Von der Physik zur Biomedizin – wie können wir mehr aus Röntgenbildern lernen?
Prof. Dr. Julia Herzen, TU München

Seit über 100 Jahren wird Röntgenstrahlung in der Biomedizin genutzt. Bisher beruhte die Bildgebung vor allem darauf, wie stark Gewebe die Strahlen abschwächt. Die neuartige Phasenkontrast-Bildgebung nutzt auch die Brechung der Strahlung und liefert einen besseren Weichgewebekontrast. Unsere Forschung verbessert diese Methode weiter, um aus den Bildern gezielt materialabhängige Eigenschaften zu bestimmen und sie für die Biomedizin nutzbar zu machen.

Individualisierte Prävention des Herzinfarkts – was können wir vom hoch aufgelösten CT lernen?
Prof. Dr. med. Stephan Achenbach, Universitätsklinikum Erlangen

Der akute Herzinfarkt trifft mehr als 300.000 Menschen pro Jahr in Deutschland, er ist eine der häufigsten Todesursachen. Unglücklicherweise tritt ein Myokardinfarkt häufig auf, ohne dass zuvor Symptome vorliegen. Früherkennung bereits im asymptomatischen Stadium wäre daher ein wichtiges Ziel. Moderne Computertomographen erlauben die Darstellung der Herzkranzgefäße und die Detektion von atherosklerotischen Ablagerungen, die zum Herzinfarkt führen. Kann dies ein Ansatz zur Vorbeugung von Herzinfarkten sein?

Digitale Zwillinge für eine MINT-unterstützte Medizin von morgen
Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Wall, BAdW/Forum Technologie und TU München

Digitale Zwillinge, mathematische bzw. Physik-basierte Computermodelle, Künstliche Intelligenz bzw. Maschinelles Lernen und „Big Data“ versprechen bahnbrechende Innovationen und sogar eine Paradigmenverschiebung für eine patientenspezifische, individualisierte Medizin der Zukunft. In diesem Vortrag werden derartige Konzepte erläutert, konkrete Beispiele gezeigt und sowohl die jeweiligen Potenziale als auch mögliche Risiken diskutiert.

Physics-based simulation and AI in clinical application
Prof. Charles Taylor, Ph.D., University of Texas at Austin, USA, and HeartFlow Inc., California, USA

Patient-specific coronary artery blood flow models constructed from coronary CT angiography images leveraging deep learning A.I. methods and physics-based simulation have transformed the diagnosis of heart disease. Such models have been used for routine clinical decision-making in hundreds of thousands of patients worldwide. This approach enables a new medical paradigm whereby predictive methods can be used to evaluate and select alternate treatment strategies to improve clinical care.

Nanomedizin: vom Labor in die Klinik
Prof. Dr. med. Christoph Alexiou, PD Dr. Dr. habil. med. Christina Janko, HNO-Klinik, SEON, Universitätsklinikum Erlangen, und Silvia Hervás Raluy, Ph.D., TU München

Die Nanomedizin ist ein innovatives Forschungsgebiet zur Entwicklung und Anwendung von Nanotechnologie für die Diagnose und Therapie. Besonders hervorzuheben sind magnetische Nanopartikel, die sich beladen mit Medikamenten oder in Kombination mit Immunzellen durch externe Magnetfelder gezielt steuern lassen, wodurch Therapien effizienter und nebenwirkungsärmer werden. Computermodelle zur Erforschung dieser Methoden eröffnen vielversprechende Perspektiven.

Der digitale Lungenzwilling: neue Wege für Diagnose und Therapie
Dr.-Ing. Jonas Biehler, Ebenbuild GmbH, München

Weltweit leiden über 500 Millionen Menschen an schwerwiegenden Atemwegserkrankungen. Digitale Lungenzwillinge eröffnen völlig neue Wege für Diagnose und Therapie. Durch realitätsnahe Computermodelle und patientenspezifische Daten entsteht ein virtuelles Abbild des Organs, das einzigartige Einblicke in Struktur und Funktion ermöglicht. Krankheiten werden besser verstanden und Therapien können exakt auf den Patienten zugeschnitten werden.