Am 17. Oktober 2026 steht an der Universität Gießen bereits der erste Termin der Medizinischen Gesellschaft Gießen vor der Tür: Im Wintersemester sind fünf Abendvorträge von Oktober bis Februar geplant. Auftakt ist am 21. Oktober um 18 Uhr im Hörsaal 1 des Medizinischen Lehrzentrums des JLU-Fachbereichs Medizin, Klinikstraße 29, Gießen.

Den Anfang macht Prof. Bernd Schmeck, Direktor des Instituts für Lungenforschung am UKGM und Professor an der Philipps-Universität Marburg. Sein Vortrag trägt den Titel „KI als Werkzeug der medizinischen Forschung: Infektionen, Lungenerkrankungen und der Einfluss von Wetterextremen darauf“. Künstliche Intelligenz kann Einzelzell-Daten, Proteinprofile und Erbinformationen miteinander verknüpfen, um Krankheitsmechanismen, Biomarker und therapeutische Angriffspunkte aufzuspüren.

Von Wetterdaten bis zu neuen Wirkstoffen

Bei antimikrobiellen Resistenzen kann generative KI neue antimikrobielle Peptide entwerfen und Wirkstoffkandidaten priorisieren. Zusammen mit schnellen Testverfahren könnte das die Suche nach Mitteln gegen multiresistente Erreger verkürzen. Ganz ohne Labor geht es aber nicht: Rechnerisch erzeugte Moleküle müssen in Zellmodellen, Gewebeproben und unabhängigen Patientengruppen überprüft werden. Sicherheits- und Toxizitätstests bleiben Pflicht.

Modelle, die Routinedaten, Biomarker und Lungenfunktionswerte auswerten, könnten Erreger unterscheiden, schwere Verläufe und die Sterblichkeit bei ambulant erworbener Lungenentzündung einschätzen und bei der Nachsorge helfen. Ärztliche Entscheidungen sollen sie ergänzen, nicht ersetzen; außerdem müssen die Systeme in unabhängigen Bevölkerungsgruppen validiert werden. Werden klinische Daten mit Temperatur, Niederschlag und Luftschadstoffen verbunden, könnten daraus lokale Risikokarten und Frühwarnsysteme für umweltbedingte Veränderungen bei Lungenkrankheiten entstehen.

Der Blick auf antimikrobielle Peptide, kurz AMPs, führt dabei mitten in eine weltweite Gesundheitskrise. Immer mehr Bakterien sind gegen bestehende Antibiotika resistent. Die Entwicklung neuer Antibiotika stagniert unter anderem wegen hoher Kosten und regulatorischer Hürden. AMPs sind kleine Proteine des angeborenen Immunsystems. Sie können Krankheitserreger etwa durch die Zerstörung bakterieller Zellmembranen oder durch Eingriffe in lebenswichtige Zellprozesse bekämpfen und gelten deshalb als mögliche Alternative zu klassischen Antibiotika, insbesondere bei multiresistenten Bakterien.

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Eine wichtige Grundlage für die KI-Entwicklung ist die COMPASS-Datenbank, laut dem zugrunde liegenden Artikel die weltweit größte Sammlung antimikrobieller Peptide. Darauf aufbauend wird AmpGPT weiterentwickelt, ein auf GPT-Technologie basierendes Modell zur Generierung neuer AMPs. AmpGPT entstand aus dem Protein-Sprachmodell ProtGPT2 und kann neuartige Peptide aus verschiedenen Organismen sowie mit unterschiedlichen Wirkmechanismen entwerfen. Durch das Fine-Tuning mit COMPASS-Daten sollen erstmals AMPs für vordefinierte Wirkmechanismen erzeugt werden.

Im Mittelpunkt stehen eine hohe Wirksamkeit gegen Krankheitserreger, vor allem gegen multiresistente Bakterien, zugleich geringe Toxizität bei guter Löslichkeit und eine möglichst einfache chemische Synthese. Die entwickelten Peptide sollen nachweislich bakterizid oder bakteriostatisch wirken. Das Projekt ist eine Kooperation mit dem Institut für Medizinische Mikrobiologie der Universität Münster; beteiligt sind bioinformatische, KI-gestützte und mikrobiologische Methoden und Kompetenzen. Langfristig geht es um die gezielte KI-gestützte Entwicklung neuer antimikrobieller Wirkstoffe. Kontakt ist Sandra Clemens, M.Sc.; das Förderkennzeichen lautet He2/003/26.

Herz, Immunalterung und Metastasen

Am 18. November folgt Prof. Klaus-Dieter Schlüter aus der Physiologie des Fachbereichs Medizin der JLU. Sein Vortrag heißt „Von großen Herzen zu schwachen Herzen: Was wir über Herzinsuffizienz heute wissen und noch lernen müssen“. Darin geht es um den Weg von der früheren Vorstellung einer krankhaften Herzhypertrophie hin zu modernen pathophysiologischen Konzepten.

In Deutschland leben etwa 3,2 Millionen Menschen mit Herzinsuffizienz. Die Erkrankung gilt als nicht kurativ behandelbar; bei etwa der Hälfte der Betroffenen führt sie innerhalb von fünf Jahren zum Tod. Neue pathophysiologische Modelle erklären die Komplexität der Krankheit besser, verändern aber nicht automatisch den klinischen Alltag. Das ist ein nüchterner, eher unbequemer Befund.

Die Metschnikoff-Vorlesung am 9. Dezember übernimmt Prof. Karsten Krüger, Direktor des Instituts für Sportwissenschaft der JLU. Unter dem Titel „Bewegung, Entzündung, Immunalterung: Aktuelle Erkenntnisse zur Prävention altersassoziierter Erkrankungen“ spricht er über die sogenannte Immunalterung. Mit zunehmendem Alter tritt häufig eine chronische, niedriggradige Entzündung auf – „Inflammaging“ –, die mit Erkrankungen wie Arteriosklerose und Sarkopenie in Verbindung gebracht wird.

Ein Bestandteil dieses Prozesses ist die zunehmende Alterung von T-Immunzellen. Die Gießener IMMUNAGING-Studie beobachtete über vier Jahre einen Zusammenhang zwischen bestimmten T-Zell-Signaturen und subklinischen Veränderungen der Blutgefäße. Krüger ordnet außerdem Forschungsergebnisse zu körperlicher Aktivität und Immunalterung sowie die wissenschaftliche Evidenz zu Krafttraining ein.

Am 20. Januar widmet sich Prof. Daniel Habermehl, Direktor der Klinik für Strahlentherapie am UKGM und Professor der JLU, der lokalen Behandlung von Metastasen. Sein Vortrag „Weniger Metastasen, große Chancen? Einblicke in die moderne lokale Krebstherapie“ stellt Verfahren zur gezielten Behandlung einzelner Tochtergeschwülste und aktuelle Studien vor. Bei wenigen Metastasen sprechen Fachleute von Oligo-Metastasierung. Verschiedene strahlentherapeutische Verfahren können in individuellen Fällen einen Nutzen für Betroffene bringen.

Rheumatherapie mit Blick auf einzelne Zelltypen

Den Abschluss bildet am 10. Februar Prof. Ulf Müller-Ladner, Direktor der Abteilung Rheumatologie und Klinische Immunologie am UKGM sowie an der Kerckhoff-Klinik Bad Nauheim. Sein Thema lautet „Neue zellorientierte Therapien in der Rheumatologie“.

Behandelt werden Verfahren, die auch in der Hämato-Onkologie eingesetzt werden. Hochaktive Entzündungszellen reagieren ähnlich wie maligne Zellen auf wachstumshemmende Medikamente. Ziel ist es, überschießende Immunreaktionen zu kontrollieren, ohne die Immunabwehr zu stark einzuschränken. Die neuen Ansätze sollen möglichst viele Entwicklungsstufen der B-Immunzellen, insbesondere Plasmazellen, hemmen.

Eine nachhaltige und selektive Beseitigung krankheitsverursachender B-Zell-Populationen könnte länger anhaltende immunologische Effekte ermöglichen, ohne dass eine dauerhafte Immunsuppression nötig wäre. Klingt nach einem schmalen Grat – und genau dort liegt der medizinische Knackpunkt.

Warum die KI-Forschung unter Zeitdruck steht

Antibiotikaresistenzen verursachen weltweit jährlich etwa 4,7 Millionen Todesfälle. Laut dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz in Saarbrücken steigt diese Zahl. Resistente Keime entstehen vor allem durch den zu häufigen Einsatz von Antibiotika, sowohl in der medizinischen Behandlung als auch in der Massentierhaltung.

Neue Antibiotika zu entwickeln, ist mühsam: Wirkstoffe auf Basis bekannter Substanzen brauchen lange, und viele Kandidaten scheitern an ihrer Verträglichkeit im menschlichen Körper. Im Juli starteten deshalb das DFKI, das Helmholtz-Institut für Pharmazeutische Forschung Saarland, die Universität des Saarlandes und das Biotech-Startup Smartbax das Projekt „OptimAIze“.

Das dreijährige Projekt soll mithilfe künstlicher Intelligenz geeignete Wirkstoffkandidaten schneller verbessern. Ausgangspunkt ist ein grundsätzlich wirksamer Antibiotika-Kandidat, den Smartbax oder das HIPS zur Optimierung an das DFKI und Informatiker der Universität des Saarlandes übermitteln. Die KI berechnet Molekülvarianten, die weiterhin antibiotisch wirken, zusätzliche positive Eigenschaften besitzen und für Menschen möglichst wenig giftig oder problematisch sind.

So sollen aufwendige Laborversuche mit ungeeigneten Varianten reduziert werden. Die KI simuliert zahlreiche Möglichkeiten und erstellt einen oder mehrere Vorschläge. Das DFKI übermittelt diese an das Labor; das HIPS und Smartbax stellen die optimierten Wirkstoffe her und testen sie. Nach einigen Wochen bis Monaten fließen die Labor