Forschung

Darstellung organspezifischer Entzündung durch multiskalige Bildgebung

Beispiele

Gewebedünnschnitt eines Maushirns mit Tumor. Links: Darstellung durch Autofluoreszenz mittels Lichtmikroskopie. Rechts: Verteilung eines auf dem Metall Gadolinium basierenden MRT-Kontrastmittels (Konzentration im Tumor erhöht, grün bis rot), dargestellt mittels Massenspektrometrie – diese Methode bildet die Verteilung der Gadolinium-Atome über deren Masse quantitativ ab. Wir vergleichen die räumliche und zeitliche Verteilung des MRT-Kontrastmittels mit der eines zeitgleich applizierten strukturähnlichen PET-Radiotracers (Analyse per Autoradiographie, nicht abgebildet). So wollen wir mathematische Modelle validieren, die wir für die Verarbeitung dynamischer PET-MRT-Bilddaten entwickeln. (Kooperation der Projekte B02 und B06)
Gewebedünnschnitt eines Maushirns mit Tumor. Links: Darstellung durch Autofluoreszenz mittels Lichtmikroskopie. Rechts: Verteilung eines auf dem Metall Gadolinium basierenden MRT-Kontrastmittels (Konzentration im Tumor erhöht, grün bis rot), dargestellt mittels Massenspektrometrie – diese Methode bildet die Verteilung der Gadolinium-Atome über deren Masse quantitativ ab. Wir vergleichen die räumliche und zeitliche Verteilung des MRT-Kontrastmittels mit der eines zeitgleich applizierten strukturähnlichen PET-Radiotracers (Analyse per Autoradiographie, nicht abgebildet). So wollen wir mathematische Modelle validieren, die wir für die Verarbeitung dynamischer PET-MRT-Bilddaten entwickeln. (Kooperation der Projekte B02 und B06)
© Katharina Kronenberg/Uwe Karst's research group, samples provided by Florian Gierse/Philipp Backhaus's research team
  • Blutgefäße des Hirngewebes einer Maus. Die Darstellung basiert auf Lichtblattmikroskopie-Aufnahmen, die eine Gewebeprobe in Schichten abbildet (hier ein Ausschnitt mit etwa 100 Schichten auf 550 x 550 x 300 µm). Um die Blutgefäße zu kontrastieren, wurde ein Adhäsionsmolekül in deren Endothelzellen angefärbt. Die Mikroskopiedaten haben wir am Computer zu einem 3D-Bild zusammengeführt und mit dem Hysterese-Schwellwertverfahren die Blutgefäße segmentiert, sie also digital von anderen Geweberegionen abgegrenzt. Das Bild dient als Vergleichswert für neue Verfahren der Bildverarbeitung, mit denen wir mithilfe maschinellen Lernens die Segementierung verbessern wollen. (Projekt B04)
    © Daniel Beckmann/Benjamin Risse's research group, microscopy data by Nadine Bauer/Friedemann Kiefer's research group
  • Immunzellen (Neutrophile), die mit Darmbakterien (Yersinia pseudotuberculosis) infiziert sind, in Zellkultur. Unter dem Konfokalmikroskop zu sehen sind die Zellkerne der Neutrophile (blau), Aktin (das „Skelett“ der Zellen, orange) und die Bakterien (grün). Den Bakterien fehlt ein bestimmtes Gen, wodurch die Immunzellen sie effizienter aufnehmen können. Ob solche bakteriellen Mutationen den Neutrophilen auch einen Vorteil beim Entfernen der Bakterien aus dem Körper verschaffen, oder ob sie den Bakterien helfen, den Angriff der Immunzellen zu erleben, wollen wir beispielsweise genauer untersuchen. (Projekt C07)
    © Héctor Álvarez Manzo / Petra Dersch's research group
  • Blutgefäße im Nierengewebe einer Maus. Die abstrakte Darstellung wurde mit 3D-Bildverarbeitungstechniken aus lichtblattfluoreszenmikroskopischen Aufnahmen einer Gewebeprobe erzeugt. Diese in unserem Projekt entwickelten Techniken für große hochauflösende Datensätze erlauben es, Gefäßstrukturen verschiedener Größenordnungen gleichzeitig zu analysieren und mehrere Datensätze quantitativ zu vergleichen. Hier wurde zunächst das Gefäßbaumvolumen segmentiert und dann die Topologie sowie bestimmte Gefäßeigenschaften herausgearbeitet. Die hellblauen Kugeln markieren Enden und Verzweigungspunkte von Blutgefäßen. Eine Farbskala visualisiert unterschiedliche Durchmesser der Gefäße. (Projekt Z01)
    © Dominik Drees/Xiaoyi Jiang's research group, microscopy data by Nils Kirschnick/Friedemann Kiefer's research group
  • Darstellung von Entzündungen mit Mikroskopie (links, Anhäufung von Immunzellen im Bauchraum einer Maus) und Ganzkörperbildgebung (PET-CT, rechts, Anreicherung von radioaktiv markiertem Zucker an einer Blutgefäßprothese im Bauchraum eines Patienten). Die Mikroskopie betrachtet nur einen Ausschnitt des Organismus, mit Ganzkörperbildgebung werden keine einzelnen Zellen sichtbar. Wir wollen Methoden entwickeln, die es erlauben, Entzündungen in größeren Geweben und ganzen Organen über längere Zeit hochaufgelöst zu beobachten und Informationen unterschiedlicher Untersuchungsverfahren zusammenzubringen.
    © CRC inSight / Friedemann Kiefer's and Michael Schäfers's research groups

Immer wenn im Körper Gewebe geschädigt wird – beispielsweise bei Infarkten, Autoimmunkrankheiten und Infektionen – kommt es zu Entzündungen. Diese umittelbare Reaktion des Immunsystems auf äußere Reize und akute Gefahren ist grundsätzlich etwas Positives: Entzündungen begrenzen Schäden und sind Teil des Heilungsprozesses. Doch nicht immer bekommt der Körper die Situation in den Griff. Dann kann eine Entzündung lebensbedrohlich werden oder chronisch verlaufen und Organe dauerhaft in ihrer Funktion beeinträchtigen. Eine Herausforderung, vor der die Medizin steht: Häufig ist kaum vorhersehbar, wie eine Entzündung verlaufen wird.

Wir wollen analysieren, wann und wo unterschiedliche Immunzellen während einer Entzündung im Organismus aktiv werden, über welche molekularen Mechanismen sie untereinander und mit ihrer Umgebung interagieren und welche spezifischen Funktionen sie bei Entzündungen in unterschiedlichen Organen haben. Um uns diesem Wissen zu nähern, integrieren wir verschiedene Bildgebungstechnologien von der Mikroskopie bis zur Ganzkörperbildgebung in unsere Untersuchungen und wollen Informationen von der einzelnen Zelle bis zum gesamten Organismus zusammenbringen. Wir erwarten, durch diesen ganzheitlichen Blick Zusammenhänge zwischen zellulären Entzündungsmechanismen und der Funktion von Organen erkennen zu können. Diese „multiskalige Bildgebung“ erfordert neue chemisch-biologische Strategien, die es erlauben, die gleiche Zellart oder sogar dieselbe Zelle mit unterschiedlichen Signalgebern zu markieren, beispielsweise mit fluoreszierenden, magnetischen oder radioaktiven Molekülen – denn diese erzeugen Signale, die über ganz unterschiedliche Bildgebungstechnologien sichtbar werden. Neue Herausforderungen bestehen auch darin, Datensätze verschiedener Bildgebungsverfahren zusammenzufügen und so Muster im Zellverhalten zu erkennen. Hier spielen mathematische Modelle und das Trainieren künstlicher Intelligenz – das sogenannte Deep Learning – eine wesentliche Rolle.

Wir erwarten, dass unsere Ergebnisse langfristig in neue Untersuchungsverfahren für klinische Bildgebungsmodalitäten wie nuklearmedizinische Bildgebung, Magnetresonanztomographie oder fotoakustische Bildgebung münden. Solche Verfahren könnten dazu beitragen, Entzündungen zu erkennen – beispielsweise bei Herzinfarkten, bei Autoimmunerkrankungen, die zu Entzündungen der Gelenke, der Haut oder des Darms führen, und bei bakteriellen Infektionen der Lunge oder der Nieren. Sie könnten auch dabei helfen, für die einzelnen Patientinnen und Patienten eine geeignete immunregulierende Therapie zu finden und zu beurteilen, wie effektiv diese ist.

Forschungsprojekte & interdisziplinäre Zusammenarbeit

Projektbereiche des SFB „inSight“
Projektbereiche des SFB „inSight“
© CRC inSight

Die einzelnen Teilprojekte unseres Sonderforschungsbereichs sind in drei Projektbereiche gruppiert und verfolgen zwei übergreifende Forschungslinien, die sich gegenseitig vorantreiben: Unsere Projekte widmen sich – in unterschiedlicher Gewichtung – der Entwicklung neuer Verfahren für die Bildgebung (blau) und/oder setzen diese ein, um Entzündungsprozesse zu analysieren (orange). Die Untersuchungen können zu neuen biomedizinischen Hypothesen führen, deren Überprüfung wiederum neue Herausforderungen für die Entwicklung methodischer Strategien mit sich bringt. Dieses Forschungskonzept erfordert eine intensive Interaktion zwischen allen beteiligten Fachgebieten, weshalb nicht nur im Gesamtverbund, sondern auch innerhalb der einzelnen Teilprojekte, Experten aus Medizin, Biochemie, Chemie, Physik, Mathematik und Informatik in verschiedenen Konstellationen zusammenarbeiten.