Die Magnetresonanztomographie (MRT) hat sich zum Goldstandard in der klinischen Diagnostik entwickelt, insbesondere für die rechtzeitige Erkennung von Erkrankungen im Weichteilgewebe und Krebs im Frühstadium. Eine quantitative Tumorklassifizierung mit MRT ist jedoch aufgrund mangelnden Kontrasts und geringer Empfindlichkeit bisher nur schwer möglich.
Wissenschaftler vom Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik in Tübingen haben im Niederfeldbereich der Magnetresonanztomographie eine eigenständige Lösung entwickelt. Diese ermöglicht die kontinuierliche Hyperpolarisation der Probe selbst.
Bisherige Hyperpolarisationsmethoden konnten biochemische Reaktionen nur mithilfe eines in den menschlichen Körper injizierten Kontrastmittels untersuchen. Das neue Verfahren hat das Potenzial, das bereits breite Spektrum an Anwendungen in der Magnetresonanztomographie auf kostengünstige Weise zu erweitern. Das bietet die Möglichkeit, eine erschwingliche Diagnostikmethode für den Globalen Süden zu werden. Dies ist ein erklärtes Ziel des Forschungsteams.
Bessere MRT-Bildgebung als bisher möglich
Die Wissenschaftler entwickeln einen neuartigen, kosteneffizienten Niederfeld-Scanner auf der Basis von Hochtemperatur-Supraleitern der zweiten Generation. Projektleiter Pavel Povolni sagt: „Neue Polarisationsverfahren in Kombination mit Deep Learning werden eine deutlich bessere Bildgebung als bisher bekannt ermöglichen.“ Sie würden die Bildauflösung so erhöhen, dass sich einige medizinische Diagnosen mit sehr hoher Genauigkeit stellen ließen.
Das Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik blickt auf eine langjährige Erfahrung in der Grundlagenforschung zur medizinischen Bildgebung und Magnetresonanztomographie zurück. Es ist an einer Reihe wissenschaftlicher Programme beteiligt, die sich mit integrativen medizinischen Problemlösungen der nächsten Generation befassen. Dazu gehört die gezielte Einbindung von Künstlicher Intelligenz.
Zusammen mit seinen Forschern ist das Institut unter anderem Teil des kürzlich gegründeten Zentrums für Bionische Intelligenz in Stuttgart und Tübingen, der Ellis Society, des Tübinger A.I. Centers und des Exzellenzclusters Bionic Intelligence for Health (BI4H), eines von sechs Clustervorhaben der Universität Tübingen.
Kontakt:
Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik
Pavel Povolni, Doktorand und Projektverantwortlicher
E-Mail: pavel.povolni@tuebingen.mpg.de
https://kyb.mpg.de
