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Hochdotierte EU-Förderung für Forscher der Med Uni Innsbruck – Patrick Rockenschaub und Michael Ebner von der Medizinischen Universität Innsbruck erhalten begehrte ERC Starting Grants. Mit der 1,5 Mio. Euro Förderung für visionäre NachwuchsforscherInnen, die vom Europäischen Forschungsrat vergeben wird, entwickelt Rockenschaub ein universelles, KI-basiertes Frühwarnsystem für Intensivstationen. Ebner erforscht die Mechanismen des Fettstoffwechsels in bestimmten Gehirnzellen und verfolgt damit einen neuen Ansatz, um die Hirnalterung zu bremsen.
Innsbruck, 4. September 2025:
Michael Ebner sucht in der Lipidlogistik von Gehirnzellen Antworten gegen Neurodegeneration
Erst seit zwei Monaten ist Michael Ebner an der Medizinischen Universität Innsbruck tätig, die Aussicht auf einen der begehrten ERC Starting Grants hatte er schon länger. Bereits in Berlin, wo er als Postdoc am Leibniz-Forschungsinstitut für Molekulare Pharmakologie forschte, hat er den Förderantrag gestellt und den ersten Teil des aufwändigen Bewerbungsverfahrens hinter sich gebracht, die Detailbegutachtung und das Interview folgten als er bereits sein Innsbrucker EbnerLab am Institut für Molekulare Biochemie (Direktor: David Teis) bezogen hatte. Der Oberösterreicher beschäftigt sich mit dem Fettstoffwechsel im Lysosom. Wie eine Art Magen verdaut das Lysosom in der Zelle Fette und auch Eiweiße. Zusätzlich übernimmt es regulatorische Aufgaben indem es den Eiweiß- und Fetthaushalt misst, damit sich die Zelle an die jeweiligen Umstände adaptieren kann. In dem vom Europäischen Forschungsrat mit 1,5 Mio. Euro geförderten Projekt „Lysosomal lipid logistics“ (kurz: LysoLogs) möchte Ebner nun die basalen biochemischen Mechanismen des Fettstoffwechsels im Lysosom besser erforschen.
Drei Fragen stehen im Fokus: Wie kann die Zelle neue Lysosomen bauen? Wie kann sie kaputte Lysosom-Membranen reparieren? Wie kann das Lysosom Lipide, also Fette, die es verstopfen, wieder aus der Zelle schleusen? „Der Fettstoffwechsel spielt bei all diesen Fragen eine tragende Rolle und ist der zentrale unverstandene Aspekt“, sagt Ebner. Mit Antworten auf diese Fragen könnte seine Forschung dazu beitragen, die gesunde Lebenszeit von Menschen zu verlängern. Das betrifft besonders die Gehirngesundheit und die Therapie von dementiellen Erkrankungen. Denn er konzentriert sich auf das Lysosom der Mikroglia, den Immunzellen des Gehirns, das hauptsächlich mit dem Abbau der fettreichen grauen Substanz des Gehirns gefordert ist. „Im Alterungsprozess sammeln sich in den Lysosomen Lipide an, sie verstopfen, die Membran nimmt Schäden und wird durchlässig. Da Mikroglia Immunzellen sind, führt dieser Prozess in den Zellen zu Entzündung. Diese entzündlichen Reaktionen sind wiederum ein Haupttreiber für neurodegenerative Erkrankungen wie Alzheimer“, erläutert der Molekularbiologe. Darüber hinaus sei bereits bekannt, dass in den Mikroglia der Hauptanteil der genetischen Risikofaktoren für Alzheimer exprimiert wird.
Ebner untersucht seltene erbliche Erkrankungen des Lysosoms, wie zum Beispiel der so genannten juvenilen Batten-Krankheit. PatientInnen, die von dieser Erkrankung betroffen sind, entwickeln Demenz im Kindesalter. „Da sie sehr jung erkranken, wirken noch keine Lebensstilfaktoren wie Alkohol, Nikotin und Umweltgifte auf sie ein. Daher können wir schnell von der Genfunktion auf die Pathologie schließen“, erklärt er den Hintergrund. Er ist mit der NCL-Stiftung, der Dachorganisation von Eltern, BehandlerInnen und GrundlagenforscherInnen, assoziiert.
Methodisch wird der ERC-Preisträger mit Zellkulturen und Mikroskopie arbeiten. Das LysoLogs-Projekt beinhaltet außerdem ein Hochdurchsatz-Substanzscreening das Ebner, der weiterhin auch mit dem Leibniz-Institut verbunden ist, in Berlin durchführen wird. Nachdem er in einem ersten Schritt bestimmte lysosomale Defekte der Batten-Krankheit identifiziert hat, geht es darum, verschiedene Wirkstoffkandidaten zu testen, die das Lysosom entlasten können, Schäden reparieren und damit Entzündungen verhindern können. Von dieser Erkenntnis würden dann sowohl die Kinder mit Batten-Krankheit als auch andere PatientInnen mit Demenzerkrankungen profitieren.
Patrick Rockenschaub baut ein universelles KI-Frühwarnsystem für Intensivstationen
Nirgendwo im Krankenhaus wird mehr gemessen und überwacht wie auf den Intensivstationen. Diesen Informationsschatz möchte Patrick Rockenschaub, der am EpiCenter (Direktor: Peter Willeit) der Medizinischen Universität Innsbruck tätig ist, heben und künftig über Gesundheitssysteme, Kultur-, Sprach-, Länder- und Spitalsgrenzen hinweg nutzbar machen. In einem anspruchsvollen Bewerbungsprozess überzeugte er den europäischen Forschungsrat mit seinem dreiteiligen Konzept. Innerhalb von fünf Jahren wird er ein generatives Pre-Training-Modell, also eine Art ChatGPT für Intensivstationen entwickeln – nur anders. Sein Projekt „Generative Pre-Training on MEDical event streams in Intensive Care“ (kurz: GPT-MEDIC) führt er in Kooperation mit KollegInnen am Amsterdam University Medical Center, dem University College London und der Universität Cambridge durch.
Das Projekt besteht aus drei Teilen: Zunächst geht es darum, pseudonymisierte Daten zu sammeln und zu harmonisieren. Dabei ist es wichtig, Daten aus möglichst vielen Spitälern und Gesundheitssystemen zusammenzubringen, damit das Modell länderübergreifend funktioniert. „Mittlerweile gibt es einige europäische, aber auch schon österreichische Datensätze, die Forschenden zur Verfügung stehen. Schwierig daran ist, dass jede dieser Datenbanken eine eigene Terminologie verwendet. Im ersten Teil des Projekts werden wir uns damit befassen, diese Datenbanken gemeinsam nutzbar zu machen. Das wird der Grundstock für das Modell“, erklärt Rockenschaub.
Der zweite Projektteil umfasst den methodologischen Aufbau des Rechenmodells. Im Gegensatz zu ChatGPT, das auf der Eingabe von Freitext fußt, erfassen die ForscherInnen strukturiert alle Vorkommnisse auf der Intensivstation – z.B. Visiten, Messungen, Medikamentengaben – als Ereignis (engl.: Event) und versehen jeden Eintrag mit einem Zeitstempel. Basierend auf den Informationen, wie oft, in welchen Abständen und in welcher Abfolge welche Ereignisse passieren, kann die Künstliche Intelligenz errechnen, welches Ereignis als nächstes eintreten wird, und warnen, wenn eine akute Verschlechterung droht. „Ein entscheidender Vorteil des Modells ist seine Flexibilität. Anstatt für nur eine spezifische Komplikation trainiert zu werden, lernt es die zugrundeliegenden Muster im Behandlungsverlauf. Dadurch kann es prinzipiell jedes klinisch relevante Ereignis vorhersagen.“
Im dritten Projektteil wird das Modell für die Daten von bis zu einer Million PatientInnen skaliert. Dazu ist es nötig, das Modell in ein so genanntes föderiertes System zu überführen. Die PatientInnendaten bleiben dabei sicher im jeweiligen Krankenhaus und nur das KI-Modell, das mit diesen Informationen trainiert, wird zwischen den Standorten ausgetauscht. „Vor allem der Aspekt der multizentrischen Trainingsdaten ist traditionell vernachlässigt worden. Ich glaube aber, das ist der wichtigste Teil des Ganzen. Wenn wir KI haben wollen, die in ganz Europa funktioniert, werden wir die auch in Spitälern in ganz Europa trainieren müssen. Es muss mit der Diversität umgehen können, die in den verschiedenen Ländern in Europa herrscht.“
Michael Ebner PhD
Institut für Molekulare Biochemie
Tel1.: +43 512 9003 71415
E-Mail: Michael.Ebner@i-med.ac.at
Patrick Rockenschaub BSc MSc PhD
Institut für Klinische Epidemiologie, Public Health, Gesundheitsökonomie, Medizinische Statistik und Informatik
E-Mail: Patrick.Rockenschaub@i-med.ac.at
https://experts.i-med.ac.at/experte/michael-ebner/ Mehr Informationen über Michael Ebner
https://experts.i-med.ac.at/experte/patrick-rockenschaub/ Mehr Informationen über Patrick Rockenschaub
https://erc.europa.eu/apply-grant/starting-grant Informationen zum Starting Grant
https://epicenter.i-med.ac.at/ EpiCenter, Med Uni Innsbruck
https://biochem.i-med.ac.at/ Institut für Molekulare Biochemie, Medizin Uni Innsbruck
Patrick Rockenschaub
Quelle: David Bullock
Copyright: MUI
Michael Ebner
Quelle: David Bullock
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Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Wissenschaftler, jedermann
Biologie, Chemie, Informationstechnik, Mathematik, Medizin
überregional
Forschungsprojekte, Wettbewerbe / Auszeichnungen
Deutsch
Patrick Rockenschaub
Quelle: David Bullock
Copyright: MUI
Michael Ebner
Quelle: David Bullock
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