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SESSION "TECHNOLOGY CORNER IN DIAGNOSTICS" BEI DER AMR-CONFERENCE IN BASEL

In dieser vom Thüringer Clustermanagement unterstützten Session wurden neuartige diagnostische Technologien vorgestellt, die das Potenzial haben, die globale Reaktion auf antimikrobielle Resistenzen (AMR) erheblich voranzutreiben, indem sie die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Zugänglichkeit bei der Identifikation von Krankheitserregern und der Bestimmung der antimikrobiellen Empfindlichkeit verbessern.

Marie-Luise Enghardt, Doktorandin am Leibniz-IPHT, stellte eine On-Chip-Raman-Analyse für das Antibiotic Susceptibility Testing (AST) vor.
from the left: Jens Hellwage (InfectoGnostics), Neciah Dorh (FluoretiQ Limited), Marianne Ismail (Microbira Limited), Marie-Luise Enghardt (Leibniz-Institute of Photonic Technology), Stephane Gavoille (Molsid)

Im Rahmen der diesjährigen AMR Conference wurde eine Session mit dem Titel „TECHNOLOGY CORNER IN DIAGNOSTICS“ von InfectOGnostics Geschäftsführer Jens Hellwage (InfectoGnostics Research Campus Jena).

Schwerpunkte der SESSION

Führende Expertinnen und Experten auf diesem Gebiet aus Industrie und Forschung stellten neuartige Ansätze und Technologien vor, die die diagnostischen Möglichkeiten in der AMR-Detektion erweitern:

  • Stephane Gavoille (Molsid) stellte eine fluoreszenzbasierte AST-Technologie vor – eine Lösung für schnelle und kosteneffiziente antimikrobielle Empfindlichkeitstests (AST). Diese Innovation bietet insbesondere vielversprechende Möglichkeiten für die Skalierung in Länder mit niedrigem und mittlerem Einkommen (LMICs) und adressiert kritische Lücken im Zugang zu schnellen und zuverlässigen Diagnosen.
  • Marianne Ismail (Microbira Limited) präsentierte eine neuartige Software zur Identifikation von Bakterien und Pilzen, die eine reagenzienfreie Fluconazol-Resistenzdetektion mittels MAAP-IR-Technologie ermöglicht. Diese Entwicklung könnte die AMR-Diagnostik optimieren und die Abhängigkeit von traditionellen, ressourcenintensiven Methoden reduzieren.
  • Marie-Luise Enghardt (Leibniz-Institut für Photonische Technologien) erläuterte den Einsatz der On-Chip-Raman-Spektroskopie, einem hoch empfindlichen Werkzeug für die schnelle Bestimmung der antimikrobiellen Empfindlichkeit. Durch die Analyse spektraler Signaturen können Resistenzmuster erkannt werden – ein innovativer Ansatz zur präzisen und schnellen AMR-Diagnostik (siehe Projekt InfectoXplore.
  • Neciah Dorh (FluoretiQ Limited) sprach über die Echtzeit-Identifikation von Krankheitserregern und die Bestimmung der Antibiotikaempfindlichkeit, die über traditionelle wachstumsbasierte phänotypische Tests hinausgeht. Diese Methode zielt darauf ab, diagnostische Abläufe zu beschleunigen und die Behandlungsentscheidungen bei AMR-Infektionen zu verbessern.