Im Rahmen eines langjährigen Kooperationsprojekts mit der Charite Berlin entwickeln wir Verfahren um mithilfe maschinellen Lernens aus Messkurven auf zugrundeliegende elektrische Modelleigenschaften von Epithel-Zellschichten zu schließen. Grundlage ist eine detailliere mathematische Modellierung mehrerer Zellllinien, die zur Entwicklung geeigneter Verfahren herangezogen wird.

Mit der bisherigen Arbeit zur automatisierten Analyse von Impedanzspektren konnte bereits gezeigt werden, dass dadurch eine Quantifizierung elektrischer Eigenschaften von Epithelien mit höherer Präzision möglich ist als mit Standardverfahren. Dazu gehören insbesondere der funktionsspezifische epitheliale Widerstand und die gewebespezifische epitheliale Kapazität.

Ansprechpartner

Ausgewählte Publikationen

  • T. Schmid, D. Günzel, M. Bogdan
    Automated Quantification of the Resistance of Epithelial Cell Layers from an Impedance Spectrum | LINK

    Proceedings of the Tenth International Conference on Bioinformatics, Biocomputational Systems and Biotechnologies, pp. 8-13, 2018

  • T. Schmid, D. Günzel, M. Bogdan
    Automated Quantification of the Capacitance of Epithelial Cell Layers from an Impedance Spectrum | LINK

    Proceedings of the Seventh International Conference on Bioinformatics, Biocomputational Systems and Biotechnologies, pp. 27-32, 2015

  • T. Schmid, M. Bogdan, D. Günzel
    Discerning Apical and Basolateral Properties of HT-29/B6 and IPEC-J2 Cell Layers by Impedance Spectroscopy, Mathematical Modeling and Machine Learning | LINK

    PLoS ONE 8(7): e62913, 2013

  • D. Günzel, S. S. Zakrzewski, T. Schmid, M. Pangalos, J. Wiedenhoeft, C. Blasse, C. Ozboda, S. M. Krug
    From TER to trans- and paracellular resistance: lessons from impedance spectroscopy | LINK

    Annals of the New York Academy of Sciences 1257, S. 142-151, 2012