Von der Histologie direkt zur Therapieentscheidung Künstliche Intelligenz ermöglicht es inzwischen, aus konventionellen Gewebebildern (H&E, IHC oder multiplexe Immunfluoreszenz) hochpräzise prädiktive und prognostische Biomarker abzuleiten – ohne zusätzliche molekulare Tests. Diese sogenannten KI-Biomarker (auch computational oder digital biomarkers) haben 2026 den Sprung von der Forschung in die klinische Routine und in große globale Studien geschafft. Künstliche Intelligenz ermöglicht es inzwischen, aus konventionellen Gewebebildern (H&E, IHC oder multiplexe Immunfluoreszenz) hochpräzise prädiktive und prognostische Biomarker abzuleiten – ohne zusätzliche molekulare Tests. Diese sogenannten KI-Biomarker (auch computational oder digital biomarkers) haben 2026 den Sprung von der Forschung in die klinische Routine und in große globale Studien geschafft. Was sind KI-Biomarker? KI-Biomarker sind trainierte Deep-Learning-Modelle (meist auf Foundation-Modellen oder Graph Neural Networks basierend), die aus digitalen histologischen Bildern biologisch oder therapeutisch relevante Merkmale vorhersagen. Sie nutzen Muster, die für das menschliche Auge oft unsichtbar… 

Die Labormedizin steht 2026 an der Schwelle zu einem grundlegenden Wandel. Das „Labor der Zukunft“ ist kein ferner Traum mehr, sondern eine reale Entwicklung, die durch Digitalisierung, Automatisierung, Künstliche Intelligenz (KI) und Nachhaltigkeit geprägt wird. Auf der analytica 2026 in München, der Weltleitmesse für Labortechnik, Analytik und Biotechnologie, wird dieses Zukunftslabor greifbar: Mit Sonderschauen wie „Digital Transformation“, Live-Labs und Foren zu Lab 4.0 zeigen Aussteller und Experten, wie intelligente Systeme, Robotik und vernetzte Datenströme die Diagnostik effizienter, präziser und patientenzentrierter machen. Die treibenden Kräfte sind steigende Testvolumina, Personalmangel, regulatorische Anforderungen und der Wunsch nach personalisierter Medizin. Gleichzeitig wächst der Druck auf Nachhaltigkeit und Datensicherheit. Automatisierung und Robotik: Vom manuellen Workflow zum smarten System Die Automatisierung ist der Grundpfeiler des Labors der Zukunft. Bereits 2026 setzen klinische Labore verstärkt auf vollautomatisierte Pipelines, die Probenhandling, Analyse und Ergebnisübermittlung nahtlos verbinden. Cobots –… 

Die Parkinson-Krankheit galt jahrzehntelang vor allem als Erkrankung der Basalganglien und des Dopaminmangels. Seit 2026 gibt es ein deutlich erweitertes Bild: Im Mittelpunkt steht ein neu definierter Gehirn-Schaltkreis – der SPARK-Schaltkreis. Was ist der SPARK-Schaltkreis? SPARK ist die Abkürzung für SCAN-Parkinson’s circuit. Er basiert auf dem bereits früher beschriebenen SCAN-Netzwerk (Somato-Cognitive Action Network). Dieses Netzwerk verbindet im gesunden Gehirn Bewegungskontrolle (somatomotorisch) eng mit kognitiven und emotionalen Prozessen. Beim Parkinson-Patienten ist genau dieses Netzwerk pathologisch verändert: Es kommt zu einer starken Überkonnektivität (Hyperkonnektivität) zwischen dem motorischen Kortex und tiefen Hirnstrukturen wie Basalganglien, Thalamus und Substantia nigra. Diese abnorm starken Verbindungen gelten inzwischen als zentraler pathologischer Mechanismus der Erkrankung – nicht nur für die klassischen motorischen Symptome (Tremor, Rigor, Akinesie), sondern auch für viele nicht-motorische Beschwerden wie kognitive Störungen, Antriebslosigkeit, Schlafprobleme und affektive Veränderungen. Warum ist der SPARK-Schaltkreis so bedeutsam? Praktische Konsequenzen…