Am 30. Januar 2025 fand im TWINCORE – Zentrum für Experimentelle und Klinische Infektionsforschung – das zweite CAIMed-Meet-up mit dem Titel „AI Powered Approaches in Infection Research“ statt. Die hohe Anzahl an Anmeldungen, die die verfügbaren 65 Plätze weit überstieg, unterstreicht das Interesse an der CAIMed-Forschung sowie den steigenden Stellenwert künstlicher Intelligenz in der medizinischen Forschung.

Nach einer kurzen, einleitenden Begrüßung durch Prof. Dr. Yang Li (CAIMed, CiiM), die den wissenschaftlichen Rahmen des Tages skizzierte, wurden vier inhaltlich sehr interessante Sessions präsentiert:

• Session 1 – AI Systems for Integrative Multi-Omics Data:
  Prof. Dr. Tim Beißbarth von der Universitätsmedizin Göttingen eröffnete den wissenschaftlichen Teil des Meet-ups mit einem Überblick über den Einsatz von KI zur integrativen Analyse von Multi-Omics-Daten. Sein Vortrag lieferte fundierte Einblicke in die Anwendung künstlicher Intelligenz, um komplexe Krankheitsmechanismen besser zu verstehen und somit neue Perspektiven in der Diagnostik und Therapie zu eröffnen.

• Session 2 – Defense Against Respiratory Pathogens:
  In der folgenden Session erläuterte Dr.-Ing. Geraldine Nouailles von der Charité – Universitätsmedizin Berlin, wie KI-Methoden zur Entwicklung effektiver Strategien gegen respiratorische Infektionen beitragen können.

• Session 3 – Machine Learning Applications to Bacterial Genomics, From Essential Genes to Antimicrobial Resistance:
  Prof. Dr. Marco Galardini vom TWINCORE stellte in seinem Vortrag verschiedene Machine-Learning-Methoden vor, die bakterielle Gene identifizieren und Aufschluss über zugrundeliegende Resistenzmechanismen geben. Sein Beitrag lieferte wichtige Impulse für die Weiterentwicklung präziser Diagnoseverfahren und Therapiestrategien.

• Session 4 – Cutting-Edge Technologies Powered by AI in Infection Research:
  Diese letzte Session, präsentiert von der CAIMed Junior Research Group on AI & Bioinformatics, beleuchtete modernste KI-Anwendungen in der Infektionsforschung anhand folgender Vorträge:
  • Dr. Saumya Kumar – „From Big Data to Immunological Insights“:
    Der Vortrag zeigte, wie Big-Data-Analysen dazu genutzt werden können, um immunologische Antworten zu entschlüsseln und somit ein tieferes Verständnis der Infektionsbiologie zu ermöglichen.
  • Dr.-Ing. Jalil Nourisa – „AI and Gene Regulatory Network Analysis: A Practical Introduction“:
    Mit diesem Beitrag wurden praxisnahe KI-gestützte Ansätze zur Analyse genetischer Regulatornetzwerke vorgestellt, die neue Perspektiven auf die genetische Regulation während Infektionen eröffnen.
  • Dr. Xun Jiang – „Spatial Transcriptomics Reveals Abnormal Immune and Cell-Matrix Remodeling Programs in MTB Granuloma Formation“:
    Hier wurde gezeigt, wie mithilfe von Spatial Transcriptomics Immun- und Zellmatrix-Remodellierungsprogramme im Rahmen von MTB-Granulombildungen sichtbar gemacht werden können.
  • Yuesi Xi, M.Sc. – „AI-Powered Segmentation and Deconvolution in Spatial Transcriptomics Data Analysis“:
    Im letzten Beitrag wurden fortschrittliche KI-Tools zur Segmentierung und Dekonvolution von Spatial-Transcriptomics-Daten präsentiert, die entscheidende Einblicke in die zelluläre Architektur infizierter Gewebe ermöglichen.

Zwischen den Vorträgen boten die Pausen reichlich Gelegenheit für regen Austausch, Networking und das Verknüpfen zwischen den Forschungsgruppen. Zahlreiche Teilnehmende nutzten diesen Rahmen, um Erfahrungen zur praktischen Anwendung der vorgestellten KI-Methoden zu diskutieren und zukünftige gemeinsame Projekte zu initiieren.

Die überwältigende Resonanz und die hochkarätigen wissenschaftlichen Beiträge des Meet-ups bestätigen, dass der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Medizin weiterhin an Relevanz gewinnt. Ziel des Events war es, über den Stand der CAIMed-Forschung zu informieren, Forschende zu vernetzen und die Forschungsansätze gemeinsam voranzubringen – ein Vorhaben, das auch zukünftig im Fokus der CAIMed-Meet-ups stehen wird.