Hallo, mein Name ist Alexander Germann. Ich habe Medizin an der FAU studiert und bin nun
Assistenzarzt in der Abteilung für molekulare Neurologie an der Uniklinik Erlangen. Als
Schüler habe ich viel Mathematik betrieben, viel programmiert, Android-Apps war da sicherlich
auch fanatisch und dann habe ich nach dem Abitur Pflegepraktikum gemacht hier im internistischen
Zentrum. Da habe ich gemerkt, das ist nochmal eine ganz andere Welt, das bringt auch eine
andere Seite in mir noch zum klingen. Da hat man Kontakt mit ganz verschiedenen Menschen,
auch in Ausnahmesituationen, arbeitet mit ganz vielen verschiedenen Professionen auch zusammen
und deswegen habe ich mich dann entschieden, erstmal Medizin zu studieren und das war die
beste Entscheidung, die ich je getroffen habe.
Das Studium, das war schon eine tolle Zeit. Erlangen bietet viel für die Lebensqualität,
hat kurze Wege, viele Kneipen, ein reiches kulturelles Leben. Die FAU-Institute sind
auch eingebettet in die Innenstadt, vor allem von der Uniklinik. Das ist auch etwas, was
ich sehr zu schätzen weiß, wenn ich aus der Klinik komme, von normalem Leben umgeben zu
sein.
Letztendlich ist das MRT ein Fotoapparat. Für das Innere des Körpers, damit kann man fast
risikofrei Bilder erstellen, Schnittbilder zum Beispiel vom Gehirn. Die Besonderheit
ist nun, dass man nicht nur drei Farbkanäle hat, wie wir beim Menschlichen sehen, sondern
viele hundert. Wenn man nun als Mensch so ein einzelnes Bild anguckt, dann sieht man
immer die Formen. Meine Entdeckung ist nun, dass man auch noch eine weitere Herangehensweise
wählen kann, der geschaltet, dass man nicht die Bildinformation berücksichtigt, sondern
nur die Magnetresonanz-Eigenschaften des Gewebes. An jeder Stelle des Gewebes schauen wir, welche
Farbe hat das in allen 400 verschiedenen Arten von Foto, die wir machen können. Daraus
kann man dann zum Beispiel auf die Gewebeart schließen. Man kann aus diesen Magnetresonanz-Eigenschaften
auf sehr feine biologische Unterschiede, zum Beispiel zwischen den verschiedenen Hürnrindenarealen
schließen oder Kerngebieten. Man kann auch sehr kleine Kerngebiete, zum Beispiel in
der Substanzia nigra identifizieren. Man kann auch das Alter der Probanden in den MR-Eigenschaften
einzelner Bildelemente sehen. Und die Vision ist es natürlich, dieses Verfahren auf Patienten
zu verallgemeinern, um dort auch nochmal dem Radiologen oder dem Bilderkennungsalgorithmus
gewinnbringende Zusatzinformationen zu liefern zu den einzelnen Bildelementen.
Als ich hier als Neuling saß und von Angelika Menneke in die Bedienung des MRT-Geräts eingeführt
wurde, da hätte ich mir nie träumen lassen können, dass ich mal ein Interview hier über
meine Arbeit führe, dass die FAU mich als Innovator auszeichnen möchte. Da bin ich
schon stolz drauf. Andererseits ist das auch Glück.