Leonardo Ayala erhält Helmholtz-Doktorandenpreis 2024
Ein multispektrales Bildgebungssystem ermöglich erstmals in Echtzeit, die Gewebedurchblutung während eines minimalinvasiven chirurgischen Eingriffs zu überwachen. Die Helmholtz-Gemeinschaft würdigt diese exzellente Leistung und hat Leonardo Ayala vom Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) dafür mit dem jährlichen Doktorandenpreis im Bereich Gesundheit ausgezeichnet.
Leonardo Ayala
© DKFZ/Jung
Mit den Doktorandenpreisen zeichnet die Helmholtz-Gemeinschaft jährlich in jedem ihrer sechs Forschungsbereiche Nachwuchswissenschaftlerinnen und Nachwuchswissenschaftler aus, die ihre Promotion an einem Helmholtz-Zentrum durchgeführt und mit hervorragendem Ergebnis abgeschlossen haben. Leonardo Ayala, der diesjährige Preisträger im Bereich Gesundheit, forschte in der DKFZ-Abteilung Intelligent Medical Systems unter der Leitung von Lena Maier-Hein. Ayala erhält die Auszeichnung für die Entwicklung eines neuartigen Systems der multispektralen Bildgebung, das bei laparoskopischen Operationen eingesetzt werden kann, um die Durchblutung von Geweben zu überwachen.
Die einzelnen Gewebe im Körper unterscheiden sich hinsichtlich ihres Sauerstoffgehalts, der Temperatur oder der Konzentration von Wasser oder anderen biologischen Molekülen. Gesunde Gewebe unterscheiden sich in manchen dieser Eigenschaften wiederum von kranken. Diese Gewebeeigenschaften können dem Chirurgen während einer Operation wichtige zusätzliche Informationen geben. Die multispektrale Bildgebung macht sich die Tatsache zunutze, dass die verschiedenen Gewebekomponenten einzigartige optische Eigenschaften haben, die in hoher räumlicher Auflösung dargestellt werden können.
Das von Ayala und Kollegen entwickelte System hat die einzigartige Fähigkeit, die Gewebedurchblutung während der Operation zu überwachen. Bisher mussten sich die Chirurgen ausschließlich darauf verlassen, was sie „mit eigenen Augen" erkennen konnten, was sich teilweise als unzureichend erwies. Kontrastmittel wiederum erschwerten die das Verfahren.
Leonardo Ayala und seine Kooperationspartner leisteten Pionierarbeit bei der Anwendung von Deep-Learning-Techniken, um datengesteuert Informationen zur Gewebedurchblutung aus den multispektralen Bilddaten zu extrahieren. Um den klinischen Wert dieser neuartigen Bildgebungsmethode bei der Überwachung der Durchblutung erstmals zu demonstrieren, konzipierte, organisierte und leitete er eine klinische Studie. Das Verfahren wurde eingesetzt bei Patienten, die sich einer laparoskopischen partiellen Entfernung der Niere unterzogen – ein Eingriff, bei dem die Durchblutung des eine besonders kritische Rolle spielt.
Das von Ayala entwickelte Verfahren hat bereits zu mehreren Patentanmeldungen geführt.
Leonardo Ayala studierte Physik an der Universität El Salvador und am Instituto Balseiro in Argentinien. Nach Abschluss seiner Doktorarbeit setzt er seine Forschung zunächst als Postdoc im Labor von Lena Maier-Hein fort.
Die Preisträgerinnen und Preisträger erhalten ein Preisgeld in Höhe von 5.000 Euro. Dazu kommt entweder eine Reise- und Sachkostenpauschale für einen Forschungsaufenthalt im Ausland von bis 12.000 Euro oder ein Helmholtz Field Study Fellowship von bis zu drei Monaten. Das Field Study Fellowship finanziert die Markterkundungsphase, um Kundenbedürfnisse besser zu verstehen.
Ein Bild von Leonardo Ayala steht zum Download zur Verfügung:
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