Das hörende Auto der Zukunft

Presseinformation (Forschung Kompakt) der Fraunhofer-Gesellschaft vom 03.02.2020

Wer heute ein neues Auto kauft, muss auf Features wie ferngesteuertes Einparken, automatisches Spurhalten oder Müdigkeitserkennung nicht verzichten. Autonome Fahrzeuge werden zukünftig auch über einen Hörsinn verfügen. Forscherinnen und Forscher am Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT in Oldenburg haben erste Prototypen für das Erkennen von Außengeräuschen wie Sirenen entwickelt.

Moderne Fahrzeuge verfügen über zahlreiche Fahrerassistenzsysteme, die den Autofahrer entlasten, ihm etwa beim Einparken helfen oder den toten Winkel überwachen. Kamera, Lidar und Radar erfassen die relevanten Objekte in der Umgebung, sie fungieren quasi als Augen. Was den Automobilen bislang noch fehlt, ist der Hörsinn, sprich Systeme, die in der Lage sind, Außengeräusche wahrzunehmen und einzuordnen. Sie werden künftig im Zusammenspiel mit intelligenten Radar- und Kamerasensorik die Grundlage für das autonome Fahren bilden. Um das »hörende Auto« zu realisieren, entwickeln Forscherinnen und Forscher am Fraunhofer IDMT in Oldenburg KI-basierte Technologien zur akustischen Ereigniserkennung.

»Für autonome Fahrzeuge existieren externe akustische Wahrnehmungssysteme bisher nicht, trotz Ihres hohen Anwendungspotenzials. Sie signalisieren beispielsweise im Bruchteil einer Sekunde, wenn ein Fahrzeug mit eingeschaltetem Martinshorn naht. So weiß das autonome Fahrzeug, das es ausweichen muss, damit eine Rettungsgasse gebildet werden kann«, sagt Danilo Hollosi, Gruppenleiter Akustische Ereignisdetektion am Fraunhofer IDMT in Oldenburg. Neben der Sirenenerkennung gibt es zahlreiche weitere Szenarien, wo ein akustisches Frühwarnsystem unerlässlich ist: beim Einbiegen in Spielstraßen, aber auch zum Erkennen von gefährlichen Situationen oder Fehlern – etwa wenn ein Nagel im Reifen steckt. Darüber hinaus kann das System die Zustandsüberwachung des Fahrzeugs übernehmen oder per Spracherkennung als Notrufsäule fungieren.

KI-basierte Algorithmen analysieren die Geräusche

Um das »hörende Auto« zu verwirklichen, bringen die Entwicklerinnen und Entwickler am Fraunhofer IDMT in Oldenburg spezielle Projekterfahrungen im Bereich Automotive sowie gruppenübergreifende Kompetenzen mit. Zu den Herausforderungen zählen die optimale Signalaufnahme durch Sensorpositionierung, die Signalvorverarbeitung und – verbesserung sowie die Störgeräuschbefreiung. Eigene Beamforming-Algorithmen ermöglichen die dynamische Lokalisation von sich bewegenden Schallquellen, wie beispielsweise das Martinshorn an einem Einsatzfahrzeug. Die Ereignis-Erkenner des IDMT wurden zuvor über Machine-Learning-Verfahren mit den akustischen Signaturen der relevanten Töne trainiert. Hierfür wurden eigens akustische Bibliotheken angelegt. So entstehen intelligente Sensorplattformen mit effektiver Erkennerleistung. Eigens entwickelte KI-basierte Algorithmen zur Audioanalyse ermitteln die Stör- und Zielgeräusche. »Wir wenden Methoden des Maschinellen Lernens an. Wir trainieren unsere Algorithmen mit unterschiedlichsten, zuvor erhobenen Geräuschen«, so Hollosi. Gemeinsam mit Industriepartnern wurden bereits erste Prototypen realisiert, die Mitte des kommenden Jahrzehnts marktreif sein sollen.

Die akustische Sensorik der IDMT-Forscherinnen und -Forscher setzt sich aus eingehausten Mikrofonen, Steuergerät und Software zusammen. Außen am Fahrzeug angebracht nehmen die Mikrofone den Luftschall auf. Die Sensoren leiten die Audiodaten an ein spezielles Steuergerät weiter, wo diese dann zu relevanten Metadaten weiterverarbeitet werden. In vielen anderen Anwendungsfällen, zum Beispiel im Sicherheitsbereich, in der Pflege oder bei Consumer-Produkten, verwerten smarte Sensoren die Audiodaten direkt und geben nur Metadaten weiter.

Die computerbasierten Verfahren zur Ereigniserkennung des Forscherteams lassen sich in angepassten Varianten auch in anderen Branchen und Märkten einsetzen, etwa zur Qualitätssicherung in der industriellen Produktion. Hier verarbeiten intelligente akustische Sensoren batteriebetrieben Audiosignale von Maschinen und Anlagen. Aus den Informationen, die drahtlos an eine Auswerteeinheit weitergeleitet werden, lassen sich Rückschlüsse auf den Zustand der Fertigungsanlagen ziehen und mögliche Schäden vermeiden. Automatische Spracherkenner ermöglichen berührungslose Dokumentationssysteme für professionelle Einsatzzwecke, beispielsweise in der Turbinenwartung.

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Schnelltest für die Asthma-Diagnose

Presseinformation (Forschung Kompakt) der Fraunhofer-Gesellschaft vom 02.12.2019

Mit mehr als 235 Millionen Patienten ist Asthma weltweit eine der häufigsten Atemwegserkrankungen. Bei Kindern ist eine Diagnose oft schwerer zu stellen als bei Erwachsenen. Frühzeitig erkannt, lässt sich die Krankheit gut behandeln. Ein Forscherteam an der Fraunhofer-Einrichtung für Marine Biotechnologie und Zelltechnik EMB entwickelt gemeinsam mit Hightech-Unternehmen einen Schnelltest, der zur Asthma-Diagnose nur einen Tropfen Blut benötigt. Dabei bedienen sich die Partner der Methode des Maschinellen Lernens.

Atemnot, Kurzatmigkeit und Husten sind nur einige der möglichen Beschwerden bei Asthma. Betroffene leiden anfallsartig unter einer Verengung der Bronchien. Entscheidend ist es, die Krankheit rasch zu erkennen. Nur so lässt sich verhindern, dass die Atemwege bleibend geschädigt werden oder sogar Asthmaanfälle drohen, die schlimmstenfalls tödlich enden können. Insbesondere bei Kindern ist es wichtig, die Krankheit frühzeitig festzustellen, um schnell zu intervenieren und die Beschwerden zu lindern. Doch die Diagnose ist bei den Kleinen komplizierter und langwieriger als bei Erwachsenen. Manche Messverfahren, bei denen man in einen Schlauch pustet, sind bei kleinen Kindern nicht möglich. Zeitaufwändige Lungenfunktionstests eignen sich erst ab einem Alter von vier bis fünf Jahren. Im vom Land Schleswig-Holstein geförderten Projekt »KillAsthma« widmet sich die Fraunhofer EMB gemeinsam mit der Pattern Recognition Company und der Raytrix GmbH dieser Problematik. Mit einem neuen Schnelltest soll das Ergebnis bereits nach 60 bis 90 Minuten vorliegen. Der Clou: Für die Asthma-Diagnose sind lediglich ein Tropfen Blut und die darin befindlichen Immunzellen erforderlich.

KI-gestützte Analyse von Immunzellen

Das Bewegungsprofil der Blutzellen von Asthmatikern unterscheidet sich von dem gesunder Menschen. »Bei Asthma ist die Bewegung der Immunzellen stark verlangsamt, wenn sie einen Entzündungsreiz erfahren«, erklärt Dr. Daniel Rapoport, Leiter der Arbeitsgruppe Zellprozessierung an der Fraunhofer EMB. Dieses Wissen macht sich die Forschergruppe bei der Entwicklung des Testsets zunutze. Die Idee ist es, die Immunzellen aus dem Tropfen Blut unter einem eigens entwickelten holografischen Mikroskop etwa 90 Minuten lang zu beobachten und anhand ihrer Bewegungsmuster einzuschätzen, ob eine Asthmaerkrankung vorliegt. Das Mikroskop, auch als Zellscanner bezeichnet, ermöglicht ein automatisches, dreidimensionales Tracking der Zellen in Echtzeit. Eine entscheidende Rolle kommt der Künstlichen Intelligenz (KI) zu, die in den komplexen Bewegungsmustern tausender Zellen charakteristische Muster erkennt.

Doch wie funktioniert die Technologie im Detail? Das Blut und eine Substanz, die den Entzündungsreiz auslöst, werden in eine mikrofluidische Kartusche gefüllt und anschließend in das miniaturisierte Mikroskop geschoben. Dieses umfasst eine LED und einen optischen CMOS-PhotoSensor, der mit der Computersoftware verbunden ist. Die Bildauswertung erfolgt mittels eigens entwickelter Algorithmen. »Wir können 2000 bis 3000 Zellen zeitgleich beobachten, wodurch eine hohe statistische Genauigkeit gewährleistet ist«, so Rapoport. Die ermittelten Bewegungsmuster werden anschließend an ein neuronales Netz übergeben. Selbstlernende Algorithmen analysieren die Blutzellbewegungsmuster und errechnen den diagnostischen Index. »Mit KI kann man Abweichungen der Muster erkennen. Um die Unterschiede zu erfassen, verwenden wir selbstlernende Algorithmen. Anhand vieler Trainingsdaten lernen die neuronalen Netze Muster und können die Profile von Kranken und Gesunden unterscheiden.«

Methode auf andere Krankheiten erweiterbar

Dies lässt den Rückschluss zu, dass KI in der Lage ist, auch andere Abweichungen von der Norm zu lernen. »Mit unserer Methode lassen sich auch andere Krankheiten analysieren. Dies gilt insbesondere für Autoimmun- und chronisch entzündliche Erkrankungen wie Morbus Crohn, Colitis Ulcerosa und Rheuma. Hier sind die Diagnosen langwierig und lassen sich mit einem angepassten Schnelltest deutlich beschleunigen«, sagt der Lübecker Forscher. »Erste Tests sind erfolgreich abgeschlossen. Die Bildauswertung ergab, dass unser holografisches Mikroskop einem Hochleistungsmikroskop überlegen ist.« Rapoport und seine Projektpartner optimieren derzeit die Hardware sowie das Verfahren. Fernziel ist, die individuelle Ausprägung von Asthmaerkrankungen zu erkennen, um einen personalisierten Behandlungsplan entwickeln zu können.

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Intelligente Kniebandage soll künftig bei Arthrose entlasten

Presseinformation des KIT (Karlsruher Institut für Technologie) vom 07.11.2019

Sportwissenschaftler, Mediziner, Informatiker und Industriepartner entwickeln einen mit Sensoren bestückten Prototyp, der mit selbstlernenden Algorithmen Belastungen einschätzen soll

Die intelligente Kniebandage „Anthrokinemat“ soll Arthrose-Patientinnen und -Patienten künftig bei der richtigen Dosierung ihrer alltäglichen Bewegungen unterstützen. Dabei werden sämtliche relevanten Daten zur Belastung der Gelenke gesammelt und aufs Handy der Betroffenen übertragen. Die Grundlagen für die Entwicklung der Bandage haben in den vergangenen drei Jahren Sportwissenschaftler des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) mit Fördermitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) geschaffen. Partner sind die Universität Bremen sowie der Bandagen-Hersteller Bauerfeind und das Sensortechnikunternehmen ITP. In einem zweiten Forschungsprojekt soll nun ein Prototyp entwickelt werden.

„Bei der Prävention und der Behandlung einer Arthrose-Erkrankung spielt außer Gewicht und Ernährung vor allem das richtige Maß an Bewegung eine wichtige Rolle“, sagt Sportorthopäde Professor Stefan Sell vom Institut für Sport und Sportwissenschaft (IfSS) des KIT. Dieses richtige Maß zu finden, sei allerdings keine einfache Aufgabe und nur wenige Menschen und gut austrainierte Sportlerinnen und Sportler könnten die Signale ihres Körpers ohne fachliche Unterstützung richtig deuten. Der mit zahlreichen Sensoren ausgestattete Anthrokinemat soll Arthrose-Patientinnen und -Patienten deshalb vor dem Überschreiten der Belastungsgrenze per Warnsignal aufs Handy für mögliche Folgeschäden sensibilisieren. „Wer an Arthrose leidet, sollte sich am besten jeden Tag eine gewisse Zeit lang intensiv bewegen“, rät Sell. Eine übermäßige Belastung wie etwa eine mehrstündige Wanderung könne dagegen für Stress in den geschädigten Gelenken sorgen. Die Folge solcher Überbelastung seien oft wochenlange Schmerzen.

Maschinelles Lernen: Algorithmen trainieren mit Bewegungsdaten

Als größte Herausforderung bei der bisherigen Entwicklung der Bandage bezeichnet Professor Thorsten Stein, Leiter des BioMotion Centers am IfSS, die Suche nach einem passenden Algorithmus zum Quantifizieren der Kniebelastung. „Die Sensoren können lediglich Bewegung messen, nicht die Belastung an sich. Bei der Arthrose dürfen die Gelenke aber nicht allzu stark belastet werden – und deshalb müssen wir die Kräfte im Innern des Knies möglichst genau einschätzen können“, betont Stein. Zur Lösung dieses Problems sind Algorithmen des Maschinellen Lernens – künstliche neuronale Netze – im Einsatz. Dabei wird ein Algorithmus mit Bewegungsdaten trainiert: Der Algorithmus lernt im Laufe des Trainingsprozesses automatisch die mit einer Bewegung einhergehenden Kräfte im Knie zu schätzen. Teile dieser Forschungsergebnisse haben die Arbeitsgruppen von Sell und Stein bereits in der Fachzeitschrift Sensors publiziert.

„Die Arthrose ist eine echte Volkserkrankung“, sagt Stefan Sell. Laut den offiziellen Statistiken haben in Deutschland rund 35 Millionen Menschen radiologische Zeichen einer Arthrose und rund zehn Millionen davon sind manifest erkrankt. Weil der Gelenkverschleiß mit steigendem Alter zunimmt, leidet jeder vierte Bundesbürger über 50 Jahre und etwa 80 Prozent der über 75-Jährigen an einer Arthrose. Am häufigsten betroffen ist die Wirbelsäule, ebenfalls weit verbreitet sind Arthrosen an Knie- und Hüftgelenk. (eki)

Publikation:
Bernd J. Stetter, Steffen Ringhof, Frieder C. Krafft, Stefan Sell, Thorsten Stein: Estimation of Knee Joint Forces in Sport Movements Using Wearable Sensors and Machine Learning. Sensors, 2019. DOI: 10.3390/s19173690.

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Sanftere künstliche Beatmung

Presseinformation der Fraunhofer-Gesellschaft vom 04.11.2019

In der Intensivmedizin ist die künstliche Beatmung häufig das letzte Mittel, um das Leben eines Patienten zu retten. Leider kann sie mit akuten oder chronischen Lungenschädigungen einhergehen – insbesondere wenn das Beatmungsgerät gegen den Atemimpuls des Patienten arbeitet. Forscherinnen und Forscher der Mannheimer Fraunhofer-Projektgruppe für Automatisierung in der Medizin und Biotechnologie entwickeln einen neuartigen Sensor, mit dessen Hilfe gerade bei Frühgeborenen und Kindern die Beatmung sanfter gestaltet werden soll. Ein Prototyp des Sensors ist vom 18. bis 21. November 2019 auf der MEDICA in Düsseldorf zu sehen (Halle 10, Stand G05).

In der intensivmedizinischen Pflege von Frühchen ist eine künstliche Beatmung aufgrund der unterentwickelten Lunge häufiger notwendig. Dabei können verschiedene Komplikationen auftreten: Ein Volutrauma entsteht, wenn das Beatmungsgerät zu viel Luft in die kleine Lunge presst. Zu einem sogenannten Barotrauma kommt es, wenn der Apparat Luft mit zu hohem Druck einleitet, besonders wenn das Frühchen eigentlich gerade ausatmen möchte. Um beides zu vermeiden, gehen die Ärzte bei den Kleinsten besonders vorsichtig vor. Beispielsweise wird der Tubus nicht wie beim Erwachsenen luftdicht mit der Luftröhre abgedichtet. So kann immer ein wenig Luft entweichen und das Risiko eines Traumas wird verringert. Die optimale Beatmung der kleinen Patienten wird dadurch jedoch erschwert.

Jan Ringkamp und Dr. Jens Langejürgen von der Fraunhofer-Projektgruppe für Automatisierung in der Medizin und Biotechnologie PAMB des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung IPA arbeiten deshalb an einem sanfteren Verfahren. Thorax-Monitoring heißt der kleine Apparat, den die Forscher entwickelt haben. »Im Prinzip ist das ein Messgerät, das erkennt, ob ein künstlich beatmeter Patient gerade ein- oder ausatmen möchte«, erklärt Ringkamp. »Damit wäre ein Beatmungsgerät in der Lage, sich ohne Verzögerung an die Wünsche des Patienten anzupassen. Keine Volu- oder Barotraumata mehr und eine optimale Beatmung – so die Vision.«, ergänzt Langejürgen.

Thorax-Monitoring erkennt den Wunsch des Patienten

Das Thorax-Monitoring verwendet zwei Antennen, die sich auf oder neben dem Brustkorb des Patienten anbringen lassen. Die eine sendet eine elektromagnetische Welle aus, die andere empfängt sie. Dabei machen es sich die Wissenschaftler zunutze, dass Muskeln, Fett und Gewebe andere elektrische Eigenschaften besitzen als die Atemluft in der Lunge. Klingt kompliziert, ist aber ganz einfach: Beim Einatmen füllen sich die Lungenflügel mit Luft und dehnen sich aus. In der Luft kommt die elektromagnetische Welle schneller voran als im Gewebe. Beim Ausatmen ist es umgekehrt: Die Lungenflügel fallen in sich zusammen, die elektromagnetische Welle muss sich vor allem durch Gewebe kämpfen und kommt langsamer vorwärts.

Es gibt also einen deutlich messbaren Unterschied zwischen Ein- und Ausatmen, den das Thorax-Monitoring registriert. Das funktioniert auch bei Frühchen und anderen Patienten, die nicht selbst atmen können, dies aber versuchen. »Selbst wenn sich die Lunge nur minimal ausdehnt oder zusammenzieht, wirkt sich das auf den Signalverlauf aus. Wir können im Labor nachstellen, dass wir Änderungen deutlich unter einem Milliliter identifizieren können«, erklärt Ringkamp. »Thorax-Monitoring erkennt also sozusagen den Wunsch des Patienten und kann das Beatmungsgerät anweisen, ihn dabei zu unterstützen. Ein Vorteil unseres Ansatzes besteht darin, dass wir den Patienten hierfür nicht berühren müssen. Dies ist gerade bei der empfindlichen Haut von Frühchen wichtig«, so Langejürgen.

Einen frühen Prototyp haben die Wissenschaftler bereits gebaut und getestet. Im November stellen sie ihn auf der MEDICA dem Fachpublikum in Halle 10 am Stand G05 vor. Zu sehen ist auf dem Messestand eine kleine Puppe, die an einen Beatmungsbeutel angeschlossen ist und von Besuchern beatmet werden kann. Der Körper der Puppe ist mit Wasser gefüllt, ihre künstliche Lunge verdrängt das Wasser im Körper, auf ihrem Brustkorb sind die beiden Antennen angebracht. Ein Bildschirm zeigt das verarbeitete Signal des Thorax-Monitoring.

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Bessere Versorgung für diabetische Füße

Presseinformation (Forschung Kompakt) der Fraunhofer-Gesellschaft vom 01.10.2019

Menschen mit Typ2-Diabetes leiden oftmals an schlecht heilenden, infizierten Wunden an den Füßen. Bisher dauert es jedoch zwei Tage, um über eine Bakterienkultur die Erreger samt ihrer Resistenzen zu identifizieren, die die Wunde infizieren – und somit ein wirksames Antibiotikum zu finden. Mit Hilfe eines neuartigen Schnelltests von Fraunhofer-Forscherinnen und -Forschern funktioniert dies künftig in einer Stunde.

Fast tausend Menschen erkranken Tag für Tag in Deutschland an Diabetes – mehr als 90 Prozent davon an Typ2-Diabetes. Und das mit steigender Tendenz: Sowohl in Europa als auch weltweit nehmen die Erkrankungszahlen zu. Zu den Begleiterkrankungen bei Typ2-Diabetes gehört unter anderem eine Schädigung von Nervenzellen: Die Betroffenen verlieren das Gefühl in den Extremitäten und ziehen sich häufig schlecht heilende Wunden zu. Diese Wunden werden oft mit verschiedenen Erregern infiziert. Ärzte behandeln daher üblicherweise mit Antibiotika. Das Problem: Nicht jedes Antibiotikum wirkt gegen jeden Erreger, es treten mittlerweile viele Resistenzen auf. Die Mediziner nehmen aus diesem Grund einen Abstrich der Wunde und lassen im Labor eine Bakterienkultur anlegen. Diese gibt Aufschluss über die Art der Erreger ebenso wie über die vorhandenen Resistenzen. Allerdings dauert es zwei Tage, bis ein solches Ergebnis vorliegt. Kritisch ist das unter anderem in Indien, wo die Anreise zum nächsten Krankenhaus oftmals sehr lange dauert und die meist nicht-stationäre Behandlung vielfach erst nach einigen Wochen angepasst werden kann. Auch fördert eine Behandlung mit Breitbandantibiotika oder nicht wirkungsvollen Antibiotika langfristig die weitere Ausbildung von Resistenzen.

Eine Stunde statt zwei Tage

Ein neuartiger Schnelltest ermöglicht es Medizinern, von Anfang an auf das passende Antibiotikum zu setzen. Entwickelt haben ihn Forscherinnen und Forscher der Fraunhofer-Institute für Zelltherapie und Immunologie, Institutsteil Bioanalytik und Bioprozesse IZI-BB (Potsdam) und für Elektronische Nanosysteme ENAS (Chemnitz) gemeinsam mit der Firma BiFlow Systems GmbH und Partnern in Indien im Projekt MIDARDI. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF und das Indo-German Science & Technology Centre IGSTC fördern das Vorhaben. »Mit unserem Schnelltest lässt sich innerhalb von einer Stunde bestimmen, welche Bakterien die Wunde besiedeln und welche Resistenzen sie aufweisen – und somit bereits direkt zu Beginn der Behandlung das passende Antibiotikum auswählen«, sagt Dr. Harald Peter, Gruppenleiter am Fraunhofer IZI-BB.

Statt wie bisher eine Bakterienkultur anzulegen und zu beobachten, wie die Bakterien auf verschiedene Antibiotika reagieren, analysiert der Schnelltest die DNA der Bakterien. Der Arzt nimmt einen Abstrich der Wunde und gibt die Wundflüssigkeit auf den Eingangsbereich der etwa Smartphone-großen Kartusche. Im Inneren werden die Bakterien extrahiert, ihre DNA freigelegt und zerteilt. Auf einem Biosensor, der in der Kartusche integriert ist, befinden sich spezielle Fängermoleküle: Sie bilden das passende Gegenstück zu den Erbgutsträngen der Bakterien bzw. des mutierten Erbguts, das bestimmte Resistenzen hervorruft. Passt ein Erbgutstrang zu einem bestimmten Fänger, bindet dieses DNA-Stück daran, während die Erbgutstränge an allen anderen Fängern durch einen Spülgang entfernt werden. Das Leuchten der fluoreszenzmarkierten bakteriellen DNA verrät, an welchen Fängermolekülen das Erreger-Erbgut gebunden hat – und somit auch, um welche Erreger es sich handelt und welche Resistenzen diese aufweisen.

Das Forscherteam vom Fraunhofer ENAS hat Teile der aufwändigen Probenvorbereitung der DNA-Stränge entwickelt. »Wir haben beispielsweise dabei geholfen, dass die DNA der Erreger in Stücke passender Länge verdaut werden und somit an die immobilisierten Fängermoleküle binden kann«, erläutert Andreas Morschhauser, Gruppenleiter am Fraunhofer ENAS. Die BiFlow Systems GmbH stellte die Kartusche bereit, die sowohl den Biochip aufnimmt als auch das gesamte Probenhandling realisiert. Sie sorgten unter anderem dafür, dass die Flüssigkeiten wie gewünscht durch den Chip bewegt werden – etwa indem elektrisch gesteuert Gas erzeugt wird, das wiederum eine Membran wie einen Ballon aufbläst und somit die Flüssigkeit weiterpumpt. Die Kolleginnen und Kollegen des Fraunhofer IZI-BB konzipierten den Biochip. »Auf 5×5 Millimetern können wir – wenn nötig – bis zu 400 unterschiedliche Fängerstränge unterbringen, in Abständen von weniger als hundert Mikrometern«, beschreibt Dr. Peter den Biosensor.

Auch für andere medizinische Analysen geeignet

Der Schnelltest ist keineswegs auf infizierte Wunden beschränkt. So lässt er sich auch bei Blutvergiftungen oder im Veterinärbereich für eine Mastitis – also eine Milchdrüsenentzündung – bei Milchkühen einsetzen. Nötig ist nur ein anderer Biochip mit angepassten Fängermolekülen. »Innerhalb von etwa zwei Wochen können wir den Biochip an eine andere Fragestellung anpassen«, konkretisiert Dr. Peter. Auch kann der Schnelltest für alle Arten von Proben ausgelegt werden, sei es Wundflüssigkeit, Blut, Urin oder Kot. In etwa zwei bis drei Jahren, so schätzen die Experten, könnte der Schnelltest auf dem Markt sein.

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