhalb der ersten Woche liefern dabei keine Hinweise auf eine mögliche spätere klinische Verschlechterung in der zweiten Phase mit der dann notwendigen intensivmedizinischen Behandlung. Daher besteht ein großes Interesse an molekularen Biomarkern, die solche Patienten frühzeitig identifizieren. Ziel des Projektes "Extrazelluläre Vesikel zur Diagnose von Covid-19" ist es deshalb, molekulare Signaturen aus in der Blutbahn zirkulierenden so genannten extrazellulären Vesikeln zu identifizieren. Die Biomarker in den extrazellulären Vesikeln erlauben eine frühzeitige Erkennung der Covid-19 Pneumonie und von Risikopatienten, und zudem liefern sie Hinweise für entzündungsbedingte Gefäßschäden mit Thrombose- und Embolie-Risiko.
An dem Projekt ist die Arbeitsgruppe von Prof. Michael W. Pfaffl vom Lehrstuhl für Tierphysiologie und Immunologie an der TUM School of Life Sciences beteiligt. Die Federführung hat die Ludwig-Maximilians-Universität München. Beteiligt ist außerdem die IMGM Laboratories GmbH in Martinsried. Mit rund 43.000 Euro wird dieses Projekt gefördert.
Computertomographie und maschinelles Lernen zur Klassifikation der Covid-19-Lungenerkrankung
Die Covid-19-Lungenerkrankung ist eine neue virale Lungenentzündung. Durch Niedrigdosis-Computertomographie (CT) der Lunge kann im Gegensatz zu Covid-Labortests nicht nur erkannt werden, ob eine Infektion besteht, sondern auch in welchem Ausmaß die Lunge betroffen ist. Bei Niedrigdosis-CTs ist die Menge an benötigter Strahlung sehr gering. Ziel des Projekts „Frühe Detektion und Klassifikation der Covid-19-Pneumonie mittels Computertomographie und maschinellen Lernens“ ist es, Methoden des maschinellen Lernens auf Niedrigdosis-Computertomographien von Covid-19-Patienten anzuwenden, um eine individuelle automatisierte Detektion, Quantifizierung und Risikobewertung der Erkrankung vorzunehmen. Zum Ende des Projekts am Klinikum rechts der Isar sollen Web-basierte Algorithmen bereitstehen, die dann auch in anderen Krankenhäusern zum Einsatz kommen können.
Prof. Marcus R. Makowski, Direktor des Instituts für Diagnostische und Interventionelle Radiologie am Klinikum rechts der Isar der TUM und Mitglied der Munich School of BioEngineering leitet das Projekt. Beteiligt sind zudem der Lehrstuhl für Informatikanwendungen in der Medizin & Augmented Reality von Prof. Nassir Navab, der an der Munich School of Robotics and Machine Intelligence forscht, sowie die Siemens Healthineers AG. Die Stiftung hat hierfür Fördermittel in Höhe von 682.000 Euro bewilligt.
Inhalationsspray zur Unterdrückung der Lungenfibrose nach COVID-19
Patienten, die an Covid-19 erkrankt waren, leiden häufig noch lange danach unter einer verminderten Lungenfunktion. Eine Ursache hierfür sind Vernarbungen des Lungengewebes, in der Fachsprache als Lungenfibrose bezeichnet. Ein kleines körpereigenes RNA-Molekül, microRNA, steht im Verdacht, diesen Krankheitsprozess voranzutreiben. Synthetisch hergestellte Inhibitoren (Anti-miR-Oligonukleotide), die microRNA neutralisieren, wären eine vielversprechende therapeutische Strategie. Wenn man ihn intravenös verabreicht, gelangt der Wirkstoff jedoch oft nicht in die Zellen des jeweiligen Organs. Bei der Lunge können die betroffenen Zellen per Inhalation direkt erreicht werden.
Ziel des Projekts „Anti-miR gegen Lungenfibrose“ unter der Leitung von Stefan Engelhardt, Professor für Pharmakologie und Toxikologie an der TUM, ist es, mit dem Projektpartner Isar Bioscience GmbH ein inhalatives Verfahren zu entwickeln, mit dem in der Lunge lokal hohe Wirkstoffkonzentrationen erzielt werden. So soll die Entstehung der Lungenfibrose als Folge einer Covid-19-Erkrankung verhindert werden. Das Projekt wird mit 478.000 Euro gefördert.
Entwicklung therapeutischer Fusionsproteine
SARS-CoV-2 benötigt für den Eintritt in die menschliche Wirtszelle die Bindung des viralen Spike-Proteins an das Angiotensin Converting Enzyme 2 (ACE2), das sich auf der Oberfläche der Zellmembran befindet. Das Projekt „Charakterisierung von ACE2-IgG-Konstrukten“ verfolgt das Ziel, therapeutische Fusionsproteine zu entwickeln, die diese Bindung unterbrechen. Durch Sequenzmodellierung entworfene Varianten geeignet erscheinender Proteine sollen strukturell und funktionell charakterisiert werden, um die für eine therapeutische Anwendung wichtigen Eigenschaften zu identifizieren.
Das Projekt ist eine Kooperation zwischen den Arbeitsgruppen von Prof. Johannes Buchner (Lehrstuhl für Biotechnologie, TUM) und Prof. Ulrike Protzer (Lehrstuhl für Virologie, TUM) sowie der Formycon AG, einem konzernunabhängigen Entwickler biopharmazeutischer Arzneimittel mit Sitz in Martinsried. Es wird mit 290.000 Euro durch die BFS gefördert.
Screening-Plattform bei viralen Infektionen
Das Erbgut von SARS-CoV-2 besteht aus RNA. Momentan ist nur ein kleiner Bruchteil der Interaktionen zwischen der RNA des SARS-CoV-2-Virus und den Proteinen in den menschlichen Wirtszellen bekannt. Jede für den Virus unentbehrliche Interaktion stellt eine Schwachstelle dar, welche mit einem Medikament gezielt gestört werden könnte. Das Projekt hat zum Ziel, alle menschlichen Proteine zu finden, die mit SARS-CoV-2 RNA interagieren. Im Ergebnis soll eine Screening-Plattform entstehen, die über SARS-CoV-2 hinaus universal bei viralen Infektionen anwendbar ist und eine schnelle und systematische Identifizierung von Zielproteinen für die Entwicklung von Medikamenten ermöglicht.
Das Projekt ist eine Kooperation zwischen der Arbeitsgruppe von Prof. Bernhard Küster(Lehrstuhl für Proteomik und Bioanalytik, TUM), der Arbeitsgruppe von Prof. Andreas Pichlmair (Institut für Virologie, TUM) und der Firma OmicScouts GmbH, einem Massenspektrometrie- und Proteomics-Unternehmen mit Schwerpunkt Wirkstoff- und Biomarkerforschung mit Sitz in Freising. Es wird mit 50.000 Euro durch die BFS gefördert.
Quelle: Technische Universität München (TUM)
Mit maschinellem Lernen gegen Corona
Die Technische Universität München (TUM) startet fünf neue Projekte zur Erforschung des Corona-Virus und neuer Wirkstoffe. Algorithmen könnten beispielsweise künftig eine genauere Klassifikation der Erkrankung ermöglichen. Neue Methoden zur Therapie und zur gezielten Verhinderung von Spätfolgen werden in weiteren Projekten erforscht. Die Bayerische Forschungsstiftung (BFS) fördert die Vorhaben mit rund 1,5 Millionen Euro.
Mit einem eigenen Förderschwerpunkt will die Bayerische Forschungsstiftung die Forschung zum neuartigen Coronavirus im Freistaat beschleunigen und einen Beitrag zur Eindämmung und Bewältigung der Corona-Pandemie. Fünf interdisziplinäre TUM-Projekte waren im Antragsverfahren erfolgreich und werden nun gefördert.
Neuer Ansatz zur Diagnose von Covid-19
Die Covid-19 Lungenerkrankung verläuft typischerweise in zwei Phasen. Die oft leichteren Symptome innerhalb der ersten Woche liefern dabei keine Hinweise auf eine mögliche spätere klinische Verschlechterung in der zweiten Phase mit der dann notwendigen intensivmedizinischen Behandlung. Daher besteht ein großes Interesse an molekularen Biomarkern, die solche Patienten frühzeitig identifizieren. Ziel des Projektes "Extrazelluläre Vesikel zur Diagnose von Covid-19" ist es deshalb, molekulare Signaturen aus in der Blutbahn zirkulierenden so genannten extrazellulären Vesikeln zu identifizieren. Die Biomarker in den extrazellulären Vesikeln erlauben eine frühzeitige Erkennung der Covid-19 Pneumonie und von Risikopatienten, und zudem liefern sie Hinweise für entzündungsbedingte Gefäßschäden mit Thrombose- und Embolie-Risiko.
An dem Projekt ist die Arbeitsgruppe von Prof. Michael W. Pfaffl vom Lehrstuhl für Tierphysiologie und Immunologie an der TUM School of Life Sciences beteiligt. Die Federführung hat die Ludwig-Maximilians-Universität München. Beteiligt ist außerdem die IMGM Laboratories GmbH in Martinsried. Mit rund 43.000 Euro wird dieses Projekt gefördert.
Computertomographie und maschinelles Lernen zur Klassifikation der Covid-19-Lungenerkrankung
Die Covid-19-Lungenerkrankung ist eine neue virale Lungenentzündung. Durch Niedrigdosis-Computertomographie (CT) der Lunge kann im Gegensatz zu Covid-Labortests nicht nur erkannt werden, ob eine Infektion besteht, sondern auch in welchem Ausmaß die Lunge betroffen ist. Bei Niedrigdosis-CTs ist die Menge an benötigter Strahlung sehr gering. Ziel des Projekts „Frühe Detektion und Klassifikation der Covid-19-Pneumonie mittels Computertomographie und maschinellen Lernens“ ist es, Methoden des maschinellen Lernens auf Niedrigdosis-Computertomographien von Covid-19-Patienten anzuwenden, um eine individuelle automatisierte Detektion, Quantifizierung und Risikobewertung der Erkrankung vorzunehmen. Zum Ende des Projekts am Klinikum rechts der Isar sollen Web-basierte Algorithmen bereitstehen, die dann auch in anderen Krankenhäusern zum Einsatz kommen können.
Prof. Marcus R. Makowski, Direktor des Instituts für Diagnostische und Interventionelle Radiologie am Klinikum rechts der Isar der TUM und Mitglied der Munich School of BioEngineering leitet das Projekt. Beteiligt sind zudem der Lehrstuhl für Informatikanwendungen in der Medizin & Augmented Reality von Prof. Nassir Navab, der an der Munich School of Robotics and Machine Intelligence forscht, sowie die Siemens Healthineers AG. Die Stiftung hat hierfür Fördermittel in Höhe von 682.000 Euro bewilligt.
Inhalationsspray zur Unterdrückung der Lungenfibrose nach COVID-19
Patienten, die an Covid-19 erkrankt waren, leiden häufig noch lange danach unter einer verminderten Lungenfunktion. Eine Ursache hierfür sind Vernarbungen des Lungengewebes, in der Fachsprache als Lungenfibrose bezeichnet. Ein kleines körpereigenes RNA-Molekül, microRNA, steht im Verdacht, diesen Krankheitsprozess voranzutreiben. Synthetisch hergestellte Inhibitoren (Anti-miR-Oligonukleotide), die microRNA neutralisieren, wären eine vielversprechende therapeutische Strategie. Wenn man ihn intravenös verabreicht, gelangt der Wirkstoff jedoch oft nicht in die Zellen des jeweiligen Organs. Bei der Lunge können die betroffenen Zellen per Inhalation direkt erreicht werden.
Ziel des Projekts „Anti-miR gegen Lungenfibrose“ unter der Leitung von Stefan Engelhardt, Professor für Pharmakologie und Toxikologie an der TUM, ist es, mit dem Projektpartner Isar Bioscience GmbH ein inhalatives Verfahren zu entwickeln, mit dem in der Lunge lokal hohe Wirkstoffkonzentrationen erzielt werden. So soll die Entstehung der Lungenfibrose als Folge einer Covid-19-Erkrankung verhindert werden. Das Projekt wird mit 478.000 Euro gefördert.
Entwicklung therapeutischer Fusionsproteine
SARS-CoV-2 benötigt für den Eintritt in die menschliche Wirtszelle die Bindung des viralen Spike-Proteins an das Angiotensin Converting Enzyme 2 (ACE2), das sich auf der Oberfläche der Zellmembran befindet. Das Projekt „Charakterisierung von ACE2-IgG-Konstrukten“ verfolgt das Ziel, therapeutische Fusionsproteine zu entwickeln, die diese Bindung unterbrechen. Durch Sequenzmodellierung entworfene Varianten geeignet erscheinender Proteine sollen strukturell und funktionell charakterisiert werden, um die für eine therapeutische Anwendung wichtigen Eigenschaften zu identifizieren.
Das Projekt ist eine Kooperation zwischen den Arbeitsgruppen von Prof. Johannes Buchner (Lehrstuhl für Biotechnologie, TUM) und Prof. Ulrike Protzer (Lehrstuhl für Virologie, TUM) sowie der Formycon AG, einem konzernunabhängigen Entwickler biopharmazeutischer Arzneimittel mit Sitz in Martinsried. Es wird mit 290.000 Euro durch die BFS gefördert.
Screening-Plattform bei viralen Infektionen
Das Erbgut von SARS-CoV-2 besteht aus RNA. Momentan ist nur ein kleiner Bruchteil der Interaktionen zwischen der RNA des SARS-CoV-2-Virus und den Proteinen in den menschlichen Wirtszellen bekannt. Jede für den Virus unentbehrliche Interaktion stellt eine Schwachstelle dar, welche mit einem Medikament gezielt gestört werden könnte. Das Projekt hat zum Ziel, alle menschlichen Proteine zu finden, die mit SARS-CoV-2 RNA interagieren. Im Ergebnis soll eine Screening-Plattform entstehen, die über SARS-CoV-2 hinaus universal bei viralen Infektionen anwendbar ist und eine schnelle und systematische Identifizierung von Zielproteinen für die Entwicklung von Medikamenten ermöglicht.
Das Projekt ist eine Kooperation zwischen der Arbeitsgruppe von Prof. Bernhard Küster(Lehrstuhl für Proteomik und Bioanalytik, TUM), der Arbeitsgruppe von Prof. Andreas Pichlmair (Institut für Virologie, TUM) und der Firma OmicScouts GmbH, einem Massenspektrometrie- und Proteomics-Unternehmen mit Schwerpunkt Wirkstoff- und Biomarkerforschung mit Sitz in Freising. Es wird mit 50.000 Euro durch die BFS gefördert.
Quelle: Technische Universität München (TUM)