AUTOMETA: Die automatisierte Vorbereitung von Proben für zuverlässigere Analysen und effektive Behandlungen

Die medizinische Forschung zeigt erhebliche Grenzen der medikamentösen Behandlung auf: Unwirksamkeit bei 30-60 % der Patienten und Nebenwirkungen in 30 % der Fälle. Um diese Problematik zu überwinden, ist es von entscheidender Bedeutung, den Gesundheitszustand der 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 Labortechnikern 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 (z.B. 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 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.

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