Seit mehr als einem Jahrzehnt verwendet das Labor von Evan Economo Mikro-CT-Geräte zum Scannen von Insektenproben. Die dabei entstehenden Röntgenbilder helfen Forschern dabei, die Form und Struktur von Insekten zu untersuchen – ein Teilgebiet der Entomologie, das als Morphologie bekannt ist –, aber der Prozess ist kostspielig und zeitaufwendig.
„Eine Einschränkung besteht darin, dass man zwar diesen umfangreichen 3D-Datensatz erhält, das Scannen eines Exemplars jedoch bis zu 10 Stunden dauern kann“, erklärte Economo, der den Lehrstuhl für Entomologie an der University of Maryland innehat und die James B. Gahan und Margaret H. Gahan-Professur innehat.
Als leitender Autor eines Artikels, der in der Zeitschrift Nature Methods am 5. März 2026 veröffentlicht wurde, testete Economo einen Hightech-Workflow, um ihre Bemühungen zu beschleunigen. Ein Forschungsteam unter der gemeinsamen Leitung von Economo und Thomas van de Kamp am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) in Deutschland kombinierte einen Synchrotron-Teilchenbeschleuniger, Röntgenscanning, Robotik und künstliche Intelligenz (KI), um interaktive digitale Bilder von 800 verschiedenen Ameisenarten zu erstellen.
Letztendlich ermöglichten diese Technologien dem Team, die Zeit für das Scannen von Proben und die Umwandlung von Rohbilddateien in hochauflösende 3D-Modelle drastisch zu reduzieren.
„Wir haben geschätzt, dass die Durchführung dieses Projekts mit einem laborbasierten CT-Scanner sechs Jahre ununterbrochenen Betriebs erfordern würde“, sagte Julian Katzke, Erstautor der Studie und Absolvent des Labors von Economo am Okinawa Institute of Science and Technology (OIST) in Japan. „Mit der Anlage am KIT haben wir 2.000 Proben in nur einer Woche gescannt.“
Dieses Projekt mit dem Namen „Antscan“ könnte als Blaupause für zukünftige Digitalisierungsbemühungen dienen – nicht nur für Ameisen, sondern für eine Vielzahl von Arten. Die Rohdateien für die Erstellung von 3D-Modellen können von jedem kostenlos heruntergeladen werden, und ein integrierter Viewer für jede Ameise ermöglicht einen einfachen Zugriff auf die fertigen 3D-Bilder.
„Der Wert dieser Studie beschränkt sich nicht nur auf Ameisen – er ist viel umfassender“, sagte Economo, der neben seiner Tätigkeit an der UMD nun auch als außerordentlicher Professor am OIST tätig ist. „Wenn Exemplare digitalisiert werden, können wir Bibliotheken mit Organismen aufbauen, die deren Verwendung von wissenschaftlichen Labors über Klassenzimmer bis hin zu Hollywood-Studios optimieren können.“
Um eine derart umfangreiche digitale Bibliothek aufzubauen, beschaffte das Forschungsteam mit Ethanol konservierte Ameisenproben von Partnerinstitutionen, Museumssammlungen und Experten aus aller Welt. Nachdem die Forscher die Proben nach Art und Kaste sortiert hatten, brachten sie sie zum KIT, wo sie einer hochauflösenden Röntgen-Mikro-CT-Untersuchung unterzogen wurden, die mit medizinischen CT-Scans vergleichbar ist, jedoch eine viel höhere Vergrößerung aufweist.
Ein Synchrotron-Teilchenbeschleuniger erzeugte einen hochintensiven Röntgenstrahl, um eine große Anzahl von Proben schnell zu scannen, und ein robotergesteuerter Probenwechsler drehte und tauschte die Proben alle 30 Sekunden aus. Auf diese Weise konnten 2D-Bildstapel erstellt werden, die dann zur Erstellung von 3D-Modellen verwendet werden konnten.
Die Rohbilddateien waren zwar nützlich, zeigten jedoch Ameisen in verzerrten Posen – weit entfernt von den lebensechten Modellen, die die Forscher zu bauen hofften. Als Folgeprojekt zu Antscan verwenden Studenten des CMSC 435-Kurses „Software Engineering” von James Purtilo, Associate Professor für Informatik an der UMD, KI, um den Prozess der „Posen-Schätzung” zu automatisieren, wodurch unnatürliche Posen der Ameisen in natürliche Posen umgewandelt werden können, wie sie in der freien Natur zu sehen sind.
„Diese Zusammenarbeit war eine großartige Gelegenheit für uns“, sagte Purtilo. „Ein Capstone soll die Studierenden dazu herausfordern, ihre Fähigkeiten zu integrieren, als effektives Team zu arbeiten und ihre Fähigkeit zur Lösung realer Probleme unter Beweis zu stellen. Und dieses Problem war eine echte Herausforderung.“
Die 3D-Bilder von Antscan zeigen innere Strukturen wie Muskeln, Nervensysteme, Verdauungssysteme und Stacheln mit einer Auflösung im Mikrometerbereich. Die Modelle lassen sich leicht animieren oder in Virtual-Reality-Welten für Forschung, Bildung oder Unterhaltung integrieren.
„Manuell hätte dies Jahre gedauert, ohne diese Rechenwerkzeuge wäre es also im Grunde nie möglich gewesen“, so Economo. „Jetzt machen wir große Fortschritte bei der Erstellung einer lebendigen Bibliothek interaktiver Modelle, die der Artenvielfalt der Erde entsprechen. KI wird es uns ermöglichen, die Vielfalt des Lebens zu erforschen und sie mit der Welt zu teilen.“
Antscan in Aktion
Die Datenbank hat bereits begonnen, ihren wissenschaftlichen Wert unter Beweis zu stellen. Economo war der leitende Autor eines Artikels, der am 19. Dezember 2025 in der Fachzeitschrift Science Advances veröffentlicht wurde, in dem Forscher anhand von Antscan-Daten untersuchten, ob Ameisenkolonien mit einer größeren Anzahl schwächerer Arbeiter oder mit weniger, aber robusteren Arbeitern besser zurechtkommen würden.
Economo und seine Mitarbeiter untersuchten den Zusammenhang zwischen dem Volumen der Cuticula, der Koloniegröße und der Koloniediversifizierung bei mehr als 500 Ameisenarten. Die Cuticula, die die schützende äußere Schicht des Exoskeletts bildet, ist reich an Stickstoff und verschiedenen Mineralien, was bedeutet, dass eine dickere Panzerung einen höheren Ressourcenaufwand pro Ameise erfordert.
Das Team stellte eine starke negative Korrelation zwischen dem Volumen der Kutikula und der Größe der Kolonie fest, was darauf hindeutet, dass die Priorisierung der Quantität der Ameisen gegenüber der Qualität ihrer Panzerung die Entwicklung größerer und vielfältigerer Ameisengesellschaften begünstigt.
In diesem Fall ermöglichte Antscan den Forschern eine genauere Untersuchung des Cuticula-Volumens, das vor der Entwicklung dieser Modelle nur schwer zu messen war. Das Antscan-Projekt befasste sich auch mit derselben Ameisenart wie eine Studie vom Juni 2025 in der Fachzeitschrift Cell, deren Mitautor Economo war und die eine Reihe hochwertiger Ameisengenome hervorbrachte. Zusammen könnten diese Studien komplexere Forschungen zum Zusammenhang zwischen morphologischen Daten und genomischen Variationen ermöglichen.
Aufgrund ihrer hohen Genauigkeit könnten die Scans eines Tages sogar dazu verwendet werden, maschinelle Lernmodelle zu trainieren, um Ameisen im Feld für Beobachtungsstudien ihres Verhaltens genau zu erkennen. Für die Zukunft plant Economo, weitere Exemplare in das System einzuscannen und gleichzeitig weiterhin mit Informatikstudenten der UMD zusammenzuarbeiten, um diese KI-Techniken auf neue Datensätze anzuwenden.
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