Innovative Deep-Learning-Methodik für die präklinische Analyse von Gentherapien mittels mehrskaliger Fluoreszenzmikroskopie (A09*)

• Fachliche Zuordnung: Künstliche Intelligenz und Maschinelle Lernverfahren
• Förderung: Förderung seit 2026
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 528760423

Die Fluoreszenzmikroskopie ist eine Schlüsseltechnologie für die Untersuchung motorischer und sensorischer Organe und die Validierung genetischer Therapien für deren Erkrankungen. Aktuelle Fortschritte ermöglichen die hochauflösende Aufnahme ganzer Organe und versprechen bessere Analyse und Validierung, werden aber durch das Fehlen verlässlicher Analytik erschwert. Wir werden Deep-Learning-Methoden entwickeln, die verschiedene Zelltypen im Innenohr zuverlässig segmentieren. Damit werden wir das Innenohr genauer analysieren und Ansätze zur Therapie-Validierung entwickeln. Wir werden diese Methodik auch auf otische Organoide übertragen.

• DFG-Verfahren: Sonderforschungsbereiche
• Teilprojekt zu: SFB 1690: Krankheitsmechanismen und funktionelle Wiederherstellung sensorischer und motorischer Systeme
• Antragstellende Institution: Georg-August-Universität Göttingen
• Teilprojektleiter: Professor Dr. Constantin Pape