Medizinische Zellsortierung: Wie erkennt man unter Tausenden sekundenschnell die Richtige?

01.06.2022 | Intelligente Bildanalyse mit neuronalen Netzen #WeKnowHow

Im Zellsortierungsprojekt IMAGO werden Zellen anhand ihres mikroskopischen »Aussehens« sortiert. Die Technik nutzt intelligente Bildanalyse mit neuronalen Netzen und hat vielfältige Anwendungsmöglichkeiten von der medizinischen Grundlagenforschung bis hin zur Lebensmittelherstellung.

Wir wissen, wie Zellen unter dem Mikroskop aussehen und wie unterschiedliche Zelltypen anhand spezifischer, räumlicher Merkmale unterschieden werden können: Die ortsaufgelöste Darstellung bildet das Innere der Zellen ab. Das gilt für einzelne Zellen unter dem Mikroskop – rauschen sie jedoch tausendfach an unserem Auge vorbei, ist eine Unterscheidung in Sekundenschnelle nahezu unmöglich.

Aufnahme einer Zelle durch das Mikroskop, die im Kanal fließt. Rechts sind Sortierelektroden zu sehen. Die Zelle wurde von unserem Algorithmus detektiert, daher die rote Box. Foto: Fraunhofer

Vollkommen unmöglich? Nein, denn mit den innovativen bildgebenden und mikrofluidischen Verfahren, die in IMAGO entwickelt werden, können Zellen zukünftig auch im Hochdurchsatz anhand ortsaufgelöster Merkmale, also anhand ihres Aussehens, sortiert werden. Ein wichtiger Beitrag hierfür kommt auch aus dem Fraunhofer IIS. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des Fraunhofer IZI-BB, Fraunhofer IOF, Fraunhofer IIS und der Charité arbeiten gemeinsam daran, im Gegensatz zu herkömmlichen Verfahren auch ortsaufgelöste Eigenschaften als Trennungskriterium für die Zellsortierung zu nutzen. Kurzum: Der »USP« von IMAGO ist die Isolierung von Zellen aus einer Probe, die mit heutigen Technologien nicht sortierbar sind. Die Herausforderung ist hier der Hochdurchsatz: neuronale Netze erlernen die Merkmale von Zellen, anhand derer die Sortierentscheidung getroffen wird.

Schematische Darstellung der bildbasierten Aussortierung von Zellpaaren. Nur über eine ortsaufgelöste Bildgebung und Analyse können die nicht-zusammengelagerten Einzelzellen von der Zielstruktur (»Target«) unterschieden werden. Foto: Fraunhofer, Grafik: Erik Rümpel

Verantwortlich für die Zellsortierung ist am Fraunhofer IIS die Arbeitsgruppe Medizinische Bildverarbeitung. Dr. Michaela Benz und Julia Hetzel kümmern sich um die Sortierentscheidung mittels echtzeitfähiger, intelligenter Bildanalyse sowie die Anwendungssoftware für zukünftige Nutzer. Diese sind beispielsweise in der Immuntherapie zu finden: Eine Anwendung ist die »CAR-T-Zelltherapie« für die spezielle T-Zellen, die für die Bekämpfung körperfremden „Materials“ zuständig sind, benötigt werden. IMAGO könnte diese Zellen möglicherweise in Zukunft »sehen« und aussortieren. Diese Zellen können dann als wirksame Therapie bei der Behandlung von Tumoren eingesetzt werden. Auch in der medizinischen Grundlagenforschung oder im Lebensmittelbereich kann der in IMAGO entwickelte Zellsortierer zukünftig angewendet werden. Das Projekt wird im Rahmen des Fraunhofer PREPARE-Programms gefördert und bis zum Projektende soll ein marktreifer Prototyp fertiggestellt sein.

Dr. Michaela Benz

Seit 10/2018: Stellv. GL der Gruppe Medizinische Bildverarbeitung, Fraunhofer IIS

Seit 12/2012: Senior Scientist, Gruppe Medizinische Bildverarbeitung, Fraunhofer IIS

Seit 01/2007: Wiss. Mitarbeiterin am Fraunhofer IIS

04/2001 bis 12/2006: Wissenschaftliche Angestellte am Institut für Optik, Information und Photonik der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg im Sonderforschungsbereich 603 „Modellbasierte Analyse und Visualisierung komplexer Szenen und Sensordaten“

Julia Hetzel

Seit 02/2021: Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Fraunhofer IIS, Medizinische Bildverarbeitung

04/2018 bis 01/2021: Master of Science in Medizintechnik mit Schwerpunkt Bild- und Datenverarbeitung an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Masterarbeit am Fraunhofer IIS zum Thema „Registrierung und Auswertung von mehrfach gefärbten Gewebeschnitten von gastroösophagealen Tumoren“

10/2014 bis 03/2018: Bachelor of Science in Medizintechnik mit Schwerpunkt Bildgebende Verfahren an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

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