Förderperiode Interreg VIA Oberrhein 2021 - 2027


AUTOMETA

Entwicklung einer automatisierten Probenvorbereitung zur massenspektrometrischen Analyse des Stoffwechsels für die personalisierte Medizin

Durch Automatisierung der Probenvorbereitung auf Mikrofluidik-Chips die metabolomische Analyse zuverlässiger machen

Die medizinische Forschung zeigt erhebliche Grenzen der medikamentösen Behandlung auf: Unwirksamkeit bei 30-60% der Patientinnen und Patienten sowie Nebenwirkungen in 30% der Fälle. Um diese Problematik zu überwinden, ist es von entscheidender Bedeutung, den Gesundheitszustand der Patientinnen und Patienten und ihre Reaktionen auf Medikamente besser zu verstehen und so zu wirksameren personalisierten Behandlungen zu gelangen.
Dies ist nun durch die Metabolomanalyse möglich, ein neues Instrument der Molekular- und Medizinbiologie. Durch die Untersuchung von Metaboliten, den kleinen Molekülen, die an allen chemischen Reaktionen im Körper beteiligt sind, kann man sich in Echtzeit einen Überblick über den physiologischen Zustand einer Person verschaffen. Die Metabolomanalyse erfordert jedoch einen entscheidenden Probenvorbereitungsschritt, der von Labortechnikerinnen und -technikern durchgeführt wird, und diese manuellen Prozesse sind anfällig für menschliche Fehler, die die Zuverlässigkeit der Ergebnisse beeinträchtigen können.
Die Universität Freiburg und ihre Partner entwickeln eine innovative Lösung, die diesen wichtigen Schritt grundlegend zu verändern verspricht: die automatisierte Probenvorbereitung auf einem mikrofluidischen Chip. Diese Technologie basiert auf dem Einsatz von miniaturisierten Geräten, die sehr kleine Flüssigkeitsvolumina (zum Beispiel Blut oder Gehirn-Rückenmarksflüssigkeit) verarbeiten können. Das Prinzip ist einfach: Die zu untersuchende Probe wird automatisch durch ein Netz von Mikrokanälen im Inneren des Chips geleitet, wo verschiedene Aufbereitungsschritte automatisch durchgeführt werden.
Innerhalb der nächsten drei Jahre dürften die sich derzeit in der Entwicklung befindlichen mikrofluidischen Chips es ermöglichen, die Vorbereitung von Patientenproben für die Metabolomanalyse im Vergleich zu den derzeitigen Methoden erheblich zu verbessern. Diese Innovation ist ein wichtiger Schritt hin zu einer zugänglicheren personalisierten Medizin. In Zukunft könnte diese Technologie vor allem im grenzüberschreitenden Raum breite Anwendung finden, zum Beispiel in diagnostischen Laboren oder in Universitätskliniken.

Themen Innovation Forschung Technologietransfer Personalisierte Medizin


Projektlaufzeit 01.04.2024-31.03.2027

Status   LAUFEND

AUTOMETA

EU-Projektträger Albert-Ludwigs-Universität Freiburg

Schweizer Projektverantwortlicher Universitätsspital Basel

Projektbeteiligte BÜHLMANN Laboratories AG CAMAG Chemie-Erzeugnisse und Adsorptionstechnik AG Hahn-Schickard-Gesellschaft für angewandte Forschung e. V Kanton Aargau Kanton Basel-Landschaft Kanton Basel-Stadt Ministerium für Wissenschaft und Gesundheit Rheinland-Pfalz Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg MVZ Clotten Labor Dr. Haas, Dr. Raif & Kollegen GbR Région Grand Est Schweizerische Eidgenossenschaft (NRP) Universitätsklinikum Freiburg Mehr anzeigen

Interreg-Ziel D1: Entwicklung und Ausbau der Forschungs- und Innovationskapazitäten und der Einführung fortschrittlicher Technologien

NRP-Ziel 4: Die Forschungs- und Innovationskapazitäten für wettbewerbsfähigere Unternehmen ausbauen und fortschrittliche Technologien entwickeln, um die Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen zu verbessern.

Regionen   Baden-Württemberg   Deutschland   Elsass   Frankreich   Kanton Aargau   Kanton Basel-Landschaft   Kanton Basel-Stadt   Nordwestschweiz   Rheinland-Pfalz   Schweiz Mehr anzeigen


Budget

Gesamtbudget € 1’279’276.50
Schweizer Budget CHF 325'380.0

Finanzierung

EFRE € 476’948.25
Frankreich / Deutschland € 476’948.25

Details zur Schweizer Ko-Finanzierung

Bund CHF 156’182.40
Kanton Aargau CHF 7’320.00
Kanton Basel-Landschaft CHF 15’862.80
Kanton Basel-Stadt CHF 15’862.80
Universitätsspital Basel CHF 130'152.00