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Donnerstag, 19. Oktober 2017, Ausgabe Nr. 42

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Start-up-Porträt

Analytischer Blick in die fünfte Dimension

Von P. Trechow | 17. Januar 2014 | Ausgabe 3

Mikroskopie, Tomografie und andere bildgebende Verfahren erlauben es, biologische, chemische und physikalische Prozesse im Detail zu verfolgen. Die Analyse, Visualisierung und Archivierung der riesigen Bilddateien erfordert individuelle Algorithmen und hoch leistungsfähige Hardware. Beides hat die frisch gegründete Karlsruher Da-Cons GmbH am Start.

Da-Cons-Gründer Thomas Schenker, Christian Schmidt, Sebastian Pfeiffer und David Haumann
Foto: Da-Cons

Die Da-Cons-Gründer Thomas Schenker, Christian Schmidt, Sebastian Pfeiffer und David Haumann, visualisieren Prozesse aus dem Zwergenreich. Das Anwendungsspektrum reicht von der Materialforschung über die Kosmetik bis zur Medizin.

Real misst der Bildausschnitt auf dem Monitor nur 400 µm³. Im 15-Minutentakt hat ein hochauflösendes 3-D-Mikroskop festgehalten, wie die Wurzeln der krautigen Ackerschmalwand in 75 Stunden austreiben. Nun ist das Wachstum im Zeitraffer zu sehen. Grüne Zellwände sind zu erkennen und eine Wolke roter Punkte, den Zellkernen. Erst mit dem Zellwachstum entzerrt sich die Wolke und vereinzeln sich die Kerne.

Die etwa zehnsekündige Sequenz aus dem Innern der Wurzel zeigt, was bildgebende Verfahren heute können. Die 3-D-Visualisierung setzt sich aus 140 000 Bilddateien mit einer Gesamtgröße von 395 Gigabyte (GB) zusammen. Für Da-Cons eine Kleinigkeit. Die Gründer nehmen es mit Rohdaten von bis zu 1 PB (Petabyte = 1 Mio. GB) Größe auf.

Wurzeln wachsen sehen
Foto: v. Wangenheim, BMLS Uni Frankfurt

Wurzeln wachsen sehen – in Farbe: Ein Lichtscheiben-Fluoreszenzmikroskop und Software der Da-Cons GmbH ermöglichen es. Die roten Punkte sind Zellkerne.

Dank der Algorithmen des Teams lassen sich dreidimensionale Bilddatensätze nicht nur visualisieren, sondern auch weitgehend automatisiert auswerten. Sie erfassen die Zahl der Zellkerne und vermessen und bestimmen Größenverhältnisse im Innern von Zellen oder bestimmen deren Wachstumsgeschwindigkeit. Neben der räumlichen und zeitlichen Dimension kommt als fünfte Dimension hinzu, dass Betrachter ihre Perspektive sowie die Beleuchtungsrichtung wechseln können.

Bildgebende Verfahren erlauben detaillierte Einblicke in Prozesse. Ob in Biologie, Biotechnologie, Medizin, Pharmazie oder Kosmetik, in Materialforschung, Geologie oder chemischer Industrie: Dank Analysen mit Licht, Schall, elektromagnetischer oder Röntgenstrahlung können Forscher sich im Zwergenreich räumlich und zeitlich orientieren. Noch lässt Handling und Analyse der riesigen Bilddateien aber zu wünschen übrig. "Hoch qualifizierte Natur- und Werkstoffwissenschaftler verbringen viel Zeit damit, Aufnahmen zu kolorieren oder Zellen und Partikel manuell zu zählen und messen", berichtet Sebastian Pfeiffer, der Geschäftsführer des Start-ups. Dem promovierten Ingenieur, der auf Bildverarbeitung und Mensch-Maschine-Dialoge spezialisiert ist, leuchtet das nicht ein. "Software kann das schneller, zuverlässiger und günstiger", sagt er.

Seit drei Jahren hat Pfeiffer mit Thomas Schenker, dem Entwicklungsleiter von Da-Cons und Kollegen des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) sowie der Uni Frankfurt einen Baukasten aus Algorithmen entwickelt, um Rohdaten im Tera- und Petabyte-Bereich automatisiert analysieren und visualisieren zu können. "Wir setzen bewusst auf eine Baukastenlösung statt auf starre Software, um mit Kunden die passende Lösung für ihre Experimente aufsetzen zu können", so Pfeiffer. Bisher sei es oft so, dass Experimente daran ausgerichtet werden, was die IT kann. Die Gründer hingegen legen mit Kunden vorab die Analyseparameter und -module fest – und richten Software und Hardware daran aus.

Gängige Software stößt laut Pfeiffer oft schon bei größeren GB-Dateien an Grenzen. Das Da-Cons-System läuft dann erst richtig warm – erst recht mit geclusterten Computern oder Cloud-Rechenzentren im Rücken. "Wenn Kunden sensible Daten lieber inhouse berechnen wollen, können wir deren Rechner clustern. Andernfalls können Visualisierung und Analyse über Rechenzentren laufen", so Pfeiffer. Für die nötige Beratung der Kunden ist das Team interdisziplinär ausgerichtet. Neben den IT-Spezialisten ist mit David Haumann ein Molekularbiologe an Bord. Er bringt wie der vierte Mann im Team, Christian Schmidt, zudem betriebswirtschaftliches Know-how mit. Wirtschaftsingenieur Schmidt kümmert sich um Projektmanagement, Marketing und spricht die Sprache der Ingenieure.

Kennengelernt hat sich das Quartett am KIT, wo sie ihre Gründung mit einem Exist-Gründerstipendium vorbereitet haben. Derzeit erhält das Team Förderung aus dem baden-württembergischen Programm "Junge Innovatoren": Coachings, bis zu 20 000 € für Sachmittel sowie Gehälter für halbe Stellen halten ihnen den Rücken frei, während sie Kunden von der Leistungsfähigkeit und Flexibilität ihres Systems überzeugen. "Wir können vorhandene Software und zusätzliche Module von Partnern unabhängig von Programmiersprachen und Bibliotheken einbinden", so Pfeiffer. Letztere könnten mitverdienen, wenn sie ihre Lösungen als Open-Source- oder Blackbox-Module bereitstellen.

Als großen Kundennutzen sehen die Gründer die stark erhöhte Produktivität von Diagnosen und Analysen. Erst recht, wenn sich etwa bei 3-D-Auswertungen von Gewebeproben Muster von Krankheitsbildern herauskristallisieren. Die Analyse per Musterabgleich werde dann immer schneller und genauer. Im Bereich personalisierter Medizin habe ihr Verfahren ebenfalls Potenzial. "Unter dem Mikroskop wird nachvollziehbar, wie Tumorproben eines Patienten auf Wirkstoffe reagieren", erklärt Haumann. Ärzte könnten so individuelle Therapiekonzepte entwickeln.

Das Team möchte die gerade begonnene Förderphase nutzen, um Anwendungen in unterschiedlichen Bereichen zu erproben. Dafür haben sie ein Team von fast 20 Wissenschaftlern und Freiberuflern im Rücken, die sie zu Projekten hinzuziehen können. Parallel wollen sich die Karlsruher nach Investoren umschauen, um eigene bildgebende Geräte und Hochleistungsrechner anschaffen zu können.  P. TRECHOW

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