Validierung evidenzbasierter Belastungsbewertung und Verbesserung in neurowissenschaftlichen Tiermodellen mit funktioneller Neurochirurgie und intrakraniellen Tumoren

• Antragstellerin: Professorin Kerstin Schwabe, Ph.D.
• Fachliche Zuordnung: Molekulare und zelluläre Neurologie und Neuropathologie ; Experimentelle Modelle zum Verständnis von Erkrankungen des Nervensystems ; Klinische Neurologie; Neurochirurgie und Neuroradiologie
• Förderung: Förderung seit 2017
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 321137804

In den ersten beiden Förderperioden hat unsere Arbeitsgruppe zahlreiche Parameter zur potenziellen Schweregradbewertung evaluiert (1) am Ratten-Parkinson-Modell mit intrakranieller Injektion von 6-Hydroxydopamin (6-OHDA), gefolgt von wiederholten L-Dopa-Injektionen zur Induktion von Dyskinesien und der Implantation von Elektroden zur kabelgebundenen Aufzeichnung und Stimulation neuronaler Aktivität und (2) bei Ratten mit Gehirntumoren nach Injektion von BT4Ca-Ratten-Gliomzellen, gefolgt von einer Tumorresektion oder lokaler intratumoraler Injektion und abschließender humaner Endpunkterkennung. Bestimmte Messungen wurden auch in Rattenmodellen mit Hörverlust oder Kleinhirnläsionen erhoben. Bisher haben wir vielversprechende Kernparameter identifiziert, die zur Schweregradbewertung in unseren Modellen verwendet werden können, entweder als eigenständiger Parameter oder in einer Kombination mit Unterstützung durch datenwissenschaftliche Ansätze. Vielversprechende Ausleseparameter waren die Nutzung eines Laufrads (engl.: voluntary wheel running, VWR), Buddelverhalten, Aktivität im Offenfeld, Körpergewicht und Verhalten im Heimkäfig, einschließlich Herzfrequenz (HR) und Aktivität (Akt), die über subkutan implantierte Telemetriegeräte erhoben wurden. In der dritten Förderperiode werden wir die Aussagekraft, Robustheit und Generalisierbarkeit dieser Messungen innerhalb aller Gruppen, die mit neurowissenschaftlichen Modellen arbeiten, evaluierten und bewerten. Hierbei sollen alle Parameter in akuten, subakuten und chronischen Phasen verschiedener neurowissenschaftlicher Rattenmodelle und -verfahren sowie über Rattenstämme hinweg in einem laborübergreifenden Ansatz bewertet werden. Der algorithmen-basierte multidimensionale Ansatz des RELSA (RELative Severity Assessment) soll auf Datensätze verschiedener experimenteller Phasen unserer Rattenmodelle und Interventionen angewendet und optimiert werden, sowohl auf Einzel- als auch auf Gruppenebene. Die telemetrisch aufgezeichneten Daten werden einer Support Vector Machine Klassifizierung mit k-Means Clustering zugeführt, um vergleichende Belastungsgraduierung zu anderen Modellen vorzunehmen. Dazu kommt die Clusterung von VWL- und Körpergewichtsdaten durch k-means-Algorithmen, vorzugsweise in einer Heimkäfigumgebung. Hierdurch soll eine Einstufung von Schweregraden in neurowissenschaftlichen Modellen ermöglicht werden, einschließlich der Erkennung humaner Endpunkte im intrakraniellen Gliommodell der Ratte. Die Wirksamkeit von Carprofen, verabreicht über Trinkwasser und subkutane Injektionen, wird in allen in unserer Gruppe verwendeten Rattenmodellen mit intrakraniellen Eingriffen bewertet und mit Gruppen geteilt, die sich mit Analgesie befassen. Die potenzielle Belastung durch Schein-operierte Gruppen, die in der neurowissenschaftlichen Forschung häufig als Kontrollgruppen eingesetzt werden, wird in einem laborübergreifenden Ansatz bewertet.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: FOR 2591: Severity assessment in animal-based research