pte20160921021 Forschung/Entwicklung, Medizin/Wellness

Holo-Scan und Tiefenlernen erkennen Malaria

Innovativer Ansatz soll Diagnose in armen Regionen verbessern


Moskito: Malaria-Infektion wird schnell erkennbar (Foto: CDC Global, flickr.com)
Moskito: Malaria-Infektion wird schnell erkennbar (Foto: CDC Global, flickr.com)

Durham (pte021/21.09.2016/10:30) Forscher der Duke University http://duke.edu haben eine Methode entwickelt, um per Computer schnell und treffsicher Malaria zu erkennen. Der Ansatz nutzt holografische Bilder von Zellen in Blutproben und Maschinen-Tiefenlernen, um darin verräterische Details zu identifizieren. Das Team hofft, damit die Basis für einen schnellen, zuverlässigen Malaria-Test geschaffen zu haben, der leicht überall vor Ort durchführbar ist.

Zuverlässiger Schnelltest

2015 gab es weltweit etwa 214 Mio. Malaria-Infektionen und geschätzte 438.000 darauf zurückzuführende Todesfälle. Vebreitet ist die Krankheit besonders in ärmeren Regionen, wo die Ressourcen für eine zuverlässige Labordiagnostik fehlen. Existierende Schnelltests können die Schwere einer Infektion nicht beurteilen, doch diese wäre therapierelevant. Ein zuverlässiger, auch quantitativer und dennoch schneller Test wäre ein großer Vorteil im Kampf gegen Malaria - und die Duke-Forscher hoffen, eben dafür den Grundstein gelegt zu haben.

Der Ansatz nutzt quantitative Phasenspektroskopie, um mittels Laserlicht bei unterschiedlichen Wellenlängen ein holografisches Bild von Zellen im Blut zu erstellen. Dank Tiefenlernen kann ein Computer ermitteln, ob diese von Malaria befallen sind. "Die Technik zeigt einen Weg, wie man tausende Zellen pro Minute verarbeiten könnte", meint Adam Wax, Professor für Biomedizintechnik an der Duke University. Das verspricht eine gewaltige Zeitersparnis gegenüber heutigen Tests, bei der ein Spezialist 40 Minuten braucht, um eine Blutprobe vorzubereiten und per Mikroskop zu untersuchen.

23 verräterische Zeichen

In den Aufnahmen stecken verräterische Details: "Wir haben 23 Parameter gefunden, die statistisch relevant für Malaria sind", sagt Duke-Doktorand Han Sang Park. Auf eben diese konzentriert sich der Algorithmus der Forscher, den sie zunächst mit 1.000 Aufnahmen gesunder und kranker Zellen trainiert haben. In Tests konnte der Algorithmus Malaria-infizierte Zellen dann mit 97- bis 100-prozentiger Erfolgsrate erkennen. Er scheint praxistauglich, vor allem, da der Algorithmus durch weiteres Lernen wahrscheinlich noch genauer wird.

Da der Ansatz nur 23 Parameter und nicht komplette holografische Aufnahmen erfordert, könnte er auch tatsächlich für entlegene Regionen interessant sein. Denn das sollte es möglich machen, mit einem Scanner vor Ort auszukommen. Dieser könnte dann vergleichsweise begrenzte Datenmengen an ein Rechenzentrum übertragen, das die eigentliche Auswertung durchführt. Die Forscher hoffen daher, die Technologie im Rahmen eines Start-ups namens M2 Photonics Innovations markttauglich zu machen.

(Ende)
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