Kardiovaskuläre Modellierung & Simulation

Die Arbeitsgruppe entwickelt mechanistische und datengetriebene Modelle des kardiovaskulären Systems mit dem Ziel, Therapieentscheidungen patientenspezifisch plan- und optimierbar zu machen. Im Zentrum steht die numerische Abbildung der Herz- und Gefäßhämodynamik, einschließlich der Interaktion mit Implantaten und pharmakologischen Interventionen.

Für die klinische Anwendung entstehen what-if-Simulationsumgebungen, in denen Interventionen vor ihrer Durchführung am individuellen Patienten virtuell getestet und optimiert werden können. Dieses Konzept mündet im Digital Heart Twin Berlin – einer patientenspezifischen Modellplattform zur Therapieplanung und Entscheidungsunterstützung.

Davon zu unterscheiden ist der Einsatz virtueller Kohorten: Sie dienen nicht der individuellen Therapieentscheidung, sondern der Entwicklung, Optimierung und sicherheitsbezogenen Bewertung von Medizinprodukten und Therapiestrategien. Populationsbasierte In-silico-Studien ermöglichen es, Designentscheidungen, Performancegrenzen und potenzielle Risiken bereits in der präklinischen Phase systematisch zu analysieren.

Methodisch verbinden wir klassische mechanistische Modellierung mit moderner Künstlicher Intelligenz. Während datengetriebene Verfahren Muster erkennen und Prognosen unterstützen, liefern mechanistische Modelle erklärbare Zusammenhänge und beantworten zentrale klinische Fragen: Welche Therapie ist für diesen Patienten sinnvoll – und warum?

So schlagen wir die Brücke zwischen Simulation, Produktentwicklung, klinischer Entscheidungsunterstützung und Präzisionsmedizin.

Digitale Zwillinge des Herzens ermöglichen patientenspezifische Modellierungen und tragen damit zur präzisionsmedizinischen Behandlung der Herzinsuffizienz bei.

Eine dreidimensionale Darstellung eines Herzens, hervorgehoben durch unterschiedliche Farben, die verschiedene Bereiche und möglicherweise deren Funktion oder Zustand darstellen. Die Farben reichen von Blau über Grün bis Gelb und Rot, was auf verschiedene Temperaturen oder Aktivitäten im Herzgewebe hinweisen könnte.

Digitale Zwillinge des Herzens ermöglichen patientenspezifische Modellierungen und tragen damit zur präzisionsmedizinischen Behandlung der Herzinsuffizienz bei.