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INTRODUCTION

CD3 typically refers to Cluster of Differentiation 3. T cells have a combination of proteins on their cell surface called CD3.  a type of immune cell involved in adaptive immune responses. It is essential for the growth, activation, and signaling of T cells. In both research and diagnostics, CD3 is frequently employed as a marker to distinguish and describe T cells.

Function CD3

When the T cell receptor (TCR) complex is activated, CD3 plays a crucial role in signal transmission. It is crucial for the activation of T cells, which triggers immunological reactions. To ensure optimal antigen recognition abilities, CD3 is crucial in T cell growth and maturation. Also known as a co-receptor, CD3 facilitates TCR binding to antigen-presenting cells for effective T cell activation.

Structure CD3

The CD3 complex consists of CD3γ, CD3δ, CD3ε, and CD3ζ subunits. CD3γ, CD3δ, and CD3ε form a heterodimeric complex with extracellular, transmembrane, and cytoplasmic domains. CD3ζ exists as a homodimer and contains extracellular, transmembrane, and cytoplasmic regions. The CD3 complex associates with the T cell receptor (TCR) α and β chains to form the functional TCR-CD3 complex on the surface of T cells. The cytoplasmic tails of CD3ε and CD3ζ contain immunoreceptor tyrosine-based activation motifs (ITAMs), which play a role in intracellular signaling upon TCR engagement. 

CD3 protein (epsilon /delta ectodomain dimer). CD3 is present on the surface of T-lymphocytes and is required for T-cell activation.

• The γ subunit of the CD3 complex is commonly known as CD3 gamma.
• The δ subunit of the CD3 complex is commonly known as the CD3 delta.
• The ε subunit of the CD3 complex is commonly referred to as CD3 epsilon.
• The ζ subunit of the CD3 complex is commonly referred to as CD3 zeta.

Function CD3 in the immune response 

CD3 is responsible for transmitting intracellular signals upon T cell receptor (TCR) engagement, leading to T cell activation and initiation of immune responses. It plays a crucial role in T cell development, ensuring proper maturation and selection of functional T cells. CD3 acts as a co-receptor, enhancing TCR binding to antigen-presenting cells for efficient T-cell activation. CD3 is essential for T cell-mediated immune responses and immune system functionality.

Schematic representation of the T-cell receptor-CD3 complex. The heterocomplex is formed by variable TCR-α and TCR-β chains coupled to three dimeric signaling transduction modules CD3δ/ε, CD3γ/ε, and CD3ζ/ζ or CD247. CD3, Cluster of differentiation 3; CD247, a cluster of differentiation 247 or CD3ζ/ζ; ITAM, immunoreceptor tyrosine-based activation motif; TCR, T-cell receptor.

CD3 uses in annotations.

CD3 is used for annotations because it is a reliable marker specifically expressed on T cells. It enables accurate identification and annotation of T cells within tissue samples or cellular populations. CD3 staining aids in quantifying T cell numbers, assessing their distribution, and studying their role in diseases. Additionally, CD3 annotations offer important diagnostic and prognostic data as well as a way to track the success of targeted or immunotherapy treatments.

Detection and analysis

The following steps were taken to detect, assess, and annotate CD3 expression:

1. Sample preparation: HeLa cells were treated with paraformaldehyde to preserve their structure and antigenicity. To allow antibody penetration into the cells, Triton X-100 was used to permeabilize the cells.
2. Blocking: The cells were treated with a blocking solution containing 10% serum to reduce non-specific binding. This process reduces background staining and improves antibody binding selectivity.
3. Incubation with antibodies: The cells were treated with a combination of two primary antibodies: mouse anti-beta tubulin and a polyclonal antibody against CD3/CD8 (Product # PA5-102404). A 1:200 dilution of the CD3/CD8 antibody was utilized. This primary antibody identifies just CD3 or CD8 proteins in the sample.
4. After incubating with primary antibodies, the cells were tagged with secondary antibodies conjugated with fluorescent dyes. The CD3/CD8 antibody was detected using a goat anti-rabbit IgG Alexa Fluor 594 (red) antibody, while the beta-tubulin antibody was detected using a goat anti-mouse IgG Alexa Fluor 488 (green).
5. Imaging and analysis: Images of the stained cells were captured using a fluorescence microscope. The presence of CD3/CD8 is indicated by the red fluorescence, while beta tubulin is represented by the green fluorescence. The expression and localization of CD3/CD8 can be assessed by comparing and evaluating fluorescence signals.
6. Annotation: Annotations can be established based on observed fluorescence patterns to identify CD3/CD8-positive cells or specific cellular areas where CD3/CD8 is located. This data can be utilized to further analyze and interpret the biological significance of CD3/CD8 in the experimental system.

HSA KIT SOFTWARE

By automating cell detection, enabling quantitative analysis of CD3 expression, providing annotation tools for marking CD3-positive cells, facilitating visualization of staining patterns, assisting in data management, providing advanced image processing algorithms, and improving the efficiency and accuracy of CD3 annotation tasks, HSA KIT software plays a critical role in making CD3 annotations.

The HS Analysis software is quite useful in assisting medical practitioners in detecting diseases. It allows them to diagnose and assess numerous medical disorders by evaluating high-resolution images of tissues and organs.

The HS Analysis touch

HS-analysis provides quality control and analysis services for raw materials and final products in a variety of industries, including pharmaceuticals, cosmetics, food, and agriculture. Chemical and physical testing, microbiological analysis, and stability testing are among the analytical services provided by the organization.

The latest artificial intelligence is a vital technology for the automatic interpretation of tissue samples in the HS Analysis program.

 By evaluating high-resolution photographs of tissues and organs, the HS Analysis program can assist medical practitioners in diagnosing illnesses. And, when the program generates data characterizing the patient’s current health, it will aid doctors in picking the appropriate therapy.

The images below show the CD3 of HS Analysis KIT

Follow these steps to create CD3 annotations in HSA KIT software:

1. Open the image with the T-cell imaging or immunofluorescence staining that you want to annotate with CD3.

2. Using the software’s drawing tools, manually outline or trace the CD3-positive portions on the image. Annotations are often created using forms such as polygons, or circles.

3. Within the software, locate the color channel settings or channels panel. You can adjust the visibility of specific color channels using this panel.

Find the blue color channel in the channels panel and turn it off. This will disable the blue color, rendering it invisible in the image.

Similarly, under the Channels panel, locate the red color channel and disable its appearance. This will disable the red color.

4. Check that the image now only shows the green color channel, which reflects the CD3 staining.

5. Using the appropriate annotation tools, create the desired annotations on the CD3-positive locations.

Show this video to clarify further.

Future Directions

For a better understanding of T-cell biology and disease-related insights, the future of image analysis for CD3 holds the potential for automation, AI-driven algorithms, high-throughput analysis, multiplexing and spatial analysis, deep learning-based segmentation, integration with omics data, and interactive visualization.

Analyzing psoriasis skin disease in HSA KIT deep learning software is able to detect a skin that caused by psoriasis, Psoriasis is a chronic autoimmune disease that primarily affects the skin, causing it to develop red, scaly patches, Specialists at HS Analysis are able to use advanced deep learning AI software to diagnose this disease to use it in clinics, institutions and health care facilities.

Knowing your psoriasis type can help your healthcare provider create a treatment plan. Most people experience one type at one time, but it is possible to have more than one type of psoriasis.

Artificial intelligence

HSA kit works on the development of AI machine and deep learning methods which refers to the simulation of human intelligence in machines that are programmed to perform tasks that typically require human intelligence. AI systems are designed to perceive their environment, reason about it, and take appropriate actions to achieve specific goals.  Deep learning can be utilized to define or identify skin diseases by leveraging its ability to learn intricate patterns and features from large datasets.

The HS Analysis‘ touch:

 One key technology of automatic interpretation of tissue samples in the HS Analysis software is the latest artificial intelligence. We are developing a DL in the cloud to analyze smartphone images in 2D, but also surface features (heatmaps and thus 3D) with CNNs. we have the ability to create ground truth data and train models for both detection of skin and detection of plaques.

How we develop our AI: Firstly, we collect real data images and annotate them based on colors for the skin we use yellow and we annotate all the shown skin areas in the picture to get the best possible AI model with minimum mistakes.

Examples on skin AI annotations:

The next step Is we annotate inflamed areas on the skin using red color and then we train the model too be able to automatically detect the plaques.

Examples on plaques AI annotations:

Model training :

We train each model individually Then we tests and optimize the models, we use our testing dataset to evaluate how well our AI model performs on the task of distinguishing psoriasis from other skin conditions and normal skin. The datasets consist of various images, each image is detected 100 times ,we select segmentation model type which detect object and draw exact border around objects the structures depends on the AI that we want which are skin or inflamed , and we use (horizontal-flip, vertical-flip, and rotation) in order to not change the meaning of the image, and we train the newest model version based on the existing versions. 

The Future Of HSA KIT AI’S

A very important aspect of this project is looking to improve the AI model  in the future and there are a lot of ideas that we can integrate and develop to improve the quality and versatility of the AI model to include and be able to detect the skin and plaques for many different photos and different types of noise and artefacts and get a better and more accurate result despite these artefacts. We take a look at the challenges and artefacts and find there are different types of them and the task is for the AI to be able to detect the correct targets despite these artefacts being present in the image.

Here are some of these Types of noise or artefacts that we want to improve on:

1-Image blurring: blurring is one of the most common things that will hinder the AI from correctly detecting and solving this problem will be very helpful to detect skin and plaques from other background objects.

2-Lighting and Shadows: Another very common artefact is the light and shadow presence and the different contrast that happens on the image that detours the detection.

3-Out of focus images: Almost all of the images that were used to train the Al model are from smartphones and sometimes the patient sends images that are out of focus.

4-Edges and boarders accuracy: To have an excellent and highly accurate model annotating the edges and boarders accurately is very important to not include any other unwanted objects or pixels that will affect the model accuracy.

5-Unwanted images: Having the ability to automatically exclude images that are not useable to annotate be it by not including any skin or having the identity of the patient visible and having inappropriate or private images being sent.

Being able to beat these challenges in the future will certainly make the AI model extremely accurate and having state of the art annotations.

Explainable Artificial Intelligence (xAI)

Explainable Artificial Intelligence (xAI) is a field focused on developing AI systems that can provide understandable explanations for their decisions and actions. Unlike traditional AI models that often operate as „black boxes,“ xAI aims to enhance transparency and interpretability in AI systems. By incorporating techniques such as rule-based systems, decision trees, attention mechanisms, or generating textual or visual explanations, xAI enables users to comprehend the reasoning behind AI outputs. This has significant implications for various sectors, including healthcare, finance, and law, where the ability to understand AI decisions is crucial. With explainability, experts can validate and verify AI models, identify biases or errors, and ensure fairness and ethical standards are maintained. Moreover, xAI empowers individuals to make informed decisions based on AI outputs, fostering trust, accountability, and the responsible use of AI technologies in our daily lives.

This video shows how we train the skin and plaques models and test it.

Kassenlose Einkaufsfilialen – ein Schritt in die Zukunft?

Amazon schreitet mit seiner „Just Walk Out“ Technologie Richtung autonomen Einzelhandel.

Am 4. März dieses Jahres eröffnet Amazon seinen ersten kassenlosen Supermarkt in Europa. Das Konzept ist für Händler und Verbraucher angenehm unkompliziert. Beim Betreten des Ladens authentifiziert sich der Kunde via App und wird mittels framebasierter Bilderkennung im Laden getrackt. Dabei unterstützen Sensoren wie Regalwaagen die Verfolgung des Einkaufs. Bezahlt wird automatisch beim Verlassen der Filiale.

Für Läden mit hochfrequentierten Besucherzahlen wie in Flughäfen oder Läden in Fußballstadien könnten von dieser Technologie am meisten profitieren.

Doch die Investitionskosten sind auch für Amazon sehr hoch, so schlägt das Aufrüsten einer Pilot-Filiale schätzungsweise mit drei Millionen US-Dollar schwer zu buche.

Unklar ist bis heute, wann die ersten Supermärkte nach Deutschland kommen werden.

Um dieses Konzept zu nutzen, ist es zwingend notwendig, dass alle Kunden den Datenschutzrichtlinien zugestimmt haben. Dies gestaltet sich jedoch schwierig bei deutschen Einzelhändlern, da Kundenüberwachung für die meisten einen schlechten Beigeschmack hat.

Kundenvertrauliche Informationen dürfen laut DSGVO nicht ohne Zustimmung analysiert und verarbeitet werden.

Die neue Art der Videoaufnahme

Unser Ansatz bei HS Analysis ist es das Kaufverhalten getrennt von der Person zu analysieren, um eine maximale Informationsgewinnung und den Schutz der Privatsphäre des Kunden zu garantieren.

Dank neuster Kameratechnologien, der eventbasierten Kameras, sind Rohdatenströme nicht wie bei konventionellen digitalen Kameras einzelne Bilder, sondern mathematische Matrizen die Pixelveränderungen erfassen. Neuromorphe Kameras, wie sie auch genannt werden, funktionieren ähnlich dem menschlichen Sehsinn.

Im Gegensatz zu konventionellen, auf Bildern basierende Kameras erkennt der eventbasierte Photodetektor lokale Änderungen einzelner Pixel. In Abbildung 1 wird der Unterschied an der Aufnahme einer laufenden Wildkatze veranschaulicht. Bei üblichen Kameras wird in getakteten Intervallen ein Bild gemacht. Alle Bildinformationen wie Hintergrund, Farben und Katze sind vorhanden. Der eventbasierte Photosensor erkennt nur Pixelveränderungen, in diesem Fall die laufende Katze und die Dauer der Änderung für jeden Pixel individuell.

Es werden also nur Bewegungen getrackt. Neben dem Schutz der Person bietet dieser Ansatz einen weiteren Vorteil. Die Datenmenge ist laut eignen Erfahrungswerten ungefähr fünf Mal niedriger als bei konventionellen digitalen Kameras. Dies wirkt sich positiv auf die Bildverarbeitung mit Neuronalen Netzen aus, da statische Bildinformationen nicht erfasst werden.

Erste Datenerhebungen wurden schon gemacht. Zu diesem Experiment gibt es auch Aufzeichnungen.

• Aufstehen
• Hinsetzten
• Handbewegungen

Biologische Programmierung mit Spiking Neural Networks

Wie die meisten Erfindungen, kommt auch der Ursprung der Spiking Neuronal Networks, kurz SNN aus der Natur. Die SNN-Architektur ist eine Imitation des Gehirns. Das menschliche Gehirn ist der leistungsfähigste und optimierteste Computer, den die Natur hervorgebracht hat. Wie in Abbildung 2 zu sehen ist, befindet sich das Gehirn die meiste Zeit im Ruhemodus, um Energie zu sparen.

Da ungefähr 10% der weltweiten CO2 Emissionen für Berechnungen, besonders für das Internet aber auch immer mehr für künstliche Intelligenz, ist von großem Interesse eine ressourcensparende Lösung zu finden. Eine Lösung könnten die SNNs sein.

Die Funktionsweise kann man sich wie folgt vorstellen. Der kleineste Baustein ist wie im Gehirn das Neuron. Die Eingänge, die an das Nervensystem geknüpft sind, können eine Spannung bei Erregung an das Neuron anlegen. Wird die Durchbruchsspannung, auch Threshold Spannung genannt überschritten, kommt es zu einer Erregung und Reaktion.

Eventbasierte Videos als Eingabe für SNNs

In Kombination mit eventbasierten Kameradaten wie in Kapitel Die neue Art der Videoaufnahme beschreiben, werden die Vorteile des Deep Learning Netzwerks vervielfacht. Denn das Konzept der Rechen-Sparsamkeit wirkt sich vor allem positiv auf den Energieverbrauch aus. Verändert sich das Eingabebild nicht, wird der Input nicht verarbeitet.

Die Vorteile für den Einzelhandel

Was bedeutet dies für den Einzelhandel? Amazons Konzept ist für viele Einzelhändler nicht umsetzbar. Es kann unmöglich garantiert werden, dass alle Kunden den Datenschutzrichtlinien zugestimmt haben. Es bedarf also eines Überwachungssystems, welches ohne Eingriff in die Privatsphäre das Kaufverhalten der Kunden analysieren kann.

Eventbasierte Daten wären eine vielversprechende Möglichkeit, Bewegungen zu tracken, ohne die Identität der Person zu enthüllen. Dies ein wichtiger Baustein für die Automatisierung des Einzelhandels. Jedoch kann ist unwahrscheinlich, über eventbasierte Datenwolken die gekauften Produkte zu identifizieren. Lösungsansätze könnten RFID Chips sein, Regalwagen oder ein weiteres neuronales Netz, dass auf Produkterkennung trainiert wurde.

Forschungsprojekt Einzelhandel

Künstliche Intelligenz wird für Bilderkennung im medizinischen Bereich schon seit Jahren bei HS Analysis erfolgreich genutzt. Durch das Know-How und die akademische Expertise zeichnet sich HS Analysis aus und bietet ein solides Fundament für Forschung und Integration bestehender Technologien im Einsatzgebiet Einzelhandel. Die ersten Forschungsergebnisse zeigen vielversprechende Ergebnisse, obwohl es kaum Hardware gibt, die auf diese Art von Algorithmen spezialisiert ist. Aktuell gibt es jedoch viele Chips, die in Entwicklung sind wie Intels KI-Chip Loihi oder Akidas Brainchip. Laut den ersten Forschungserbnissen wurde der Leistungsbedarf auf neuromorpher Hardware drastisch reduziert.

Ausblick        

Diese Einführung soll für die Komplexität der Problematik sensibilisieren. Der Datenschutz sowie auch der immense Energiebedarf sind wichtige Baustellen, denen man sich bewusst sein sollte. Zwar sind Arificial Neural Networks in Objekt Erkennung genauer als SNNs, sind jedoch sehr viel rechenintensiver und auch der Datenschutz kann nicht garantiert werden. Aus diesen Gründen hat sich HS Analysis für eventbasierten Kameradaten und eine SNN Architektur entschieden.

Fakt ist, dass beide Deep Learning Architekturen Vorteile und auch Schwächen mit sich bringen. Bilderkennung im Einzelhandel ist eine hochkomplexe Aufgabe, die nicht mit einer einfachen Lösung gemeistert werden kann.

HSA TRAC

Die Anwendung der SNNs in Verbindung mit eventbasierten Kameradaten ist ein Nischenprodukt HSA TRAC mit vielversprechenden Ergebnissen.

Unser Produkt HSA TRAC basiert auf dem Training von Spiking Neural Networks mit eventbasierten Groundtruth-Daten, um Bewegungen und Gesten der älteren Personen im medizinischen Kontext zu erkennen. So wird ein Herzinfarkt oder auch andere Pathologien automatisiert in Wohnungen der älteren Leute erkannt, automatisch ein Notruf ausgelöst. Falls unser Produkt HSA TRAC mit Daten aus dem Handel trainiert wird, können wir die Kunden bei einem Einkauf analysieren und bestimmte Gruppen und Verhaltensmuster erkennen. 

Das Produkt enthält eine Kombination aus SNN und CNN, wobei sich das Convolutional Neural Network auf die Produkterkennung fokussiert und das Spiking Neural Network auf die Verhaltenserkennung der Kunden.

Nach all dem Tagesgeschäft, das uns in der Folge unserer Jahreskonferenz Scion schnell wieder ereilte, nehmen wir einen Rückblick auf Scion Herbst 2018 vor. Ein ganz großer Dank geht an unsere Partner und insbesondere an die Speaker, Teilnehmerinnen und Teilnehmer, ohne die Scion 2018 in dieser Größenordnung und mit einem solch positiven Widerhall überhaupt nicht möglich gewesen wäre. Nicht für umsonst haben wir dem Veranstaltungsformat den Namen „Scion“ gegeben. Es handelt sich um einen Sprössling, der gute Rahmenbedingungen und Zeit zum Wachsen braucht, genau wie das Thema „Vertrauen in KI“ in der Medizinforschung. Wir freuen uns, dass wir die interdisziplinäre Wissensvermittlung und den Dialog zum Thema Künstliche Intelligenz in Life Science eröffnen und intensivieren konnten. Eure aktive Mitwirkung, hochqualitative Vorträge, spannende Diskussionen und das positive Feedback bestätigen unsere Intention, das Vertrauen in die Künstliche Intelligenz weiterhin zu etablieren.

Die Social Media Wall, die wir bei unserer Veranstaltung auf einem großen Bildschirm projiziert hatten, machte unsere Mission unter dem Hashtag #Scion2018 für alle Teilnehmenden vor Ort und über die meisten sozialen Netzwerke erlebbar. Für einen fotografischen Rückblick bitte hier entlang: Fotos Scion Herbst 2018.

Nachfolgend seien Moderatoren und Speaker genannt, die jeweils auf ihren Fachgebieten mit qualitativ hochwertigen Vorträgen und Beiträgen Scion Herbst 2018 zu einem besonderen Erlebnis für alle Teilnehmenden werden ließen. Die Eröffnung und Moderation wurden übernommen von Nathalie Biniaminov, während Prof. Thomas Hirth (beide KIT) Scion eröffnete und seitens des KIT ein Grußwort an die Teilnehmerinnen und Teilnehmer entsendete. Inbegriffen war eine Vorstellung des KIT, die u.a. die interdisziplinären Lehrgebiete und Forschungsfelder aus der Symbiose der Uni Karlsruhe und des Forschungszentrums Karlsruhe vermittelte.

Nathalie Biniaminov – Akademische Mitarbeiterin am IfSS KIT

Nathalie Biniaminov, Thomas Hirth ( beide KIT) Sergey Biniaminov ,Viktor Eberhardt (beide HS Analysis GmbH) (v.l.n.r.)

Prof. Dr. Thomas Hirth – Vizepräsident Innovation und Internationales KIT

Unter den Vortragenden wurden die Themen Diagnostik, Histologie und der Einsatz der KI bei der Datenanalyse repräsentiert durch PD Dr. Afsaneh Soruri (Pathologie Pforzheim), Prof. Thomas Rüdiger (Pathologie Karlsruhe), Prof. Timo Gaiser (Pathologie Mannheim), Dr. Fermin Person und Tim Petschull (Pathologie Hamburg), PD Dr. Gian Kayser (Pathologie Freiburg).

Dr. Soruri hat ihre Expertise in der Diagnostik von Lungenkrebs, die Bedeutung von PD-L1 beim Tumorwachstum und die zellfreie DNA als Biomarker für Krebstherapie vermittelt. Sie hat in ihrem Vortrag die Verbindung zu den Methoden aus der anatomischen, zellulären, molekularen und prädiktiven Pathologie hergestellt.

PD Dr. Afsaneh Soruri – Institut für Pathologie & Molekularpathologie Pforzheim

Während Prof. Rüdiger auf den Prozess in einer Pathologieabteilung eingegangen ist und die Einzelne Schritte von der Probeentnahme bis zum Befund verdeutlichte. Er zeigte an einem Beispiel die Grundlagen in der prädiktiven Pathologie und Klassifikation über die Morphologie und intrinsische Subtypen vom Mammakarzinom. Er verdeutlichte, dass die strukturierte Aufbereitung der Daten eine entscheidende Voraussetzung für den optimalen Wissenstransfer in der evidenzbasierten Medizin spielt.

Prof. Dr. med. Thomas Rüdiger – Leiter der Pathologie am Städtischen Klinikum Karlsruhe

Prof. Gaiser fokussierte sich in seinem Vortrag auf das kolorektale Karzinom und gab einen Überblick zur Korrelation zwischen dem Tumor budding und dem Nodalstatus bzw. der Überlebenswahrscheinlichkeit der Patienten. Er stellte die Ergebnisse der automatischen Detektion in WSI und TMA von Tumorknospen mit konventioneller Segmentierung und mittels anschließender AI-Validierung mit CNNs vor.

Prof. Dr. med. Timo Gaiser – Leitender Oberarzt Pathologie Uniklinik Mannheim

Herr Dr. Person zeigte am Beispiel der Nierenschnitte die Möglichkeiten in der Datenanalyse  durch Deep Learning und sprach über die optimale Kombination von Pathologe und Maschine in der Trippeldiagnostik, die auf den histologischen Färbungen, IHC und Elektronenmikroskopie basiert.  Während Herr Petschull sein Paper präsentierte, in welchem er durch Proximity Ligation Assay Technik und die modernen Bildanalysemethoden die Interaktion von FHR2 und Laminin Beta 2 bei der Krankheit Glomerulonephritis beschrieben hat.

Dr. Fermin Person – Arzt Nephropathologie UKE Hamburg

Tim Petschull – Doktorand UKE Hamburg

Dr. Kayser verdeutlichte in seinem Vortrag die virtuelle Pathologie, WSI, Integration von LIS, das strukturierte Reporting und computational pathology als wesentliche Bestandteile der digitalen Pathologie. Er beschrieb, wie CNNs und die Kombination der objektbasierten Klassifikation und Texturklassifikation in der modernen Bildanalyse zu den optimalen Ergebnissen in der Diagnostik führen können. So präsentierte er die Ergebnisse der Mitosendetektierung mit DNNs in der Brustkrebsdiagnostik und zeigte die Blackbox von Deep Learning.

PD Dr. Gian Kayser – Leitender Oberarzt Pathologie Uniklinik Freiburg

Zum Thema moderne Methoden in der Medikamentenentwicklung und Therapien sprachen bei Scion Dr. Christoph Schatz (Bayer Pharma AG) und Prof. Alexander Nesterov-Müller (KIT). Beide sehen große Chancen in der Erforschung neuer Medikamente durch die Analyse der Daten mit Deep Learning Verfahren.

Dr. Schatz präsentierte die Untersuchungen zur Wirksamkeit von Antikörper-Therapien bei der Behandlung des Ovarialkarzinoms und stellte die Tumorschrumpfungen nach Bevacizumab Kombinationstherapie vor. Bei seinem Vortrag ging er auf die Quantifizierung der CD31 Gefäßfärbung und Tumor infiltrierenden Immunzellen ein. Als Beispiel für die personalisierte Medizin nahm Dr. Schatz die Quantifzierung der braunen Färbung vom Antigen des Thorium-Konjugat als Target Expression bzw. Target Gehalt in humanen Lungentumoren. Für die Identifikation von Target positiven Patientenpopulationen war es für ihn insbesondere interessant die Häufigkeit und die Konzentration, in der das Target in humanen Tumoren exprimiert ist.

Dr. Christoph Schatz – Senior Scientist, Biomarker Research bei Bayer Pharma AG

Prof. Nesterov-Mueller referierte über das High Throughput Screening mit molekularen Suchmaschinen in der Medikamentenentwicklung. Er verdeutlichte die kombinatorische Peptidsynthese als eine Adressierung bzw. ein Kopplungsschritt für alle Aminosäuren auf einem hochdichten Mikrosstruktur-Piptidarray. Das Ziel ist es, die Nebenwirkungen, die beim Einsatz eines rekombinanten Antikörpers als Medikament auftreten könnten, vorherzusagen. Mit Deep Learning Modellen können die Peptidsequenzen, die für das Binden des Antikörpers verantwortlich sind, den Proteinen, in denen die Sequenz vorkommt, zugeordnet werden können.  

Prof. Dr. Alexander Nesterov-Müller – Gruppenleiter am Institute of Microstructure Technology KIT

Das komplexe Feld der Mikroskopie wurde in Theorie und Praxis (Workshops) abgedeckt von Dr. Bernhard Schwarz, Thomas Betz und Detlef Lang (alle Carl Zeiss Microscopy GmbH).

Dr. Schwarz hat in seinem Vortrag eine übersichtliche Einführung in die Zeiss Mikroskopie gegeben und entlang von Kundenanforderungen die Zeiss Digitalisierungsstrategie vorgestellt. Er ging auf einige Bespiellösungen aus dem Bereich korrelative Software, Machine Learning für Segmentierungen und die Plattform APEER zum Austausch von Image Processing Aufgaben ein.

Damit die Scion Teilnehmer vor Ort die Entstehung der digitalen Mikroskopiedaten erleben durften, hat Detlef Lang das digitale Mikroskop ZEISS Smartzoom 5 aufgebaut und in einem Workshop die  Methoden zur optischen Abbildung in der Mikroskopie vermittelt. Seinen Schwerpunkt legte er hierbei auf Materialanwendungen sowohl in der Industrie als auch in der akademischen Welt.

Ebenfalls hat Herr Betz einen wertvollen Einblick in die Theorie und Praxis der digitalen Mikroskopiedaten (WSI) gegeben. Scion Teilnehmer durften vor Ort die automatische Mikroskopiestation ZEISS Axio Scan Z.1 erleben und die Digitalisierung der histlogischen Schnitte in einem Workshop begleiten.

Dr. Bernhard Schwarz – Vice President Zeiss Digital Solutions and Strategy

Detlef Lang – Produktspezialist im Vertrieb Zeiss

Thomas Betz – Spezialist WSI Zeiss Mikroskopie Vertrieb

Thomas Betz WSI Workshop am Axio Scan Z.1

Zeiss Axio Scan Z.1

Scion 2018 Zeiss Workshop Teilnehmer

Deep Learning in der Mikroskopie und Bildanalyse war das Hauptthema von Viktor Eberhardt, Prof. Dr. Sascha Seifert und Sergey Biniaminov (vom Team HS Analysis). Die Experten für das Management der Mikroskopiedaten haben Risiken aber auch Chancen kommuniziert, die durch den Einsatz von Deep Learning entstehen können. Anschließend wurden Deep Learning Konzepte wie RetinaNet, YOLO und die intelligente Erstellung der Ground Truth Daten vorgestellt. Das Ziel ist die Entstehung der Schnittstelle zwischen Mensch-Maschine-Kollaboration.

„Für den fortgeschrittenen Einsatz der Deep Learning Modelle im medizinischen Kontext benötigen wir als Data Scientists nicht nur die automatische Optimierung der Modelle, beispielsweise durch die Hypoparameteroptimierung mit Hilfe einer weiteren KI sondern auch Tools für die visuelle Unterstützung der Ergebnisauswertung. Dies macht es möglich die Mensch-Maschine-Kollaboration in der Medizin zu etablieren und somit das Vertrauen in KI unter den Ärzten und Forschern zu steigern.“

Sergey Biniaminov
Data Scientist / CEO
HS Analysis GmbH

Sergey Biniaminov – HS Analysis GmbH und Prof. Dr.-Ing. Sascha Seifert – Medizinische Informatik und Bildverarbeitung HS Pforzheim (v.l.n.r.)

Viktor Eberhardt – HS Analysis GmbH Software-Projektleitung

Der Hochschulprofessor Matthias Wölfel aus Karlsruhe verband in seinem Vortrag die Themen Perzeption und Intuition mit dem Design in der Softwareentwicklung und neue Kommunikationskanäle zwischen Mensch und Maschine. So kann das Verhalten vom Nutzer nicht primär auf die Interaktion mit der Maschine ausgelegt sein. Die KI interpretiert das Verhalten des Nutzers und löst selbständig Handlungen der Maschine aus. 

Prof. Dr.-Ing. Matthias Wölfel – Professor für Intuitive und Perzeptive Benutzungsschnittstellen HS Karlsruhe

Simon Sulzer (Digital Hub Initiative), Christian Wiegand (Pioniergarage) und Ludger Pfanz (HfG Karlsruhe) stellten sich den Fragen des Moderators, Michael M. Roth (Team HS Analysis), zum Thema Ethik und Künstliche Intelligenz. Thematisiert und diskutiert wurde der Begriff der Ethischen Intelligenz, der in einem HS Analysis Blog von Michael M. Roth 2018 erschienen ist. Schon 2001 hat der deutsche Philisoph Karl-H. Brodbeck einen Artikel „Zur Ethik der Intelligenz“ resümiert: „Ethik sei nicht zwingend ein Teil der Intelligenz„. Die Scion Teilnehmer haben sich gefragt: „Könnte die Ethik nicht zu einem verbindlichen Element von Mensch- Maschine-Kollaboration werden und was müssen wir dafür tun? In der Diskussion wurde das 1. intelligente Dialogprogramm namens Eliza, das im Jahr 1966 von Joseph Weizenbaum erstellt wurde thematisiert und auch aus dem Jahr 1965 das Moorsche Gesetz, nach dem sich die Komplexität von integrierten Schaltkreisen ca. alle 18 Monate verdoppelt. Darauf aufbauend, fragten sich die Teilnehmer, warum sind wir ausgerechnet heute im Jahr 2018 der KI oder gar einer Superintelligenz näher denn je zuvor und welche Attribute oder Paradigmen dürfen beim akademischen Denken und unternehmerischen Handeln nicht fehlen? Würden wir Menschen uns selbst für vertrauenswürdig in den Augen einer zukünftigen KI halten?

Podiumsdiskussion mit Michael M. Roth (Kommunikation HS Analysis GmbH), Ludger Pfanz (Dozent HFG Karlsruhe), Christian Wiegand (Vorstandsvorsitzender Pioniergarage), Simon Sulzer (Projektleiter de:hub Karlsruhe) – v.l.n.r.

Parallel zum Forum (Vorträge, Podiumsdiskussionen, Workshops) fand ein Hackathon statt, der sich unter den Studierenden mit interdisziplinärem Interesse (Fachbereiche Informatik, Biologie, Medizin, Design) einer zunehmenden Beliebtheit erfreut.

Hackathonteilnehmende Scion 2018 an der Challenge von Bayer AG

Scion Hackathon 2018

Scion Hackathon 2018 – Gruppe Zeiss

Scion 2018 Hackathongruppe

Scion 2018 Hackathongruppe Karlsruhe

Oguzhan Angay von Zeiss als Betreuer von Scion Hackathon 2018

Hier wurde beispielsweise eine komplette App zur Diagnose von Hautkrebs mit Deep Learning nur an einem Wochenende entwickelt. Das Team hat ein aufbereitetes Ground Truth Dataset von Hautkrebsarten bekommen. Nach dem verschiedene Netzarchitekturen verglichen worden sind, hat sich das Team für das ResNet Inception v2 entschieden. Es wurde 20% drop out verwendet und pretrained antrainiert, d.h. etwas Vortrainiertes auf dem ImageNet geladen und anschließend darauf trainiert. Kombiniert mit den residuals, drop outs vom ResNet wurden an der Stelle auch die inception blocks, die sehr gut verschiedene Merkmale an verschiedenen Skalen extrahieren können, verwendet. Um möglich beste Ergebnissicherheit zu haben, hat das Team Ensembles verwenden, z.B. gleiche Bilder wurden durch das ResNet 50 und das ResNet Inception v2 analysiert, Ergebnisse grafisch dargestellt und letztendlich die Entscheidung für das best performende Netz getroffen.

Auch nur an einem Wochenende hat ein anderes Team ein Deep Learning Modell für die Detektion verschiedener Strukturen in den WSI Mikroskopiedaten entwickelt. Dabei wurde ein Fully Convolutional Network (FCN) auf Basis der Architektur VGG 16 Net, welches auf ImageNet vortrainiert und von Keras erweitert war, mit ca 4.000 Bildern und Masken auf Google Colab antrainiert. Das Ziel dieser Challenge war es, die Ärzte durch KI in der Diagnostik zu unterstützen.

Eine weitere Gruppe erarbeitete einen Algorithmus für die Quantifizierung der Gewebeschnitte in der Medikamentenentwicklung. Es ist eine Softwarelösung entstanden, die den maximalen Abstand von Tumorzellen von den Target positiven Zellen an humanen Gewebeschnitten ermittelt. Die Tumorzellen sollen anhand der Morphologie der Zellen nach einem Trainingsset erkannt werden. Weiterführend kann die Tumor vs. Stroma Erkennung mittels Training Set entstehen.

Auch bildgebende Challenges für die Mikroskopieplattform APEER wurden an diesem Wochenende von Hackathon-Gruppen gelöst und auf APEER hochgeladen. Insgesamt waren 10 Gruppen mit verschiedenen Aufgaben an dem Wochenende beschäftigt. Hier gibt es die komplette Aufgabenliste beim Hackathon.

Richard, Nadim und Xizhe – Pitch der Hackathongruppe Medikamentenentwicklung

Michael, Sven – Pitch Hackathongruppe AI in der Diagnose

Matthias, Sebastian, Julian – Pitch Hackathongruppe App in der Diagnose

Max, Timo und Katharina – Pitch Hackathongruppe Strukturdetektion in WSI

Florian und Karol – Pitch Hackathon APEER Gruppe

Jeder Teilnehmer durfte auch persönlich ein Zeichen gegen Krebst setzen, sich typisieren lassen und somit letztendlich die Stammzellen an die Deutsche Stammzellspenderdatei vor Ort spenden.

Daniela und Frank Stoetzer – Stammzellspenderdatei

Bei Scion Herbst 2018 ist es uns im Vergleich zu Scion Sommer 2018 gelungen, die Zahl der Teilnehmenden deutlich zu erhöhen und mehr Interessenten sowohl für die inhaltlichen Fragen von Life Science und Künstlicher Intelligenz als auch für das Veranstaltungsformat Scion selbst zu gewinnen. In 2019 planen wir die Fortsetzung der Veranstaltungsreihe und freuen uns abermals auf eine Vielzahl von Interessenten, spannende Themen und interessante Begegnungen.

Scion Herbst 2018

Last but not least: Eine Nennung unserer Sponsoren und Partner im Detail, die sich alle sehr darum bemüht haben, Scion 2018 zum Erfolg zu führen. Herzlichen Dank nochmals dafür an Euch: Zeiss Microscopy und die Zeiss-Plattform APEER, Bayer Pharma AG, Karlsruhe Institut für Technologie, UKE Hamburg, CyberForum, baden württemberg: connected (bwcon), Technologiefabrik Karlsruhe, PionierGarage Karlsruhe, BioLAGO, BioRN, KI Bundesverband e.V., Pathologie Molekularpathologie Pforzheim (PMP), Digital Hub Initiative, BEYOND Festival Future Design, karlsruhe.digital, eit Health, BIO PRO Baden-Württemberg, Walls.io, Hochschule Technik Wirtschaft Karlsruhe, Hochschule Pforzheim, Universitätsklinikum Mannheim – Pathologisches Institut, Universitätsklinikum Freiburg, Duale Hochschule Baden-Württemberg Karlsruhe, Hochschule für Gestaltung Karlsruhe, Städtisches Klinikum Karlsruhe, Deutsche Stammzellspenderdatei und ein ganz besonderer Dank geht an Jürgen Siegloch für die Begleitung und Koordination von Scion 2018 in allen Planungsphasen.

Für weitere Informationen zu Scion http://scion.hs-analysis.com/

Privatdozentin Dr. Afsaneh Soruri hat an der Universität Göttingen Immunologie, Biochemie und Mikrobiologie studiert. Promoviert wurde sie auf dem Gebiet der Antigenpräsentation durch Dendritische Zellen. In Ihrer Habilitation beschäftigte sie sich mit dem Thema Migration und Reifung von Antigen-Präsentierenden-Zellen in vivo. Das besondere Interesse der Naturwissenschaftlerin gilt der Bedeutung der Antigenpräsentation im Tumorgewebe. In 2009 gründete Afsaneh Soruri das Labor „Molekulare Diagnostik“ am Institut für Pathologie und Molekularpathologie Pforzheim. Frau Dr. Soruri möchte die molekulare Diagnostik weiterentwickeln, die bei der individuellen Krebstherapie eine bedeutende Rolle spielt.

In ihrem Vortrag bei Scion Herbst 2018 (26.-28.10.18 in Karlsruhe)  wird Dr. Soruri unterschiedliche Methoden der Diagnostik vorstellen.

PD Dr. Afsaneh Soruri, Institut für Pathologie & Molekularpathologie Pforzheim (PMP)
[ Quelle: Afsaneh Soruri ]

Thomas Betz ist seit 4 Jahrzehnten in Entwicklung und Vertrieb mit der Mikroskop-Bildanalyse beschäftigt. Die Zusammenarbeit mit HS Analysis besteht bereits seit 4 Jahren und wird von Thomas Betz als offen und kreativ bezeichnet. Bei Scion Herbst 2018 wird der Zeissianer (siehe auch ZEISS Mikroskopie) „sein“ Demosystem Axio Scan.Z1 mitbringen und bei einem sicherlich spannenden Workshop den Teilnehmerinnen und Teilnehmern am Samstag, den 27. Oktober erläutern, wie digitale Mikroskopiedaten, die so genannten Whole-Slide-Imaging-Daten (WSI), überhaupt entstehen. Insbesondere basieren die Hackathonaufgaben 1 und 2 auf Daten, die mit dem Axio Scan.Z1 erzeugt wurden. http://hsalink.de/sh18hack

Axio Scan.Z1 Digital Slide Scanner

Dipl.-Ing. Thomas Betz, Spezialist Whole Slide Imaging Zeiss Mikroskopie
[ Quelle der Bilder: Thomas Betz / Zeiss Mikroskopie ]

Mikroskope finden ihre Anwendung auch in der Materialwirtschaft und Materialforschung in Qualitätssicherung und Fehleranalyse. Detlef Lang von der Carl Zeiss Microscopy GmbH wird ebenfalls einen Mikroskopie-Workshop zu diesem Thema am Freitag, den 26. Oktober, geben. Der Physiker und Astronom hat in Heidelberg studiert und war mehrere Jahre am Karlsruhe Institut für Technologie (KIT)  in der Geochemie beschäftigt bevor er in die Oberflächenanalytik wechselte. In seinem Workshop möchte er den Teilnehmenden die Mikroskopie praktisch näher bringen und aufzeigen mit welchen Methoden geeignete optische Abbildungen erzielt werden. Interessant dürfte das auch für die Teilnehmenden des Hackathon sein, insbesondere Aufgabenstellung Nr. 10, bei der es um die automatisierte Bildanalyse in der Materialwirtschaft geht. –> http://hsalink.de/sh18hack 

Detlef lang gibt seinen Workshop zum Thema Zeiss Microscopy bei Scion Sommer 2018
[ Foto: Michael M. Roth, HS Analysis ]

Sergey Biniaminov und das Team der HS Analysis GmbH sind Spezialisten bei der Bildanalyse in der Materialwirtschaft aber auch Experten für die WSI Daten (Whole Slide Imaging) in der biomedizinischen Forschung sowie Diagnostik.

Bei Scion Herbst 2018, 26.-28.10.18 in der Technologiefabrik Karlsruhe zeigt Herr Biniaminov, wie ein optimaler WSI-Manager und -Viewer aussehen kann und stellt einen Assistenten zur Auswertung von Mikroskopiedaten vor. Er hat sich das Ziel gesetzt, in der Medizin und Materialwirtschaft das Vertrauen in die Künstliche Intelligenz zu stärken, die beispielsweise bei der automatisierten Bildanalyse durch HS Analysis zur Anwendung kommt. Anmeldung Scion Herbst 2018.

Sergey Biniaminov, CEO von HS Analysis in Karlsruhe
[ Foto: Michael M. Roth, HS Analysis ]

Bitte bei allen Posts rund um Scion Herbst 2018 folgenden Hashtag verwenden:
#Scion2018

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Text: Michael M. Roth, HS Analysis

Englisch Version (for German Version see below)

Scion Herbst 2018 Forum & Hackathon (26.-28.10.18) is only a few days ahead.
Beforehand we will talk about speakers who are going to contribute their expertise to the annual life science conference in Karlsruhe.

The worldwide company Zeiss has a long history and tradition. Named after its founder Carl Zeiss (1816-1888), who established a work shop for optical and fine mechanical instruments in Jena in 1846.

Since then, more than 23 Nobel prize winners, researched or have been researching with Zeiss products and the company influenced the technical progress with several inventions, such as the assembled microscope from 1857, the planetarium projector in 1923 and the 1st operation microscope that was built back in 1953. Today Zeiss concentrates on the APEER initiative, to provide best possible solutions to researchers for their cases.

Zeiss major offices in Germany are located in Oberkochen and Jena with research and development division in Munich.

Dr. Bernhard Schwarz, responsible for Digital Solutions and Strategy, will explain Zeiss digitalization strategy in his speech at Scion Herbst 2018 (26.-28.10.18, Technologiefabrik Karlsruhe).

We are expecting an exciting speech about the digital change at ZEISS and how with the initiative APEER platform is being built that pushes research further. Providing essential impact on Cancer Research with the help of Artificial Intelligence.

For diagnostic purposes, it’s important that microscopy images are not just images. Doctors and pathologists would be supported best, if suspicious or malicious structures of tissue samples are identified at the early stages. In that case the doctors be able to apply their expert knowledge more efficiently and to focus on the illness itself.

This is exactly, what the HS Analysis GmbH does, when it comes to automated image analysis. Both companies, Zeiss and HS Analysis, are working closely together, when new modules of the Zeiss Microscopy platform APEER are being developed. With the help of modern AI and Deep Learning supported methods, Sergey Biniaminov, CEO of HS Analysis, believes to seriously inspire research areas such as the early detection and therapy of cancer.

Gian Kayser is a doctor at Uniklinik Freiburg (University Hospital), Institut für Klinische Pathologie  (Institute for Clinical Pathology). As a pathologist Gian Kayser has many years of experience. At the Scion Herbst 2018 conference Dr. Gian Kayser will take part in the discussion about chances and risks of modern methods of data anaysis like Deep Learning and will contribute with his expertise.

For many years Dr. Gian Kayser is working on the topic of Deep Learning in context with the automated image analysis and digital pathology.

He will discuss pro and contra of using deep learning in histology and he will describe the probabilities in diagnosis that result from collecting and analyzing of big data amounts in connection with modern machine learning methods. In times of quantitative medicine that goes hand in hand with microscopy. For him it is very important to think about new approaches in diagnostics and to discuss them.

At the Scion Herbst 2018 conference doctors with extensive field experience in university hospitals as well as researchers of pharma industry will start a dialog with participants. The hackathon, which addresses students with several subjects like computer science, design, biology and medicine, helps young people to get involved with such interdisciplinary life science issues.

Text: Michael M. Roth

Dr. Bernhard Schwarz, Vice President  Zeiss

Sergey Biniaminov, CEO HS Analysis GmbH

Deutsche Version

Scion Herbst 2018 (26.-28.10.18) steht vor der Tür.
Im Vorfeld berichten wir über Speaker, die mit ihrem Know-Know die Life-Science-Jahreskonferenz in Karlsruhe bereichern werden.

Das heute weltweit tätige Unternehmen ZEISS mit den deutschen Hauptstandorten Oberkochen und Jena sowie dem Mikroskopie-Standort München verfügt über eine lange Unternehmensgeschichte und Tradition. Namengeber und Pionier Carl Zeiss (1816-1888) errichtete 1846 in Jena eine Werkstatt für optische und feinmechanische Instrumente. Seither haben mehr als 23 Nobelpreisträger mit ZEISS Produkten geforscht und das Unternehmen hat den technischen Fortschritt mit manchen Erfindungen verändert: das zusammengesetzte Mikroskop aus dem Jahr 1857, der Planetariumsprojektor aus 1923 oder das erste Operationsmikroskop 1953. (Verlinkungen bitte einfügen). Heute konzentriert sich ZEISS mit der Initiative APEER darauf Forschern die bestmöglichen Software-Lösungen für ihren Fall anzubieten.

Dr. Bernhard Schwarz, verantwortlich für Digital Solutions and Strategy, wird in seinem Vortrag bei Scion Herbst 2018 (26.-28.10.18 in der Technologiefabrik Karlsruhe) genau diese  Digitalisierungsstrategie von Zeiss erläutern. Wir erwarten einen spannenden Vortrag über den Digitalen Wandel bei der ZEISS und wie mit der Initiative APEER eine Plattform geschaffen wird, die die Forschung vorantreibt.

Die Krebsfoschung maßgeblich beeinflussen mit Künstlicher Intelligenz

In der medizinischen Diagnose geht es oft darum, dass digitalisierte Aufnahmen wie Mikroskopiebilder nicht nur als das reine Bildmaterial zur Verfügung gestellt werden. Ärzte und Pathologen kann man besonders unterstützen, wenn bspw. verdächtige Strukturen frühzeitig identifiziert werden. Ärzte können dann schneller und effizienter ihr Fach- und Erfahrungswissen anwenden. Um eben eine solche automatisierte Bildanalyse kümmert sich die HS Analysis GmbH. Beide Unternehmen, Zeiss und HS Analysis, arbeiten eng zusammen, wenn es um die Erstellung neuer Module auf der Plattform APEER geht. Sergey Biniaminov, Geschäftsführer der HS Analysis GmbH, glaubt, durch moderne KI- bzw. Deep-Learning-gestützte Verfahren Forschungsgebiete wie die möglichst frühzeitige Erkennung und die effiziente Therapie von Krebs maßgeblich inspirieren zu können.

Gian Kayser ist Arzt an der Uniklinik Freiburg, Institut für Klinische Pathologie. Als Pathologe verfügt Gian Kayser über langjährige Erfahrung. Bei Scion Herbst 2018 möchte er sich an der Diskussion über Chancen und Risiken von modernen Methoden in der Diagnostik, wie dem Deep Learning, (pro und contra) beteiligen und sein Know-How einbringen.

Schon lange befasst sich Gian Kayser mit dem Thema Deep Learning in der automatisierten Bildanalyse bzw. der digitalen Pathologie. Zum einen erläutert er die Risiken, die durch ein „Halbwissen“ bei der Anwendung von Deep Learning entstehen können. Gleichzeitig beschreibt er die Chancen in der Diagnostik, die aus dem Sammeln und Auswerten großer Datenmengen mit modernsten Machine-Learning-Methoden resultieren.
In Zeiten der quantitativen Medizin, die mit den Entwicklungen der Mikroskopie Hand in Hand geht, ist es wichtig, sich mit neuen Herangehensweisen auseinander zu setzten und sie zu diskutieren.

Auf der Konferenz Scion Herbst 2018 berichten Ärzte und Forscher, Vertreter von Unikliniken und der Pharmaindustrie, und bieten einen hoffentlich meinungsreichen Austausch auf der Podiumsdiskussion zu den spannenden Themen der automatisierten Bildanalyse in Verbindung mit der Künstlichen Intelligenz. Gleichzeitig sind ZEISS und HS Analysis Gastgeber eines  Hackathons, der sich insbesondere an Studierende der Fächer Informatik, Design, Biologie und Medizin richtet, trägt dazu bei, bereits junge Menschen an die große interdisziplinäre Thematik „Life Science“ bzw. „Biotechnologien“ heranzuführen.

Text: Naja Färber, Michael M. Roth

Mit Scion Herbst 2018 (26.-28.10.18) bietet die HS Analysis GmbH eine Plattform für den interdisziplinären Austausch rund um die Themen automatische Bildanalyse, Diagnostik und Therapie von Krankheiten sowie der Medikamentenforschung. Die Zusammenarbeit mit Pathologen aus ganz Deutschland ist für HS Analysis von großer Bedeutung. Bei unserer Jahreskonferenz zum Thema Life Science Ende Oktober dürfen sich die Teilnehmer auf Vorträge von Pathologen freuen, die mit ihrer wissenschaftlichen als auch praktischen Tätigkeit die Pathologie stetig voran bringen wollen, natürlich in der Konsequenz zum Wohle der Patienten. Professor Thomas Rüdiger aus Karlsruhe und Fermin Person gehören zu diesen hoch motivierten und engagierten Ärzten.

Professor Thomas Rüdiger ist Leiter der Pathologie am Städtischen Klinikum in Karlsruhe. Bereits seit 25 Jahren nennt er die Pathologie sein Zuhause. Somit verwundert nicht, dass der Pathologe auch über ein geschichtliches Überblickswissen verfügt. Aus seinen Erfahrungen berichtet Professor Rüdiger, dass eine Entwicklung der Pathologie von der Morphologie zu einem stärker biologisch geprägten Verständnis der Erkrankungen erfolgte. Besonders spannend war es zu sehen, dass sich Erkenntnisse zur molekularen Pathogenese der Erkrankungen häufig morphologisch nachvollziehen lassen.

Immer noch gibt es aber eine große Diskrepanz zwischen einer subtilen Diagnostik und ihrer klinischen Anwendung. Daher darf nicht außer Acht gelassen werden, dass auch heute in Zeiten der Targeted Therapy noch die Tumorgröße, die vollständige chirurgische Resektion und die Metastasierung eine entscheidende Rolle für die Prognose und Behandlung der Patienten spielen.

Insbesondere kann die Verknüpfung zwischen den Daten aus der molekularen Diagnostik und der Morphologie der Mikroskopieschnitte entscheidend sein und den Arzt bei seiner täglichen Routine-Diagnostik unterstützen. An diesen Themen arbeitet die HS Analysis GmbH mit der Vision, täglich entstehende Krankheitsfälle durch Künstliche Intelligenz zu priorisieren, vorzubereiten und an das zuständige Fachpersonal zu kommunizieren.  

Professor Rüdiger wird in seinem Vortrag bei Scion Herbst 2018 auf die Diskrepanz zwischen der subtilen Diagnostik und ihrer klinischen Anwendung eingehen.

Prof. Thomas Rüdiger (Mitte): Leiter der Pathologie am Städtischen Klinikum Karlsruhe
Quelle: Städtisches Klinikum Karlsruhe

Fermin Person, Assistenzarzt an Uniklinik Eppendorf in Hamburg (UKE), der sich auf die Nephropathologie spezialisiert hat, wird in seinem Vortrag über die Einbindung Künstlicher Intelligenz in der Pathologie am Beispiel der Niere berichten. Zu den Standardverfahren in der Pathologie gehören die lichtmikroskopische Auswertung von Gewebe, unter anderem die Immunhistochemie, bei der Gewebe mit Hilfe von spezifischen Antikörpern angefärbt wird, sowie die Elektronenmikroskopie. Diese Verfahren bilden die Grundlage für das Erkennen und Unterscheiden von Strukturen bei Gewebeproben in der Triplediagnostik und in der Histologie.

Der Pathologe vom Hamburger UKE wird auf die neusten Entwicklungen der Pathologie in Bezug auf KI und daraus resultierende Diagnosemöglichkeiten eingehen.

Fermin Person, Arzt, Sektion für Nephropathologie, Uniklinikum Hamburg-Eppendorf
Quelle: Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf

Die Teilnehmer von Scion Herbst 2018 werden beim Vortrag von Fermin Person erfahren, wie Machine Learning die Erkennung und Analyse von Glomeruli vereinfachen könnte. Genau hierbei arbeitet HS Analysis an einem intelligenten Assistenten für die Ärzte. Mithilfe dessen wird es möglich, diverse Aufgaben im Bereich der verschiedenen Organe zu lösen. Die dabei angewandte Technik kann nicht nur Glomeruli detektieren, sondern ist in der Lage zu unterscheiden, ob ein Glomerulus gesunde oder krankhafte Strukturen, z. B. die einer membranösen Glomerulonephritis, aufweist. Die Mission ist es noch mehr in die Tiefe der Nierenmorphologie zu gehen und die verschiedenen Zellen und Bestandteile eines Glomerulus automatisch zu annotieren und so z. B. zwischen glomerulärer Basalmembran und Mesangium, aber auch zwischen Podozyten, Granulozyten und Monozyten zu unterscheiden.

Sergey Biniaminov, Geschäftsführer der HS Analysis GmbH in Karlsruhe
Foto: Michael M. Roth, HS Analysis

Text: Naja Färber und Michael M. Roth

Wir im Südwesten der Republik sind nicht nur von der Sonne verwöhnt, wie der badische Wein, Karlsruhe hat sich in den letzten Jahrzehnten zudem zu einer Technologieregion entwickelt. Die 300.000-Einwohner-Stadt ist ein Mekka für Forscher, Entwickler und Unternehmer. Denn sowohl Kreative als auch jede Menge innovative High-Tech-Unternehmen sind hier zu Hause. Allein das CyberForum Karlsruhe ist ein Sammelbecken und bietet eine Plattform für mehr als 1.000 IT-Unternehmen aus der Region. Zahlreiche Hochschulen und Universitäten bilden hoch attraktive Zentren für die Forschung und die Lehre.

Christian Wiegand ist Wirtschaftsingenieur-Student am Karlsruhe Institut für Technologie (KIT).  Eigentlich ist schon das ein Vollzeitjob mit ernst zu nehmenden Herausforderungen, will man sein Studium mit guten Noten in endlicher Zeit absolvieren. Doch das genügt Christian nicht. Er möchte junge Unternehmen in der Karlsruher Region in ihrer Gründungsphase unterstützen. Die PionierGarage, bei der Christian Vorstandsmitglied ist, bietet hierbei vielfältige Möglichkeiten. So gibt es einen Coworking-Space und es werden Gründer-Workshops angeboten. Die PionierGarage zeigt sich als effiziente Vernetzungsplattform für die jungen Unternehmen der Region. 28 Unternehmen sind schon aus ihr hervorgegangen bzw. wurden in der Anfangsphase begleitet.  Bei Scion Herbst 2018 (26.-28.10.18 in Karlsruhe) wird Christian am Samstag (27.10.) die PionierGarage vorstellen, auf dem Podium über die junge Karlsruher Unternehmer-Szene informieren und darüber diskutieren, wie man Studierende und Absolventen überhaupt für Existenzgründungen interessieren und motivieren kann.

Christian Wiegand, Vorstandsmitlied PionierGarage
Foto (Quelle) : Christian Wiegand

Zweifelsohne verdankt die Welt eine Vielzahl von Erfindungen, die in Karlsruhe ihren Ursprung haben. So z. B. das Fahrrad, das vor über 200 Jahren von Carl Drais entwickelt wurde. Oder die erste Email, die 1983 von Professor Werner Zorn aus der Uni Karlsruhe heraus über den Atlantik in die USA versendete. Inzwischen gehört die Universität gemeinsam mit dem ehemaligen Forschungszentrum zum Karlsruhe Institut für Technologie, KIT. Dort, wie auch am FZI Forschungszentrum Informatik, forscht man heute zum Thema Autonomes Fahren. Die Baden-Metropole bleibt sich also treu, was Innovationen und Zukunftsforschung angeht.

So verwundert es nicht, dass bei der Digital Hub Initiative des Bundeswirtschaftsministeriums die Wahl des Hubs für Künstliche Intelligenz auf Karlsruhe fiel. Umgesetzt wird der AI-Hub in Karlsruhe vom DIZ | Digitales Innovationszentrum, bestehend aus dem CyberForum Karlsruhe und dem FZI Forschungszentrum Informatik. Simon Sulzer ist Leiter des Hubs, der diesen bei Scion Herbst 2018 vorstellen wird.  Simon verfügt bereits über Erfahrungen im Bereich der Digitalisierung. Nun möchte er im Rahmen von de:hub sowohl wirtschaftliche als auch ethische Aspekte der Künstlichen Intelligenz fördern und dabei Schnittstellenfunktionen zwischen den verschiedenen Akteuren der KI in der Region Karlsruhe und darüber hinaus wahrnehmen.

Simon Sulzer: de:hub/KI
Foto: Nadja Eiselin (CyberForum)

HS Analysis bringt bewusst die oben genannten Akteure bei Scion Herbst 2018 zusammen. Wir bieten jungen Studierenden aus dem Netzwerk von Christian Wiegand die Möglichkeit, ihr Informatik-Wissen anhand von echten Daten auszuprobieren und zu vertiefen. Dafür ist der Hackathon ideal. Durch die so entstehenden Kontakte können in der Folge Praktika bei HS Analysis durchgeführt oder Abschlussarbeiten geschrieben werden. Das sind die Forscher von morgen, die schon heute an moderne Life-Science-Themen, wie die intelligente Bildanalyse in der Medizin, herangeführt werden.

Der Geschäftsführer von HS Analysis, Sergey Biniaminov, kooperiert ebenfalls eng mit Simon Sulzer, der in HS Analysis ein Vorzeigeunternehmen aus Karlsruhe für die Anwendung der Künstlichen Intelligenz in Life Science bundesweit sieht. Aufgrund der verschiedenartigen Akteure, die bei Scion Herbst 2018 „an einen Tisch“ gebracht werden, wird interdisziplinäres Denken gefördert, und es entsteht der Nährboden für neue Projekte im Bereich Life Science.

Sergey Biniaminov, CEO der HS Analysis GmbH