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Medizin

20. Juni 2018 Krebsdiagnosen zuverlässiger machen

Das Start-up inveox widmet sich einem enorm wichtigen, aber nahezu unsichtbaren Bereich der Medizin: der Pathologie. Das von Studierenden und Alumni der Technischen Universität München (TUM) gegründete Unternehmen will mit seinen Erfindungen die Untersuchung von Gewebeproben automatisieren und digitalisieren. Jetzt hat das Team eine voll funktionsfähige Vor-Serien-Version seines Systems vorgestellt.
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Fachinformation
„Beim Stichwort Pathologie denken Nicht-Mediziner erst einmal an Fernsehkrimis und Obduktionen“, sagt Dominik Sievert, einer der Gründer von inveox. „Dabei geht es in der Pathologie in der Regel darum, Leben zu retten.“ Krankheiten wie Krebs lassen sich nur optimal behandeln, wenn sie korrekt identifiziert wurden – meist anhand einer Gewebeprobe. Sievert und seine Mitgründerin Maria Driesel wollen mit inveox diese Untersuchungen nachhaltig verbessern.

Die Idee, die letztlich zur Unternehmensgründung führte, hat auch sehr persönliche Hintergründe: „Als ich ein Jugendlicher war, ist mein Großvater an Krebs erkrankt“, erzählt Dominik Sievert. „Etwas muss damals in der Diagnostik schiefgelaufen sein. Der Krankheitsfortschritt wurde falsch eingeschätzt, wodurch seine Behandlung nicht optimal verlief.”

Fehleranfällige Abläufe im Alltag

Berichte von Krebsdiagnosen, bei denen es zu Unregelmäßigkeiten kam, hörte Sievert, der zusätzlich zu seinem Masterstudium der Molekularen Biotechnologie an der TUM „Management and Technology“ studiert hat, später auch von anderen. Ein häufiger Grund für Fehler: In Pathologie-Laboren geschieht vieles von Hand. Die Gewebeprobe wird vorbereitet, entwässert, haltbar gemacht und schließlich in sogenannte Gewebeschnitte zerteilt und unter dem Mikroskop untersucht. Dabei muss sie mehrfach in verschiedene Gefäße umgepackt und neu beschriftet werden. „Der Probeneingang ist eine besonders kritische Phase. Hier kann es zu Verwechselungen, Verunreinigungen oder sogar zum Verlust von Gewebeproben kommen“, erläutert Maria Driesel, die einen TUM-Abschluss als Wirtschaftsingenieurin hat.

3 Komponenten

Das System von inveox soll Verwechselungen und Verunreinigungen vermeiden. Das häufige Umpacken fällt beispielsweise weg, weil die verschiedenen Gefäße in einem einzigen Probenbehälter zusammengefasst werden. Dieser trägt eine eindeutige Identifikationsnummer. Eine weitere Komponente ist ein ebenfalls von inveox entwickelter Automat, der die Erfassung der Probe automatisiert. Das Gerät kann mehrere Dutzend Behälter gleichzeitig aufnehmen. Die Daten der Probe werden erfasst, das Konservierungsmittel entfernt und das Gewebe zur Dokumentation fotografiert. Danach wird der Probenbehälter ausgegeben und kann weiterverarbeitet werden.

Die gewonnenen Daten werden in einer Datenbank gesammelt. Über die verschlüsselte webbasierte Daten- und Kommunikationsplattform können sich die einsendenden Ärztinnen und Ärzte und das Personal in der Pathologie jederzeit über den aktuellen Stand informieren. „Durch das Zusammenspiel unserer drei Komponenten wird die Diagnose- und damit auch die Patientensicherheit wesentlich erhöht und die Arbeitseffizienz gesteigert“, sagt Maria Driesel.

Prototypenbau im MakerSpace

Sie und Dominik Sievert haben sich im Coaching-Programm „Manage & More” von UnternehmerTUM, dem Zentrum für Innovation und Gründung, kennengelernt. Die ersten Prototypen für Behälter und Automationsplattform hat das kleine Team im MakerSpace, der Hightech-Werkstatt von UnternehmerTUM, zusammengebaut. Weitere Unterstützung gab es durch die TUM Gründungsberatung und ein EXIST-Stipendium. Durch dieses kam das Team auch mit seinem Mentor, Dr. Markus Eblenkamp vom Lehrstuhl für Medizintechnik, in Kontakt.

Mittlerweile hat die im Februar 2017 gegründete inveox GmbH zahlreiche Auszeichnungen gewonnen, ist Teilnehmer des Accelerators von Roche Diagnostics und wurde von „Für-Gründer.de“ zum Deutschen StartUp des Jahres 2017 gewählt. Das Büro im Inkubator der TUM ist längst zu klein. Mittlerweile hat inveox 20 Angestellte und mehrere studentische Hilfskräfte.

Quelle: Technische Universität München


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