BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Das Berlin Institute of Health in der Charité (BIH) hat die BIH Spatial Diagnostics Platform vorgestellt und kombiniert 3D-Lichtmikroskopie, Genom- und Proteomanalyse mit KI. Ziel ist, personalisierte Diagnostik deutlich zu beschleunigen: Statt ein bis drei Wochen bis zur Therapieempfehlung sollen Ergebnisse künftig innerhalb von Stunden vorliegen. In der Plattform arbeiten unter anderem Roche Diagnostics, ZEISS und Bruker Daltonics mit, während die Umsetzung von 2026 bis 2029 in mehreren Phasen geplant ist. Ergänzend treiben Partner bildbasierte KI-Ansätze in der Pathologie vor, die zunächst nur für Forschungszwecke freigegeben sind.
Die BIH Spatial Diagnostics Platform setzt bei Krebsdiagnostik nicht auf eine einzelne Technologie, sondern auf eine orchestrierte Kette aus Messung, Datenfusion und KI-gestützter Auswertung. Das Berlin Institute of Health in der Charité positioniert das System als „gemeinsames Verfahren“, das 3D-Lichtmikroskopie, Genom- und Proteomanalyse zusammenführt. Genau diese Kombination ist entscheidend, weil Tumorgewebe auf unterschiedlichen Ebenen Informationen liefert: Die räumliche Verteilung lässt sich über Bildgebung abbilden, während genomische und proteomische Profile die biologischen Treiber der Erkrankung beleuchten. Damit verschiebt sich der Schwerpunkt der Diagnostik von rein klassischer Pathologie hin zu multimodaler Mustererkennung, bei der das System Ergebnisse aus mehreren Datentypen zusammen „versteht“.
Der zeitliche Hebel ist dabei der klare politische und operative Kern der Initiative. Der Text nennt als Ausgangspunkt, dass etablierte Prozesse bei Krebserkrankungen wie Eierstock- oder Prostatakrebs bislang ein bis drei Wochen bis zur Therapieempfehlung benötigen. Die neue Plattform soll diese Sequenz auf Stunden herunterbrechen, indem sie Analysezeiten in der vorgelagerten Pipeline reduziert und die Interpretation stärker automatisiert. Technisch bedeutet das typischerweise nicht, dass alle Schritte gleichzeitig „schneller“ werden, sondern dass Engpässe an den Stellen adressiert werden, die die Gesamtlaufzeit dominieren: etwa bei der Probenaufbereitung, der Sequenzierung sowie bei der Bildanalyse. Wenn die Plattform die personalisierte Diagnostik beschleunigen will, muss sie außerdem sicherstellen, dass die Qualität der Ergebnisse trotz höherer Geschwindigkeit nicht abreißt – ein Punkt, der in der Praxis oft durch wiederholte Validierungsschleifen gelöst wird.
In der Projektarchitektur spielen Partner eine Rolle, deren Beitrag auf klar abgegrenzte Bausteine zielt. Zu den genannten Unternehmen gehören Roche Diagnostics, RoX Health, ZEISS, Bruker Daltonics, Hamilton Germany und LIMAA Technologies. Besonders konkret wird Roche Diagnostics Deutschland mit der Sequenziertechnik: Laut Daniela Kahlert entschlüsselt die firmeneigene SBX-Sequenzierung das Genom „in Stunden statt Tagen“. Genau diese Größenordnung ist für den Gesamterfolg der Plattform zentral, weil sie die Wartezeiten in Richtung Therapieentscheidung verkürzt. Ergänzend kommt bei den Bilddaten eine zweite Front hinzu: Neben genomischen Ansätzen rückt bildbasierte KI-Diagnostik in den Fokus, also die Auswertung von Pathologie-Scans, die Informationen über Morphologie und räumliche Strukturen tragen.
Hier kündigt Leica Biosystems die Integration zweier KI-Produkte des Anbieters Paige aus dem Tempus-Umfeld in den Aperio AI Store an. Konkret werden Paige PanCancer Detect und Paige Prostate genannt, beide auf Pathologie-„Ganzschnittbildern“ (H&E) ausgelegt. Paige PanCancer Detect soll verdächtige Bereiche über mehr als 40 Krebsarten hinweg identifizieren und basiert dabei auf einem Pathologie-Foundation-Modell. Paige Prostate deckt hingegen eine Suite ab, die Erkennung, Grading, Quantifizierung sowie die Bewertung perineuraler Invasion umfasst. Ein wichtiger organisatorischer und regulatorischer Punkt ist ebenfalls genannt: Beide Produkte sind ausdrücklich nur für Forschungszwecke bestimmt und nicht für die klinische Diagnostik. Der Aperio AI Store läuft zudem exklusiv über Aperio HALO AP in Zusammenarbeit mit Indica Labs, und der US-Launch wird für Oktober 2025 verortet; die Präsentation der Integration soll auf der Pathology Visions 2026 in San Diego vom 16. bis 18. Oktober erfolgen.
Während die Plattform in der Diagnostik auf Datenfusion und Bildanalyse setzt, zeigt der zweite Teil des Inputs, wie KI in der Onkologie auch in der Therapieentwicklung zieht. Im Bereich der Wirkstoffentwicklung weitet Turbine seine Zusammenarbeit mit Daiichi Sankyo nach einem erfolgreichen Machbarkeitsprogramm zur prädiktiven Modellierung aus. Die vLab-Plattform soll künftig in firmeninternen Programmen genutzt werden, um virtuelle Assays einzusetzen und Daten schneller zu generieren – in sogenannten „Lab-in-the-Loop“-Zyklen, bei denen Simulationsergebnisse mit Labordaten rückgekoppelt werden. Turbine-CEO Szabolcs Nagy hebt dabei den nahezu unbegrenzten Suchraum virtueller Assays hervor und ordnet ein, dass dies Laborversuche reduzieren helfen soll. Daneben baut Creative Biolabs seine Forschungskapazitäten für CAR-T- und TCR-T-Zelltherapien um einen KI-gestützten Entwicklungsservice aus, der unter anderem ein arbeitsintensives Rezeptor-Screening adressieren und Designeinschränkungen sowie Off-Target-Toxizitäten besser bewerten helfen soll.
Markt- und Umsetzungsseitig fällt auf, wie stark die Projekte entlang unterschiedlicher Reifegrade laufen. Die BIH-Plattform ist in fünf Phasen von 2026 bis 2029 geplant, mit einer Pilotphase ab 2028. Gleichzeitig werden mehrere der genannten KI-Werkzeuge zunächst nur für Forschungszwecke freigegeben – etwa die Paige-Produkte im Aperio AI Store oder der KI-gestützte Service in der Zelltherapie. Genau das markiert den nächsten entscheidenden Schritt: Der Weg von der Forschungsanwendung zur klinischen Zulassung bleibt zentral, weil sich dort die Anforderungen an Evidenz, Robustheit und Nachweisbarkeit von Leistungsdaten ändern. Für Unternehmen und Forschungseinrichtungen heißt das: Wer KI in der Onkologie operationalisiert, muss frühzeitig Datenpipelines so aufbauen, dass sie später für regulatorische Prüfungen, Qualitätsmanagement und reproduzierbare Workflows geeignet sind.
Für die weitere Entwicklung ist zudem bemerkenswert, dass die Initiative Diagnostik- und Therapie-Use-Cases parallel denkt. Die Einordnung im Text beschreibt genau diese Mehrgleisigkeit: KI-Integration schreitet sowohl in der Diagnostik voran, indem Bild- und Genomdaten kombiniert werden, als auch in der Pathologie durch spezialisierte Bilderkennungsmodelle und in der Therapieentwicklung durch virtuelle Simulationen, die Laborkosten senken sollen. Gleichzeitig zeigt die zeitliche und funktionale Staffelung – von Pilot bis Studien mit Pharmaunternehmen ab 2028 – wie stark diese Systeme auf Zusammenarbeit angewiesen sind. Für Entscheider in Forschung und Entwicklung ist das vor allem ein Signal: Multimodale KI wird weniger als „ein Modell“ betrachtet, sondern als Plattformlogik, bei der Sensorik, Analytik und Entscheidungsprozesse zusammengeführt werden.
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