Ein automatisches Bildanalyse Verfahren für die quantitative Untersuchung dynamischer 3D-Wundheilungsmodelle

• Antragstellerin: Dr. Sabrina Roßberger
• Fachliche Zuordnung: Medizinische Physik, Biomedizinische Technik ; Biophysik
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2017
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 317276344

Ein effizient und schnell ablaufender Wundheilungsprozess ist essentiell um die Integrität der Haut zu erhalten und daher ausschlaggebend für einen funktionierenden Organismus. Es existieren viele Ursachen für Hautverletzungen u.a. äußere physikalische Einwirkung, Operationen oder auch Krankheiten. Kürzlich wurde ein 3-dimensionales (3D) Wundheilungsmodel erfolgreich etabliert. Dieses ermöglicht das komplexe Zusammenspiel verschiedener Zelltypen während des Wundheilungsprozesses zu entschlüsseln. Visualisierung und Analyse wurden jedoch bisher nur an histologischen Schnitten durchgeführt, welche nur begrenzt Einblick in die zugrunde liegenden Dynamiken geben. Ich werde einen neuartigen Visualisierungsablauf basierend auf Lebendzellmikroskopie und automatischen Bildanalyseroutinen etablieren, um das dynamische Verhalten des vollständigen in-vitro 3D-Hautmodelles zu analysieren. Dafür werden wir die erst kürzlich für biologische Anwendungen wiederentdeckte Lichtscheiben-Fluoreszenzmikroskopie (LSFM) für zeitliche aufgelöste Bildaufnahmen realisieren. Dadurch können erstmalig die fundamental zugrunde liegenden Mechanismen und dynamischen Aspekte der Wundheilung an einem in-vitro 3D-Hautmodel demonstriert und beleuchtet werden. Gegenwärtig existiert kein gemeinsames Softwaretool für die automatische und vollständige Analyse von zeitlich aufgelösten Bilddaten für 3D-Gewebestudien. Basierend auf der Expertise in unserer Forschungsgruppe und unseren Kollaborationspartnern beabsichtigen wir ein Softwaretool für die automatische und objektive Bildanalyse auf Einzelzellniveau sowohl für das vollständige in-vitro 3D-Hautmodel als auch für die Wundheilungsexperimente zu entwickeln. Darüber hinaus sind die entwickelten Algorithmen nicht auf das Hautmodel limitiert, sondern können leicht auf andere Tissue-Engineering-Experimente adaptiert und angewendet werden.Basierend auf den extrahierten biophysikalischen Merkmalen ermöglichen die Algorithmen sowohl die objektive Bewertung als auch Charakterisierung des 3D-Hautmodels. Diese Merkmale werden über die Zeit verfolgt und erlauben daher eine Quantifizierung der Änderungen während des hoch-dynamischen Prozesses der Wundheilung. Zuletzt werden wir die entwickelten Algorithmen als ein automatisches und dadurch objektives Benchmark-Tool für Hochdurchsatz-Screenings (HTS) etablieren, um die Effizienz von Wundheilungsvermittlern und Wundabdeckungen in in-vitro Experimenten zu testen. Das geplante Projekt verbindet Wundheilungsexperimente mit der Bioinformatik, um ein durchdachtes und benutzerfreundliches Bioinformatiktool für den experimentellen Forscher zu entwickeln.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen