Der Chemie-Nobelpreis 2024 wurde an drei Forscher verliehen, die bahnbrechende Fortschritte im Bereich der Proteinforschung erzielt haben[1][2]. Eine Hälfte des Preises ging an den US-amerikanischen Biochemiker David Baker für seine Arbeit im computergestützten Proteindesign. Die andere Hälfte teilten sich Demis Hassabis und John Jumper, zwei in Großbritannien tätige Wissenschaftler, für ihre Entwicklung von Methoden zur Vorhersage komplexer Proteinstrukturen[1][3]. Die Forschung dieser Wissenschaftler hat das Potenzial, die Labormedizin und die medizinische Forschung insgesamt zu revolutionieren. Proteine spielen eine zentrale Rolle in nahezu allen biologischen Prozessen und sind daher von entscheidender Bedeutung für das Verständnis von Krankheiten und die Entwicklung neuer Therapien[3]. Die Fähigkeit, Proteinstrukturen genau vorherzusagen und maßgeschneiderte Proteine zu entwerfen, eröffnet völlig neue Möglichkeiten in der medizinischen Forschung und Entwicklung. Hassabis und Jumper entwickelten AlphaFold, ein KI-basiertes Tool, das die dreidimensionale Struktur von Proteinen aus ihrer Aminosäuresequenz vorhersagen kann[2]. Dies… 

Das Geheimnis des Abnehmens könnte auf eine Kombination aus 14 „Schlankheits-Genen“ zurückzuführen sein, wie eine neue Studie zeigt. Forscher der University of Essex haben herausgefunden, dass Menschen doppelt so viel Gewicht verlieren, wenn sie dreimal pro Woche eine halbe Stunde laufen. Das Team unter der Leitung von Dr. Henry Chung von der School of Sport, Rehabilitation and Exercise Sciences fand heraus, dass diejenigen, die über mehr dieser Gene verfügten, innerhalb von acht Wochen am meisten abnahmen. Die Personen mit den meisten Markern verloren während der Studie bis zu 5 kg, die Personen ohne diese Marker verloren durchschnittlich 2 kg. Die Studie ergab, dass das PARGC1A-Gen, das PGC-1-a kodiert, der Schlüssel zur Gewichtsabnahme war und bei den Teilnehmern vorhanden war, die am meisten Gewicht verloren. Die Untersuchungen ergaben, dass 62 Prozent der verlorenen Kilogramm auf die Gene und 37 Prozent auf… 

Forschende des Bosch Health Campus und der Universitäten Bayreuth und Bristol schlagen jetzt im Nature-Journal „npj Digital Medicine“ (https://doi.org/10.1038/s41746-024-01224-3) ein Modell vor, dass das Vertrauen zwischen Mediziner:innen und Patient:innen erhalten und einen verlässlichen und sicheren Umgang mit medizinischer KI ermöglichen soll. Statt dem bisherigen Zweierverhältnis Arzt – Patient besteht seit dem Einzug von KI-Anwendungen in die Medizin immer häufiger eine Dreieckskonstellation. „Wir wollen mit unserem Modell dazu beitragen, dass das Vertrauen zwischen Ärzt:innen und Patient:innen auch mit dem Einsatz von medizinischer KI erhalten bleibt und sich beide Gruppen zudem auf die einwandfreie Funktionalität der KI verlassen können“, sagt Dr. med. Matthias Zuchowski vom Bosch Health Campus, Gesundheitsökonom und Habilitand am Institut für Medizinmanagement und Gesundheitswissenschaften der Universität Bayreuth. Zwischen dem Bosch Health Campus und der Universität Bayreuth besteht eine Kooperation zur Entwicklung und Umsetzung von Forschungsvorhaben zu Medizinmanagement, Leadership und…