Beschreibung und Gesamtziel des Vorhabens
Hauptantragssteller: Prof. Dr. Christian Hübner, Institut für Humangenetik, Universitätsklinikum Jena
Etablierung eines Hochdurchsatz-Imaging-Systems (High-Content Imaging, HCI) mit KI-unterstützter Bildauswertung zur Untersuchung von lebenden oder fixierten Zellen sowie von Tumorsphäroiden oder Organoiden am UKJ. Dadurch soll die translationale und personalisierte Grundlagenforschung am UKJ gestärkt werden. Nach Etablierung wird die Integration des Gerätes in eine Core Unit für Mikroskopie an der medizinischen Fakultät angestrebt, um diese wichtige Technik möglichst vielen Nutzern zugänglich zu machen.
Zusammenfassung
Um die Pathophysiologie von Erkrankungen aufzuklären, spielen morphologische sowie funktionelle Untersuchungen an Zellen eine herausragende Rolle, wozu hochauflösende bildgebende Verfahren benötigt werden. Aufgrund der oft hohen Variabilität zwischen einzelnen Zellen sind große Stichproben für eine valide Auswertung nötig. Dies wird durch eine automatisierte Aufnahme und Analyse mithilfe eines High-Content Imaging (HCI) Systems wesentlich erleichtert. Einerseits können so zuverlässig und objektiv strukturelle Auffälligkeiten von Zellen oder zellulären Bestandteilen wie z.B. Organellen erfasst werden und andererseits mit Hilfe funktioneller Studien Rückschlüsse auf Zellfunktionsstörungen wie z.B. Defekte der Autophagie gezogen werden. Darüber hinaus können aufgrund der Automatisierung eines HCI-Systems auch die Auswirkungen vieler Substanzen auf bestimmte Zellfunktionen im Sinne eines Wirkstoff-Screenings analysiert werden, um so z.B. Wirkstoffe mit therapeutischem Potenzial zu identifizieren.Für Untersuchungen an Zellen von Patienten mit ausgewählten Krankheitsbildern stehen dem Konsortium über das Zentrum für Seltene Erkrankungen am UKJ eine Vielzahl von Fibroblasten-Zelllinien zur Verfügung. Aufgrund der Expertise des Mitantragstellers Prof. Jay Gopalakrishnan können diese vor Ort reprogrammiert werden und z.B. in Nervenzellen oder Hirnorganoide differenziert werden, so dass auch neuronale Zellfunktionen oder die neuronale Gewebedifferenzierung analysiert werden können. Dies wird genutzt um z.B. die Invasivität von Tumorzellen aus Tumorresektaten von Patienten mit Glioblastomen zu untersuchen. Ein weiterer Mitantragsteller, Herr Prof. Baniahmad, stellt Gewebeverbände aus Tumorzellen, sogenannte Tumorsphäroide, her, um die Auswirkungen verschiedener Substanzen auf das Tumorwachstum zu untersuchen.
Das vorgeschlagene konfokale Hochdurchsatz-Imaging-System „ImageXPress HT.ai“ kann die vielfältigen Anforderungen der verschiedenen Mitantragsteller sehr gut erfüllen: Es ermöglicht die automatisierte Akquise und Analyse fluoreszenzmarkierter Zellen oder Zellverbände. Das System benutzt dafür eine Laser-Lichtquelle mit sieben Laserlinien und acht Filterkombinationen (Imaging Kanäle: DAPI, CFP, FITC, YFP, TRITC, Texas Red, Cy5, Cy7) für eine höhere Flexibilität und die Verwendung von Multiplexverfahren. Wasserimmersionsobjektive verbessern die Bildauflösung und minimieren Abbildungsfehler. Für die Untersuchung lebender Zellen verfügt es über eine direkte Temperaturregulation sowie Regulation der CO2-Zufuhr. Die im Geräteumfang enthaltene Auswertungs-Software vereinfacht phänotypische Klassifikationen und 3D-Bildanalysen.