04.07.2019

TU Wien erforscht Möglichkeit, Knochen per 3D-Druck herzustellen

Am Christian-Doppler-Labor an der Technischen Universität Wien loten Forscher die Möglichkeiten aus, Knochenersatz-Implantate per 3D-Druck herzustellen. Wir sprachen mit Stefan Baudis, Leiter des CD-Labors, über das Verfahren und über die Herausforderungen, die es noch zu lösen gilt.
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3D-Druck, Knochen, CD Labor, Stefan Baudis
(c) CD Labor - Johannes Stögerer und CD-Labor-Leiter Stefan Baudis (rechts) forschen nach Möglichkeiten um Knochen aus 3D-Druck herzustellen.

Health-Tech und die „Life Sciences“ haben in den letzten Jahren öfters Lösungen in der medizinischen Forschung aufgezeigt. Sei es ein bionischer Anzug oder eine Blutdruck-App, der Bereich schreitet rasant voran. Aktuell erforscht nun ein Team unter der Leitung von Stefan Baudis im neuen „CD-Labor für Fortschrittliche Polymere für Biomaterialien und den 3D-Druck“, wie man Knochen mittels 3D-Druck herstellen kann.

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Material für 3D-Druck gesucht

Der Grundgedanke dabei: Dem Patienten, dem durch Unfälle oder OPs Knochen im Gesicht, Kiefer und Schädel fehlen, selbige zu ersetzen. Die Schwierigkeit dabei ist, passende Materialien für den Aufbau von Knochen zu finden, die sich im 3D-Druck verarbeiten lassen. „Es gibt zwei Arten von Zellen“, erklärt Baudis im Gespräch mit dem brutkasten, „jene, die Knochen abbauen und jene, die sie aufbauen. Daher können Knochenbrüche ganz von selbst wieder verheilen.“ Die Idee daher: Ein Material zu entwickeln, das von Zellen besiedelt werden kann.

Knochengerüst innerhalb weniger Stunden

Baudis spricht in diesem Zusammenhang von einem Gerüst bzw. einer Gesamtstruktur für den Körper, die es körpereigenen Zellen erlaubt, das Material zu einem ganz normalen Knochen umzubauen. Ein beschädigtes Knochenstück ließe sich so mit modernen bildgebenden Verfahren präzise vermessen. Am Computer könnte man dann den gewünschten Knochenabschnitt genau auswählen, der 3D-Drucker würde dann innerhalb von einigen Stunden Schicht für Schicht ein Knochengerüst mit genau der richtigen Form erzeugen, das dann bei der Operation mit dem natürlichen Knochen verklebt wird.

„Implantat darf sich nicht abbauen, bevor Knochen aufgebaut ist“

Dabei gibt es jedoch noch einige Herausforderungen zu überwinden, wie der Experte weiter ausführt. Die Forscher wenden beim 3D-Druck das FDM-Verfarhen (Fused Deposition Modeling) an, bei dem ein Objekt schichtweise aufgebaut wird. Das künstlich hergestellte Knochengerüst muss sodann eine poröse Struktur haben, damit knochenaufbauende Körperzellen eindringen können und der Stofftransport funktioniert. Es muss fest, aber nicht zu spröde sein, damit es nicht sofort bricht und vom Körper in überschaubarer Zeit abgebaut werden kann. Und am Ende, wenn es durch natürlichen Knochen ersetzt wurde, soll vom Gerüst nichts mehr übrig bleiben. Außerdem sollen Partikel aus Calciumphosphat bereits im Gerüst eingebaut sein, die dann in das Knochenmaterial umgewandelt werden. „Das Implantat darf sich nicht abbauen, bevor der Körper den Knochen aufgebaut hat“, sagt Baudis.

Bioresorbierbare Keramik als Knochenersatz

Das Material muss zudem bei Raumtemperatur flüssig bleiben, bis es mit Licht der passenden Wellenlänge bestrahlt wird. Dadurch wird dann eine chemische Kettenreaktion ausgelöst, die das Material genau an den bestrahlten Stellen aushärtet (Stereolithografie). Zu diesem Zweck arbeiten die Forscher mit Lithoz, einem Technologieanbieter für 3D-Druck für Hochleistungskeramik und bioresorbierbare Keramiken,zusammen. Deren Materialien – Tricalciumphosphat und Hydroxylapatit – sind keramische Werkstoffe, die sich aufgrund ihrer osteokonduktiven und bioresorbierbaren Materialeigenschaften als Knochenersatzmaterial eignen.

„Noch in Kinderschuhen“

Zwecks klinischer Umsetzbarkeit des Vorhabens wird das Projekt von der Trauma Care Consult Traumatologische Forschung Gemeinnützige Gesellschaft (TCC) unterstützt. Und wie lange wird es dauern, bis der 3D-Druck-Knochenersatz weitläufig nutzbar wird? „Wir stecken noch in den Kinderschuhen und betreiben Grundlagenforschung“, sagt Baudis: „Das CD-Labor ist eine große Chance, an dessen Ende wir hoffen, ein Baukasten-System entwickelt zu haben, mit dem wir die Abbaugeschwindigkeit des Materials regulieren können.“


⇒ Christian Doppler Forschungsgesellschaft

 

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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