Bioelectronics Engineering
Biohybride Systeme integrieren biologische Komponenten (z. B. Zellen, organische Transistoren) direkt mit elektronischer Verarbeitung, um Sensorik und Rechenleistung zu verschmelzen. Ziel ist es, biologische Logik und biologische Informationsverarbeitung mit technischen Funktionen zu verbinden, z. B. mithilfe von elektrochemischen Transistoren für Informationsverarbeitung in Flüssigkeiten.
Aktuelle Elektronik setzt auf Silizium‑basierte Rechengerüste, getrennt von biologischen Systemen. Biohybride Computing‑Systeme hätten die Fähigkeit, biologische Signale direkt zu verarbeiten und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen, möglicherweise sogar mit Parallelen zu neuronaler Logik.
RWTH Aachen – BioHybrid X – Systeme und Grenzflächen – Die Forschungsgruppe konzentriert sich auf die Entwicklung neuartiger Bioelektronik für intelligente therapeutische Systeme. Es geht um die Entwicklung biomimetischer neuroelektronischer Systeme und die Konstruktion hybrider Biosensoren und Implantate, die lebende Zellen/Gewebe aktiv überwachen und stimulieren können und gezielt Medikamente transportieren.
Technische Universität München – Electronics for Life Sciences – Das Forschungsfeld „Elektronik für die Lebenswissenschaften“ an der Technische Universität München untersucht gezielt, wie elektronische und mikromechatronische Systeme mit biologischen Systemen gekoppelt werden können. Zum Beispiel Zellbasierte Biosensorik in Form von Cellristoren®.
Sogang University – NanoBioElectronics Lab – Leisten Pionierarbeit bei der Entwicklung von organoidbasierten Biohybridsystemen und Biohybrid-Robotern auf einem Chip.
Diese Systeme, in denen häufig fortschrittliche Nanomaterialien zum Einsatz kommen, schließen die Lücke zwischen biologischem Gewebe (Organoiden) und künstlichen elektronischen Systemen für Anwendungen im Wirkstoffscreening, bei der Modellierung neurodegenerativer Erkrankungen und bei toxikologischen Bewertungen.
NEURO-LABS – Das ERC-finanzierte Projekt NEURO-LABS wird organisches Neuromorphic Engineering und Bioelektronik kombinieren. Konkret geht es um die Entwicklung einer flexiblen Plattform, die Biosignale in Echtzeit überwachen und steuern kann. Unter Verwendung fortschrittlicher Materialien und biohybrider Synapsen zielt die Forschung darauf ab, die Steuerung des adaptiven Lernens an einem weichen Robotergreifer zu demonstrieren und die Tür zu innovativen Bioschnittstellen zu öffnen.
WildBotics – konzentriert sich auf die gemeinsame Entwicklung effektiver und wiederverwendbarer Robotiktechnologien und informatikbasierter Werkzeuge für Probenahme- und Überwachungsmaßnahmen im Naturschutz. WildBotics ist ein MSCA-Doktoranden-Netzwerkprojekt, das darauf abzielt, die digitale Revolution im Naturschutz voranzutreiben, indem es Robotik, Informatik und Naturschutzökologie mit autonomen Robotern als verbindender Plattform miteinander verbindet.
Die hier genannten Teams und Projekte sind nur eine kleine Auswahl, international gibt es zahlreiche weitere Arbeiten zur Einführung biologisch inspirierter Detektionssysteme in die Umweltmesstechnik.
Durch hohe Komplexität wird breite kommerzielle Anwendung eher in 7–15 Jahren erwartet.
Garmroudi A, Tushar MAK, Liu C, Li Z. Biohybrid living robotics: A comprehensive review of recent advances, technological innovation, and future prospects. Npj Robot. 2025;3:43. doi: 10.1038/s44182-025-00056-x. Epub 2025 Dec 9. (PDF)
Far, S.B., Qazani, M.R.C. & Rad, A.I. Emp-secure data storage through biohybrid and neuromorphic paradigms. Discov Appl Sci (2026). doi: 10.1007/s42452-026-08627-9. (PDF)
Zoë Breed, Elvin Karana, Alessandro Bozzon, and Katherine W Song. 2026. Entangled Life and Code: A Computational Design Taxonomy for Synergistic Bio-Digital Systems✱ In Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’26). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, Article 248, 1–25. doi: 10.1145/3772318.3790657. (PDF)
MiriamFilippi, From Lab to Landscape: Environmental Biohybrid Robotics for Ecological Futures. Advanced Robotics Research 2026, 0, e202500196. doi: 10.1002/adrr.202500196. (PDF)
