Labor und Projekte

Labor

Projekte

Smarte Implantate

Die Werner Siemens-Stiftung fördert mit 8 Millionen Euro das Projekt "Smarte Implantate". Hier geht es um die Entwicklung neuer Implantate zur Knochenbruchheilung, sowie darüber hinaus um weiterführende biomechanische Fragestellungen, die mittels Ganganalysen, Computersimulationen und des Einsatzes künstlicher Intelligenz adressiert werden. Dazu gehören Simulationen der Heilung verschiedener Formen von Knochenbrüchen und die Optimierung von Implantat-Designs mittels neuer Werkstoffe wie z.B. Memorymetallen. Ziel ist es, Implantate zu entwickeln, die in der Lage sind, die Kräfte am Frakturspalt zu messen und sich autark so zu verformen, dass die Knochenheilung über eine Optimierung der Belastung am Knochenbruch verbessert wird. Die Kooperationspartner im Projekt sind der Lehrstuhl für Angewandte Mechanik der Universität des Saarlandes (Prof. Stefan Diebels), der Lehrstuhl für Intelligente Materialsysteme am ZeMA (Prof. Stefan Seelecke, Prof. Paul Motzki) und das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz mit dem L ehrstuhl für Computergraphik (Prof. Philipp Slusallek).

Projektbeschreibung auf der Website der Werner Siemens-Stiftung
Ganse et al. Concepts and Clinical Aspects of Active Implants for the Treatment of Bone Fractures. Acta Biomater. 2022.
Zimmer et al. An SMA-Based Multifunctional Implant for Improved Bone Fracture Healing. Proceedings of the ASME 2021 Conference on Smart Materials. SMASIS2021-67

Missions-Patch des Antarktis-Experiments MACIA — © Bergita Ganse

Muskuloskelettale Immobilisation und Raumfahrt

Muskel-, Knorpel- und Knochenabbau sind nicht nur für immobile Patienten von großer gesundheitlicher Relevanz, sondern spielen auch in der Raumfahrt eine Rolle. Vor allem für Langzeitmissionen, z.B. zum Mars, sind entsprechende Gegenmaßnahmen ein wesentliches Thema. Neben Trainingsmethoden werden derzeit die Anwendung künstlicher Gravitation über Zentrifugen und muskuläre Elektrostimulation für den Einsatz in der Raumfahrt getestet. Prof. Bergita Ganse ist mit Experimenten an großen, internationalen Studien der führenden Raumfahrtorganisationen beteiligt. Zuletzt hat sie in der AGBRESA-Bettruhestudie die neuromuskuläre Interaktion untersucht. Zusammen mit Kollaborationspartnern in Italien, Großbritannien, den Niederlanden und der Schweiz ist die mit dem Experiment Muscle Stimulation auf der Internationalen Raumstation ISS vertreten (PI: Dr. Alessandra Bosutti, Universität Triest). Hier wird die Effektivität muskulärer Elektrostimulation an den Raumfahrenden untersucht werden. Aktuell ist zudem ein Forschungsprojekt mit der ESA in der Antarktis dazu gekommen - hier sollen Muskel- und Knorpelveränderungen an Menschen, die völlig von der Außenwelt abgeschnitten in der Concordia-Station überwintern, untersucht werden. Drittmittel der deutschen Raumfahrtagentur im DLR und des BMWK ermöglichen diese Forschung.

Aktuelle Veröffentlichungen:

Hendrickse et al. Capillary rarefication during bed rest is proportionally less than fibre atrophy and loss of oxidative capacity. J Cachexia Sarcopenia Muscle. 2022
Ganse et al. Joint Cartilage in long-duration spaceflight. Biomedicines 2022;10(6):1356.
Ganse et al. Sixty days of head-down tilt bed rest with or without artificial gravity do not affect the neuromuscular secretome. Exp Cell Res. 2021;399:112463.

Center for Digital Neurotechnologies Saar (CDNS)

Das CDNS ist ein 2,7 Millionen Euro Groß-Projekt, das vom Saarland und vom Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) gefördert wird. In unserem Arbeitspaket geht es um den Muskelabbau bei Patient*innen mit Knochenbrüchen und um die neuromuskuläre Interaktion. Die Projektpartner sind das Labor von Prof. Daniel Strauss, der sowohl an der HTW Saar, als auch an der Universität des Saarlandes Labore leitet.

Pressemeldung zum Projektstart

Der körperliche Leistungsabfall im Alterungsprozess

In der alternden Bevölkerung spielt der Erhalt der körperlichen Belastbarkeit bis ins hohe Alter eine wichtige Rolle. Wir untersuchen die Abnahme der Leistungsfähigkeit an Sportlern aller Altersklassen und versuchen Faktoren zu identifizieren, die den Abfall verlangsamen. Dazu führen wir zum einen Studien an großen, longitudinalen Datensätzen mit Jahresbestleistungen von Seniorensportlern durch. Hier verwenden wir Big Data-Methoden und optimieren mittels KI die Vorhersage des individuellen Verlaufs, um wesentliche Faktoren für den Leistungsabfall zu identifizieren. Zum anderen sammeln wir Daten in unserem Bewegungslabor, wie auch bei Feldstudien im Rahmen großer internationalen Sportereignisse, wie zum Beispiel bei den Senioren-Leichtathletik-Weltmeisterschaften, den Master British Open (Tennis) oder den Senioren-Weltmeisterschaften im Bahnradfahren.