Saarbrücker Bioinformatiker tragen zum Verständnis des Alterns bei

Pressemitteilung der Universität des Saarlandes vom 16.07.2020

Wie altern Organismen, Organe und Zellen auf molekularer Ebene? Forscher der Universität Stanford und des Chan-Zuckerberg Biohubs haben einen einzigartigen Datensatz generiert, der es ermöglicht, diese Fragen besser zu beantworten. In dem Forscherteam haben auch Saarbrücker Bioinformatiker mitgewirkt, die maßgeblich zur Datenanalyse beigetragen haben. Die Resultate wurden jetzt in gleich zwei Artikeln im renommierten Journal „Nature“ veröffentlicht.

Professor Andreas Keller vom Zentrum für Bioinformatik der Saar-Universität forscht bereits seit mehr als einem Jahr als Gastprofessor an der kalifornischen Eliteuniversität Stanford. Sein Ziel ist es, auf Einzelzell-Ebene besser zu verstehen, wie Krankheiten wie Alzheimer und Parkinson im menschlichen Körper entstehen. Dazu setzt er gemeinsam mit seinem Team Methoden des statistischen Lernens und der Künstlichen Intelligenz ein. Seinem Ziel ist er nun ein Stück nähergekommen. Über sechs Jahre hinweg hat ein Team insgesamt 23 Gewebe- und Mausorgane in verschiedenen Altersstufen molekular untersucht. Die Komplexität der Forschung zeigt sich unter anderem darin, dass über 160 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler daran mitgewirkt haben, die Daten zu generieren und zu verstehen.

„Dieser Datensatz ist sicher einer der spannendsten und interessantesten, an dem ich in meiner Karriere gearbeitet habe“, stellt Bioinformatiker Keller fest. Und obwohl die Daten jetzt bereits in zwei Nature-Artikeln veröffentlicht wurden, sind sie bei weitem noch nicht vollständig verstanden. Momentan arbeiten die Forscher am Zentrum für Bioinformatik daran, molekulare Signalkaskaden auf Einzelzell-Ebene zu interpretieren. Dadurch versprechen sie sich weitere Erkenntnisse über molekulare Alterungsprozesse und darüber, welche Rolle diese bei der Entstehung von Krankheiten spielen.

Publikationen:

Ageing hallmarks exhibit organ-specific temporal signatures, Nature, 2020

A single-cell transcriptomic atlas characterizes ageing tissues in the mouse, Nature, 2020

Externer Link: www.uni-saarland.de

THI-Studierende entwickeln Transportmittel für Personen mit Handicap

Pressemitteilung der TH Ingolstadt vom 21.07.2020

Patiententransport und Transport bei Evakuierung in Notfällen – Projekt mit südafrikanischer Stiftung Shonaquip

Die Zusammenarbeit von THI-Studierenden mit der südafrikanischen Charity-Stiftung Shonaquip geht in die nächste Runde: Nachdem die Studierenden im vergangenen Semester unter Leitung von Prof. Dr. Marco Di Maio, Professor für Systems Engineering und Ingenieurinformatik, Stehhilfen für südafrikanische Kinder mit Handicap weiterentwickelt hatten, stellte sich eine neue Studierendengruppe nun der Herausforderung, Transportmittel für Personen mit Handicap u.a. zur schnelleren Evakuierung in Notfallsituationen zu konzipieren.

Ziel war es, Transportmittel zu entwerfen, die in Situationen eingesetzt werden können, für die Rollstühle ungeeignet sind. Neben der medizinisch korrekten Positionierung der Person im Transportmittel kam es dabei vor allem darauf an, dass sich der „Transporter“ einfach herstellen, reparieren und vielseitig verwenden lässt. Hierzu muss er sich auch auf schwierigem Untergrund kontrolliert bewegen und platzsparend zusammenklappen lassen, damit die Person beispielsweise von einem Sammeltaxi mitgenommen werden kann.

So entwarfen die Studierenden unter anderem Konzepte für Transportmittel, bei der die Person stabil in einem Stoff-Vollkörpergurt hängt, der mit gefederten Karabinern sicher an einem transportierbaren Rahmen befestigt werden kann. Der Vorteil: Stöße, die beim Transport leicht entstehen können, werden nicht auf den Körper der Person übertragen, die typischerweise sehr empfindlich auf Belastung reagiert. Ein anderes Konzept erlaubt es, die Person zu ziehen, was sich vor allem in unwegsamem Gelände als großer Vorteil erweist.

Die Charity-Stiftung Shonaquip, die die Konzepte nun für eine mögliche Umsetzung prüft, hat den Studierenden bereits Praktika in Südafrika angeboten, in denen sie ihre Konzepte realisieren können.

Externer Link: www.thi.de

Fahrerkabine 4.0: Automatisiertes Belastungsmanagement

Presseinformation des KIT (Karlsruher Institut für Technologie) vom 08.07.2020

Agrarsysteme der Zukunft: Forscherinnen und Forscher des KIT entwickeln anpassungsfähige Mensch-Maschine-Schnittstelle für Mähdrescher

Getreide – zur Herstellung von Nahrungsmitteln und Tierfutter – ist neben Fleisch und Gemüse die Haupteinnahmequelle in der Landwirtschaft. Bedeutendste Getreideart im deutschen Ackerbau ist Weizen mit einer Anbaufläche von rund 3,1 Millionen Hektar im Jahr 2019. Trotz modernster Maschinen gibt es bei der Ernte Phasen einerseits sehr hoher und andererseits relativ geringer Arbeitsbelastung. Forscherinnen und Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) entwickeln nun ein automatisiertes Assistenzsystem, das – orientiert am aktuellen Beanspruchungsniveau – Handlungsempfehlungen ausgeben, damit beim Ausgleich unterstützen und so insgesamt das Wohlbefinden steigern kann.

Bei der Ernte kombiniert ein Mähdrescher mehrere Arbeitsschritte: Über das Schneidwerk nimmt er das Getreide auf und befördert es in das Dreschwerk, in dem es gedroschen wird. Danach wird das Dreschgut gereinigt und gelangt in den Korntank, von dem aus es abtransportiert wird. Intelligente und vernetzte Systeme prägen bereits heute den landwirtschaftlichen Alltag: Knapp 82 Prozent der deutschen Landwirtinnen und Landwirte setzen digitale Technologien ein. „Landwirtschaftliche Erntemaschinen mit einem hohen Automatisierungsgrad können mit GPS-Lenksystemen, Sensoren oder Farm- und Managementsystemen bereits viele Arbeitsschritte eigenständig ausführen“, sagt Patrick Lehr vom Institutsteil Mobile Arbeitsmaschinen (Mobima) am Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST) des KIT. „Dank solcher Systeme lässt sich die Zeit auf dem Mähdrescher auch nutzen, sich um andere Dinge zu kümmern, beispielsweise Managementaufgaben.“

Über den Erntetag verteilt – der häufig mindestens zehn Stunden lang ist – fallen sowohl Zeiten mit hoher als auch mit vergleichsweise niedriger Arbeitsbelastung an: „Verschiedene Studien haben gezeigt, dass es für den Menschen am angenehmsten ist, sich in einem mittleren Beanspruchungsniveau zu bewegen“, erläutert Lehr. Hier setzen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des Mobima und des Instituts für Arbeitswissenschaft und Betriebsorganisation (ifab) an und entwickeln ein Assistenzsystem, das Fahrerinnen und Fahrern abhängig vom aktuellen Beanspruchungsniveau Aufgaben zur Bearbeitung empfiehlt. „Sinnvolle Zusatzaufgaben für Phasen geringer Belastung kommen aus der Buchhaltung, dem Personal- oder Materialmanagement sowie dem privaten Aufgabenfeld. Diese könnten sonst erst nach der Feldarbeit erledigt werden“, erklärt Lehr. „Andererseits ist gerade beim Andreschen – also wenn der Fahrer die Arbeit auf einem neuen Feld beginnt – höchste Aufmerksamkeit gefragt. Da ist dann ein Ausblenden aller irrelevanten Informationen wichtig“. So wirke das System einer Unter- und Überforderung entgegen und halte die Daueraufmerksamkeit kontinuierlich aufrecht.

Intelligente Systeme erkennen Belastung

Die neuartige Fahrerkabine besteht aus mehreren Teilsystemen. Dabei geht es vor allem darum, zu erkennen, wie sehr die Fahrerin oder der Fahrer aktuell beansprucht ist. In Studien untersuchen die Forscherinnen und Forscher vom ifab den Belastungszustand mittels Blickerfassung (Eye-Tracking). Auch ein Fitnessarmband, das mithilfe von Lichtsignalen den Puls ermittelt und so das Stresslevel messen kann, sei vorstellbar. „Mit diesem Input können wir dann Handlungsempfehlungen erstellen“, erklärt Lehr. Diese sollen dann künftig über eine auf Augmented Reality (AR) basierende Schnittstelle ins Sichtfeld des Fahrers projiziert werden, um die Kabine nicht mit Bedienelementen zu überladen.

Die an das Beanspruchungsniveau anpassungsfähige Mensch-Maschine-Schnittstelle habe ökologische, ökonomische sowie gesellschaftliche Vorteile, so Lehr. Durch die digitale Vernetzung der Fahrerkabine werden für die Ernte hilfreiche Informationen wie Wettervorhersagen oder Daten zur Bodenbelastung eingebunden. „Nicht zuletzt kann das neuartige technische System auch den Arbeitsplatz und das Berufsbild insgesamt attraktiver machen“, erläutert Lehr.

Nachdem die Arbeitsgruppe des Mobima inzwischen alle Anforderungen gesammelt und daraus Konzepte für die einzelnen Teilsysteme erstellt hat, entwickeln sie nun konkrete technische Lösungen, die den Zustand der Fahrerin oder des Fahrers erfassen und Interaktionen ermöglichen. Dafür testen sie das System in einem Demonstrator. In einem separaten Versuch zur Zustandserfassung messen sie die Auslastungsgrenze von Probanden, in dem diese eine Hauptaufgabe auf dem Feld, wie das Dreschen, und wahlweise noch eine Nebenaufgabe im Management erledigen. Um die Wünsche und Bedürfnisse der Landwirtinnen und Landwirte hier direkt einbeziehen zu können, hat das Team bereits im Vorfeld Betriebsleitungen, Fahrende und landwirtschaftliche Dienstleister befragt. „Die Mehrheit konnte sich vorstellen, in Zukunft die Zeit, in der der Mähdrescher automatisch arbeitet, auch anderweitig zu nutzen, insbesondere die immer wichtiger werdende Dokumentationspflicht wurde vermehrt genannt“, sagt Lehr.

Die Untersuchungen der Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des KIT sind Teil des Verbundprojekts „Fahrerkabine 4.0: Entwicklung einer beanspruchungsadaptiven Nutzerschnittstelle für Landmaschinenbetreiber“. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung fördert das Projekt mit insgesamt drei Millionen Euro – davon erhält das KIT etwa 1,4 Millionen Euro. Weitere Projektbeteiligte sind die Universität Hohenheim, das Startup R3DT, die Firma InMach, das Unternehmen Budde Industrie Design sowie der europäische Marktführer von Erntemaschinen CLAAS. (as)

Externer Link: www.kit.edu