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Medizin: KI rekonstruiert Gefäßnetzwerk des Gehirns

Mit dem Verfahren, mit dem zunächst die gesamten Gefäße im Gehirn einer Maus dargestellt wurden, lassen sich die Strukturen und eventuelle krankhafte Veränderungen aller Gefäße – auch der feinsten Kapillaren – analysieren. Vorgestellt wurde die Methode von Wissenschaftlern des Helmholtz Zentrums München, des Klinikums der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) und der Technischen Universität München (TUM).

Veränderungen in den Blutgefäßen kennzeichnen etliche schwere Hirnerkrankungen – von der traumatischen Hirnverletzung bis zum Schlaganfall, teilte das Helmholtz Zentrum mit. Selbst bei Erkrankungen wie der Alzheimerschen Demenz seien die feinen Kapillaren verändert. Die Analyse der Blutgefäße sei wesentlich, um die normale und die krankhafte Gehirnfunktion zu verstehen. „Wir sind diesem Ziel jetzt deutlich näher gekommen“, erklärt Ali Ertürk, Direktor des Instituts für Tissue Engineering und Regenerative Medizin am Helmholtz Zentrum und Principal Investigator am Institut für Schlaganfall- und Demenzforschung des LMU Klinikums.

Zunächst sei es Ertürks Team gelungen, mit hochauflösender Fluoreszenz-Mikroskopie, das Gefäßsystem der Gehirne von Mäusen abzubilden, ohne die Proben kleinteilig zerschneiden zu müssen. Dafür habe das Team die Technik des „Tissue Clearing“ weiterentwickelt. Dabei werden den Angaben zufolge biologische Gewebe mit speziellen Farbstoffen behandelt, die sie für die Fluoreszenz-Mikroskopie transparent machten. „Doch bisher war es mit dieser Technik nur möglich, entweder nur die großen oder die kleinen Gefäße des Gehirns darzustellen“, so Mihail Ivilinov Todorov, Doktorand bei Ertürk. Deshalb hätten die Wissenschaftler erstmals zwei Farbstoffe kombiniert. „So haben wir einige schöne Bilder der Gehirngefäße inklusive der Kapillaren bekommen“, erklärte der Biologe weiter.

Gefäßnetzwerk des Gehirns mit KI rekonstruiert

Wie es weiter hieß, hätten auf dieser Grundlage Forscher aus der Arbeitsgruppe von Björn Menze, Professor für bildbasierte biomedizinische Modellierung an der TUM, mithilfe von Künstlicher Intelligenz das gesamte Gefäßnetzwerk des Gehirns bis in seine feinsten Verästelungen rekonstruiert. Eine solche Rekonstruktion liefere nicht nur Bilder, sondern mache es insbesondere möglich, die Gefäßstrukturen quantitativ auszuwerten. So lasse sich damit für verschiedene Hirnareale statistisch erfassen, welche Durchmesser die Gefäße hätten oder wie sie sich verzweigten.

„Wir haben über die letzten Jahre einen Deep-Learning-Algorithmus entwickelt, der darauf spezialisiert ist, in medizinischen Bildern Gefäße zu erkennen“, erklärte Menze. „Diesen haben wir hier erstmals auf ein gesamtes Gehirn angewandt.“ Dabei konnte der Algorithmus demnach zuverlässig zwischen Gefäßen und umliegendem Gewebe unterscheiden, obwohl in dem Fluoreszenz-Bild nicht alle Bereiche gut ausgeleuchtet gewesen seien und Lichtreflexe oder andere Fehler die Darstellung verfälscht hätten.

Todorov plane, die statistischen Daten für die Erforschung von Gefäßveränderungen bei Schlaganfällen zu nutzen. Menze hingegen wolle die globalen Strukturen des Gefäßsystems untersuchen und zum Beispiel verstehen, welche Rolle anatomisch bedingte Unterschiede bei Hirnerkrankungen spielen. Aber auch im klinischen Alltag könne die Methode zum Einsatz kommen, hieß es weiter. „Die kleinen Gewebeproben aus menschlichen Tumoren lassen sich mit unserem System wahrscheinlich exakter untersuchen als bisher möglich“, erläuterte Ertürk. Krebsgewebe sei durchzogen von Gefäßen – und die Analyse ihrer Struktur helfe dabei, das Stadium eines Tumors zu bestimmen. „Vielleicht“, so Ertürk weiter, „kann sich das auf die Optimierung der Therapie auswirken."

Der Biologe wolle die neue Methode auch anwenden, um eines Tages seine Vision wahrzumachen, menschliche Organe im 3D-Drucker herstellen zu lassen. Eine der vielen Voraussetzungen dafür: die genaue Struktur der Gefäße in einem Organ zu kennen. (ud)

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