Wie können wir Darmentzündung in vivo hochdurchsatzfähig und nicht-invasiv messen – jenseits klassischer Mausmodelle? Genau daran arbeiten wir aktuell.
- Dr. Anton Windfelder
- 25. März
- 1 Min. Lesezeit
Dies ist mein erstes offizielles Poster als Senior Author und ein weiterer Schritt in der Entwicklung unserer bildgebenden Plattform zur Untersuchung von Entzündungsprozessen in alternativen Modellsystemen.
🧠 Worum geht es?
In dieser Arbeit zeigen wir erstmals eine KI-gestützte Quantifizierung der Darmwanddicke im invertebraten Modell Manduca sexta durch die Kombination von:
klinischem CT
Mikro-CT
Deep-Learning-basierter Segmentierung (U-Net)
Damit ermöglichen wir nicht-invasive, quantitative Messungen von Darmentzündung unter verschiedenen experimentellen Bedingungen.
🔬 Warum ist das relevant?
Ein zentrales Ziel unserer Arbeiten ist es, Manduca sexta als skalierbares in vivo Modell zu etablieren, das die Lücke zwischen in vitro Systemen und Mausmodellen schließt.
Dieser Ansatz erlaubt:
hochdurchsatzfähige Analysen
mechanistische Einblicke in Wirt-Mikroben-Interaktionen
und translational relevante Bildgebungs-Biomarker
🤝 Zusammenarbeit
Besonders freut mich die Zusammenarbeit mit Kolleginnen und Kollegen aus der Experimentellen Radiologie, insbesondere mit Jan Scherberich.
📍 Poster
IMMU 034
AI-supported segmentation of intestinal wall thickness in clinical and micro-CT data sets in insects as a high-throughput model
🕒 Mittwoch, 25. März 2026
Ich freue mich auf den Austausch!
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