Rückblick auf das Abschiedssymposium von Prof. Dr. Peter Bartenstein, LMU München – „Nuclear Medicine 2023: Present and Future“
Bibliographic record
Abstract
Am 27. Oktober 2023 nahmen mehr als 220 Personen aus dem In- und Ausland im kürzlich renovierten Friedrich-von-Gärtner-Saal im Innenstadt-Klinikum der LMU München am Symposium zum Abschied von Prof. Peter Bartenstein teil. In 12 Vorträgen wurden der Stand der Technik und Zukunftsaussichten in allen Bereichen der Nuklearmedizin von hochrangigen Wissenschaftlern dargestellt. Die Vortragenden waren ehemalige akademische Schüler oder enge Kooperationspartner von Prof. Bartenstein. Prof. Kuwert leitete die erste Sitzung, die sich mit den interdisziplinären Grundlagen beschäftigte. Als erster Redner stellte Prof. Babich aus New York neueste Entwicklungen zu FAP-gerichteten Radioliganden dar und erläuterte innovative Verfahren, um Pharmakokinetik der therapeutischen Verbindung im theranostischen Ansatz zu optimieren. In einem sehr unterhaltsamen Vortrag blickte Prof. Schirrmacher von der University of Alberta auf die Geschichte von SiFA-TATE zurück. Prof. Schäfers aus Münster zeigte, wie Bildgebung über mehrere Skalen, von der einzelnen Zelle bis zum Patienten-Ganzkörper hinweg, Informationen liefert, um die Heterogenität der Immunantwort besser zu verstehen. In der zweiten Sitzung zum Thema „Cutting edge clinical use“, die von Prof. Schreckenberger moderiert wurde, dominierte ein Thema die Beiträge: die Ganzkörper-PET. Nach dem Vortrag von Prof. Rominger über die Erfahrungen im klinischen Einsatz in Bern beschrieb Prof. Hacker aus Wien, wie dieses Verfahren neue Möglichkeiten einer Netzwerk-Medizin bietet. In diesem Zusammenhang wurden von Prof. Bengel Forschungsergebnisse zur Herz-Hirn-Achse präsentiert. Neueste Forschungsprojekte zur Identifikation neuer Targets für die PET-Bildgebung in einem translationalen Ansatz stellte Prof. La Fougère in seinem Vortrag dar. Prof. Weber befasste sich mit einem Blick in die Zukunft der Theranostik und diskutierte einen erweiterten Blick, der in diesem kombinierten Ansatz neben der nuklearmedizinischen Therapie auch andere Therapieformen beinhalten sollte. Prof. Luster führte durch die Sitzung zu den Grundlagen der Neurowissenschaften. Drei Vorträge fokussierten sich auf TSPO. TSPO als diagnostisches und therapeutisches Target ist das Thema einer DFG-Forschergruppe, deren Projekte von ihrem Sprecher Prof. Rupprecht vorgestellt wurden. Dr. Tahirovic schilderte die grundlegenden Ergebnisse ihrer Arbeit zu TSPO als Marker der Mikroglia-Aktivierung bei Niemann-Pick-Typ-C-Funktionsstörungen. Wie der Nachweis der zellulären Beiträge zum TSPO-PET-Signal mittels single-cell-radiosorting gelingt, konnte Prof. Brendel in seinem Vortrag veranschaulichen. Einen Blick in die Zukunft der Demenz-Biomarker und die Rolle der Bildgebung schilderte Prof. Drzezga.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".