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Department of Artificial Intelligence in Biomedical Engineering

Research associates

  • Since 11/2020:
    W1-Professor for Artificial Intelligence in Medical Imaging, Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering (AIBE), Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
  • 11/2015 – 10/2020:
    Ph.D Student at Pattern Recognition Lab, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
  • 10/2012 – 09/2015:
    M.Sc. in Computer Science, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
  • 10/2009 – 09/2012:
    B.Sc. in Computer Science, Philipps University Marburg
  • 07/2009:
    Abitur, Goetheschule Wetzlar

2024

  • IZKF-S2 Tame the Flame (M3): Interplay of cell trafficking and mechanics as a pathomechanism in immune-mediated inflammation “TAME THE FLAME”

    (FAU Funds)

    Project leader: , , ,
    Term: May 1, 2024 – April 30, 2026
    Cell trafficking is crucially involved in the pathogenesis of immune-mediated inflammatory diseases such as rheumatoid arthritis or inflammatory bowel disease. While the contribution of cell surface receptors to such trafficking has been explored in detail and has already lead to therapeutic applications, cell-intrinsic properties affecting the cellular migratory behavior have largely been overlooked. Here, we hypothesize that cell mechanical properties and cell trafficking are inextricably linked. Thus, in an interdisciplinary and synergistic effort, this project addresses the role of cellular mechanobiology for homing to the inflamed gut and synovia as well as the mechanical features of therapeutic regulatory T cells and pharmacological opportunities to manipulate cell mechanics. In the long-term perspective, we hope that our insights might provide novel and specific targets for mitigating chronic inflammation.
  • Untersuchung von In-situ-Gewebeschemata mittels volumetrischer Bildgebung und maschinellem Lernen für die Bildanalyse

    (Third Party Funds Group – Sub project)

    Overall project: Immun-Checkpoints der Kommunikation zwischen Darm und Gehirn bei entzündlichen und neurodegenerativen Erkrankungen (GB.com)
    Project leader: ,
    Term: January 1, 2024 – December 31, 2027
    Acronym: KFO 5024 TP Z02
    Funding source: DFG / Klinische Forschungsgruppe (KFO)

    Entzündung beginnt vor allem in Geweben, und ihre Ausprägung und ihr Ausmaß werden weitgehend von diesen kontrolliert. Infiltrierende Immunzellen sind hochgradig plastisch und integrieren sowohl molekulare als auch biophysikalische Informationen aus ihrer Umgebung, die allesamt ihre Effektor-Funktionen sowie ihr weiteres Schicksal bestimmen. Mit dem Fortschritt hochdimensionaler OMICs-Ansätze haben wir begonnen, die zelluläre Heterogenität komplexer entzündlicher Infiltrate besser zu verstehen. Während jüngste analytische Ansätze zelluläre Interaktionen auf der Grundlage von Transkriptionsprofilen vorhersagen können, bleiben ihre tatsächlichen funktionellen Interaktionen und die Einwirkung ihrer mikroanatomischen Umgebung jedoch weiterhin spekulativ. Um die Beziehung zwischen Gewebestruktur, Architektur der Mikroumgebung und Zellfunktionen verstehen zu können, müssen multidimensionale Ex vivo-Zellanalysen durch quantitative In-situ-Bildgebung ergänzt werden. Neueste 2D-Hyperplex-Mikroskopieverfahren erlauben mittlerweile mehrere Parameter mit räumlichem Kontext zu erfassen. Mit diesen Techniken lässt sich jedoch die komplexe 3D-Architektur von strukturell vielschichtigen und kompartimentierten Geweben wie dem Darm oder dem Gehirn nicht adäquat abbilden. Gleichzeitig erfordert die Fülle von Daten, die durch Bildgebungs- und OMICs-Techniken erzeugt werden, nachfolgende integrative Analyseschritte, die bei einer manuellen Auswertung in der Regel nicht zu bewältigen sind. Um diese Lücken zu schließen, werden wir neue Mikroskopieanwendungen und quantitative, durch maschinelles Lernen unterstützte Analysemethoden für Gewebe entlang der Darm-Hirn-Achse mit hoher Granularität sowohl in 2D als auch in 3D entwickeln. Dieses explorative Vorhaben dient der Etablierung innovativer Methoden und wird dazu beitragen, räumliche Daten mit zellulären Profilen zu integrieren, um Organisationsschemata zu entschlüsseln, die Gesundheit und Krankheit zugrunde liegen.

2023

  • Exploring Brain Mechanics (EBM):
    Understanding, engineering and exploiting mechanical properties and signals in central nervous system development, physiology and pathology

    (Third Party Funds Group – Overall project)

    Project leader:
    Term: January 1, 2023 – December 31, 2026
    Acronym: SFB 1540 – EBM
    Funding source: DFG / Sonderforschungsbereich / Transregio (SFB / TRR)
    URL: https://www.crc1540-ebm.research.fau.eu/

    Thecentral nervous system (CNS) is our most complex organ system. Despite tremendousprogress in our understanding of the biochemical, electrical, and geneticregulation of CNS functioning and malfunctioning, many fundamental processesand diseases are still not fully understood. For example, axon growth patterns inthe developing brain can currently not be well-predicted based solely on thechemical landscape that neurons encounter, several CNS-related diseases cannotbe precisely diagnosed in living patients, and neuronal regeneration can stillnot be promoted after spinal cord injuries.

    Duringmany developmental and pathological processes, neurons and glial cells aremotile. Fundamentally, motion is drivenby forces. Hence, CNS cells mechanicallyinteract with their surrounding tissue. They adhere to neighbouring cells and extracellular matrix using celladhesion molecules, which provide friction, and generate forces usingcytoskeletal proteins.  These forces aretransmitted to the outside world not only to locomote but also to probe themechanical properties of the environment, which has a long overseen huge impacton cell function.

    Onlyrecently, groups of several project leaders in this consortium, and a few other groupsworldwide, have discovered an important contribution of mechanical signalsto regulating CNS cell function. For example, they showed that brain tissuemechanics instructs axon growth and pathfinding in vivo, that mechanicalforces play an important role for cortical folding in the developing humanbrain, that the lack of remyelination in the aged brain is due to an increasein brain stiffness in vivo, and that many neurodegenerative diseases areaccompanied by changes in brain and spinal cord mechanics. These first insights strongly suggest thatmechanics contributes to many other aspects of CNS functioning, and it islikely that chemical and mechanical signals intensely interact at the cellularand tissue levels to regulate many diverse cellular processes.

    The CRC 1540 EBM synergises the expertise of engineers, physicists,biologists, medical researchers, and clinicians in Erlangen to explore mechanicsas an important yet missing puzzle stone in our understanding of CNSdevelopment, homeostasis, and pathology. Our strongly multidisciplinary teamwith unique expertise in CNS mechanics integrates advanced invivo, in vitro, and in silico techniques across time(development, ageing, injury/disease) and length (cell, tissue, organ) scalesto uncover how mechanical forces and mechanical cell and tissue properties,such as stiffness and viscosity, affect CNS function. We especially focus on(A) cerebral, (B) spinal, and (C) cellular mechanics. Invivo and in vitro studies provide a basic understanding ofmechanics-regulated biological and biomedical processes in different regions ofthe CNS. In addition, they help identify key mechano-chemical factors forinclusion in in silico models and provide data for model calibration andvalidation. In silico models, in turn, allow us to test hypotheses without the need of excessive or even inaccessibleexperiments. In addition, they enable the transfer and comparison of mechanics data and findingsacross species and scales. They also empower us to optimise processparameters for the development of in vitro brain tissue-like matricesand in vivo manipulation of mechanical signals, and, eventually, pavethe way for personalised clinical predictions.

    Insummary, we exploit mechanics-based approaches to advance ourunderstanding of CNS function and to provide the foundation for futureimprovement of diagnosis and treatment of neurological disorders.

  • Maschinelles Lernen und Datenanalyse für heterogene, artübergreifende Daten (X02)

    (Third Party Funds Group – Sub project)

    Overall project: SFB 1540: Erforschung der Mechanik des Gehirns (EBM): Verständnis, Engineering und Nutzung mechanischer Eigenschaften und Signale in der Entwicklung, Physiologie und Pathologie des zentralen Nervensystems
    Project leader: ,
    Term: January 1, 2023 – December 31, 2026
    Acronym: SFB 1540 X02
    Funding source: DFG / Sonderforschungsbereich (SFB)

    X02 nutzt die in EBM erzeugten Bilddaten und mechanischen Messungen, um Deep Learning-Methoden zu entwickeln, die Wissen über Spezies hinweg transferieren. In silico und in vitro Analysen werden deutlich spezifischere Daten liefern als in vivo Experimente, insbesondere für menschliches Gewebe. Um hier Erkenntnisse aus datenreichen Experimenten zu nutzen, werden wir Transfer Learning-Algorithmen für heterogene Daten entwickeln. So kann maschinelles Lernen auch unter stark datenlimitierten Bedingungen nutzbar gemacht werden. Ziel ist es, ein holistisches Verständnis von Bilddaten und mechanischen Messungen über Artgrenzen hinweg zu ermöglichen.

2026

Journal Articles

Conference Contributions

Unpublished Publications

2025

Journal Articles

Conference Contributions

2024

Journal Articles

Conference Contributions

2023

Journal Articles

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2022

Journal Articles

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2021

Journal Articles

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2020

Book Contributions

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2019

Journal Articles

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2018

Journal Articles

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2017

Journal Articles

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2016

Conference Contributions

2014

Conference Contributions

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