Berlin, 25. September 2026: Das Berlin Institute of Health in der Charité (BIH) stellt die „BIH Spatial Diagnostics Platform“ vor. Ihr Versprechen klingt nach einem ziemlichen Sprung im Laboralltag: Personalisierte Therapieempfehlungen für Krebs, komplexe Immunreaktionen und seltene Krankheiten sollen künftig innerhalb von 24 Stunden möglich werden. Bisher brauchen herkömmliche Verfahren laut BIH dafür ein bis drei Wochen.

Dahinter steckt kein einzelnes Wundergerät, sondern ein Zusammenspiel aus hochauflösender 3D-Lichtmikroskopie, molekularen Genom- und Proteomanalysen sowie künstlicher Intelligenz. Die Plattform soll Daten aus Genen, Gewebe und Proteinen zu einem KI-gestützten Gesamtbild verbinden. Die Modelle sind als lernendes System angelegt: Mit jedem ausgewerteten Patientenfall sollen sie sich weiterentwickeln.

Viele Partner, ein diagnostisches Gesamtbild

Entwickelt wurde das Projekt vom BIH, der Charité – Universitätsmedizin Berlin sowie Industrie- und Forschungspartnern. Dazu gehören Roche Diagnostics, RoX Health, ZEISS, Bruker Daltonics, Hamilton Germany und LIMAA Technologies. Jede Organisation bringt einen anderen Baustein mit: ZEISS und LIMAA kümmern sich um die hochauflösende 3D-Gewebeanalyse, Roche um Sequenziertechnologien, Bruker um räumliche Proteomik und Hamilton um die Automatisierung.

Daniela Kahlert von Roche Diagnostics Deutschland beschreibt den Ansatz als Teil der Arbeit an Innovationen, die das Patientenleben verbessern sollen. Roche bringt die neue SBX-Sequenziertechnologie ein. Sie kann ein Genom innerhalb von Stunden statt Tagen entschlüsseln. Die kürzere Analysezeit soll helfen, komplexe Erkrankungen früher und präziser zu verstehen – mit dem Ziel, Therapieentscheidungen schneller zu treffen und gesundheitliche Ergebnisse für Patientinnen und Patienten zu verbessern.

Für Dr. Stefan Groß von Carl Zeiss Microscopy Deutschland liegt eine Stärke des Projekts in der Verbindung von Perspektiven und Fachwissen aus Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft. Carl Zeiss beteiligt sich als Technologieanbieter; die hochauflösende 3D-Lichtmikroskopie soll die visuelle Analyse für die personalisierte Medizin verbessern.

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Jürgen Srega von der Bruker Biosystems Group beziehungsweise Bruker Daltonics verweist auf die Verbindung von Technologien und wissenschaftlicher Expertise. Bruker steuert Fachwissen in der hochauflösenden molekularen Gewebeanalyse bei. So sollen biologische Zusammenhänge im Gewebekontext besser untersucht und personalisierte medizinische Ansätze unterstützt werden.

Bei Hamilton Germany geht es um die Laborautomation. Dr. Thorsten Ebel nennt als Ziel, komplexe Analyseprozesse in durchgängige Arbeitsabläufe zu integrieren. Forschung und Industrie sollen dadurch technologische Innovationen für Wissenschaft und Präzisionsmedizin nutzbar machen – weniger Insellösungen, mehr Ablauf aus einem Guss.

Auch Start-ups sind eingebunden. Dr. René Hägerling von LIMAA Technologies betont, dass junge Unternehmen Innovationen aus der translationalen Forschung schnell vorantreiben können. Für die Umsetzung seien aber die Verbindung mit etablierten Partnern sowie deren Erfahrung und Infrastruktur wichtig. Die Plattform soll damit den Weg neuer Technologien in die klinische Anwendung beschleunigen.

RoX Health, das Innovationsstudio von Roche, bringt laut Dr. Olivier Flückiger Partner mit unterschiedlichen Perspektiven und Kompetenzen zusammen. Wissenschaft, Medizin, Industrie und Start-ups treffen hier aufeinander. Daraus sollen neue Ansätze und Lösungen für die medizinische Versorgung entstehen.

Von der Aufbauphase zur klinischen Prüfung

Das Vorhaben wird von 2026 bis 2029 in fünf Phasen umgesetzt. Derzeit laufen der strukturelle und technische Aufbau. Ab 2028 ist eine Pilotphase mit ersten Forschungsprojekten geplant. Danach sollen klinische Studien in Zusammenarbeit mit Pharmaunternehmen folgen. Bis zum fertigen Einsatz im Alltag ist es also noch ein Stück Weg – auch wenn die 24-Stunden-Idee schon sehr nach Zukunft klingt.

Gerade bei künstlicher Intelligenz dürfte es auf die richtige Arbeitsteilung ankommen. Forschende der Charité und der Humboldt-Universität zu Berlin haben untersucht, ob generative KI und Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT die personalisierte Krebstherapie unterstützen können. In der Präzisionsonkologie werden genetische Analysen von Tumorgewebe genutzt, um relevante Veränderungen der Tumor-DNA zu erkennen und passende Therapien auszuwählen.

Zielgerichtete Medikamente, etwa niedermolekulare Inhibitoren oder Antikörper, können überaktive Onkogene hemmen. Bei komplizierten Fällen beraten Expert:innen aus Pathologie, Molekularpathologie, Onkologie, Humangenetik und Bioinformatik gemeinsam im molekularen Tumorboard (MTB). Das ist viel Wissen an einem Tisch – und entsprechend aufwendig.

Die Charité-Forschenden prüften, ob LLMs wissenschaftliche Literatur automatisiert auswerten und personalisierte Therapieoptionen vorschlagen können. Dafür erstellte das Team zehn molekulare Tumorprofile fiktiver Patient:innen. Ein spezialisierter Arzt und vier LLMs entwickelten darauf Therapieempfehlungen. Mitglieder des molekularen Tumorboards bewerteten diese Vorschläge, ohne zu wissen, woher sie stammten.

Die KI-Modelle konnten grundsätzlich personalisierte Therapieoptionen identifizieren. Ihre Leistung lag jedoch deutlich unter jener menschlicher Expert:innen. Einzelne Empfehlungen waren laut den Forschenden dennoch überraschend gut. Neuere KI-Modelle schnitten im Studienvergleich besser ab.

Der Mensch bleibt am Entscheidungstisch

Für den Einsatz an realen Patient:innen bleiben Datenschutz und Reproduzierbarkeit besondere Herausforderungen. Die Forschenden halten es künftig für möglich, dass KI komplexe Diagnose- und Therapieprozesse stärker unterstützt. Voraussetzung soll aber bleiben, dass Menschen die Ergebnisse kontrollieren und Therapieentscheidungen treffen.

Die Studie erschien im Fachjournal „JAMA Network Open“: „Leveraging Large Language Models for Decision Support in Personalized Oncology“, 2023, DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2023.43689. Gefördert wurde sie hauptsächlich durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft, die Deutsche Krebshilfe und den Innovationsfonds des Gemeinsamen Bundesausschusses.

Weitere KI-Projekte der Charité beschäftigen sich unter anderem mit Sturzprophylaxe in der Pflege, Prognosen nach Schlaganfällen sowie der Validierung und Zertifizierung von KI und Robotik in medizinischen Geräten. Die neue Plattform in Berlin setzt nun an einer anderen Stelle an: bei Gewebe, Genen und Proteinen, die möglichst rasch in einen klinisch brauchbaren Zusammenhang gebracht werden sollen.