Echtzeit-Bildgebung transplantierter Zellen für bessere Therapien
Bei Zelltherapien bzw. Immuntherapien werden autologe oder allogene Zellen, regenerative Stammzellen oder auch differenzierte Zellen wie Immunzellen injiziert. Dabei wurden in den letzten Jahren sowohl bei den verwendeten Zelltypen als auch der Art der Verabreichung große Fortschritte erzielt. Da Funktion und Verbleib der transplantierten Zellen bislang jedoch nicht nachverfolgbar waren, ließ sich der Erfolg von Zelltherapien lediglich anhand pathophysiologischer Befunde beurteilen. Damit waren auch spezifische Parameter von Zelltherapien kaum anpassbar, sodass das klinische Ergebnis nicht verbessert werden konnte.
Markierung transplantierter Zellen mit Gold-Nanopartikeln
Das EU-finanzierte Projekt nTRACK entwickelte nun eine direktere Methode zur Echtzeitbeobachtung der transplantierten Zellen, insbesondere deren biologischer Verteilung und Lebensfähigkeit, und zwar mit einem sicheren, nicht-invasiven und hochsensitiven Verfahren. Projektkoordinator Marc Masa erklärt: „Für die Langzeitbeobachtung in vivo mittels klinischer Bildgebung markierten wir transplantierte Zellen mit Nanopartikeln.“ Entwickelt wurden zwei Arten von Nanopartikeln: Gold-Nanopartikel sowie goldbehüllte Nanopartikel mit Eisenkern. Bei den Gold-Nanopartikeln wurden sowohl Toxizität als auch intrazellulärer Verbleib vollständig charakterisiert, und entsprechend den GMP-Vorschriften (gute Herstellungspraxis) konnte auch die Produktion hochskaliert werden. Die goldbehüllten Nanopartikel mit Eisenkern wurden bereits auf präklinischer Ebene geprüft. Wie Untersuchungen zur zellulären Aufnahme und Ausscheidung zeigten, konnten sich die nTRACK-Nanopartikel in Endosomen und Lysosomen anreichern. In-vivo-Studien wiederum belegten, dass die markierten Zellen im CT (Computertomographie) noch bis zu 24 Tage nach der Injektion nachweisbar waren. In einer Machbarkeitsstudie konnte der Verbleib der mit Nanopartikeln markierten Stammzellen in Echtzeit an einem Tiermodell für Muskelregeneration sichtbar gemacht werden.
Prädiktives Modell zur Beurteilung therapeutischer Wirksamkeit
Anhand des Migrationsverhaltens und der biologischen Verteilung der injizierten Stammzellen waren bis 14 Tage nach der Stammzelltherapie Prognosen zur Regeneration von Muskelschäden möglich. Weiterhin wurde eine Datenbank mit radiologischen Bilddaten erstellt, die aus vorklinischen CT-Daten extrahiert worden waren, um maschinelle Lernsoftware mit Regressions-Algorithmen zu trainieren. Der Einsatz von Gold-Nanopartikeln zur Untersuchung des interessierenden Gewebes setzt neue Maßstäbe bei der Anpassung von Parametern für die multimodale Bildgebung. Das Konsortium führte umfangreiche Untersuchungen zum Einfluss der Konzentration der Gold-Nanopartikel auf Bildgebungs- und Dosimetrieprotokolle durch. „Zunächst standardisierten wir die Methodik an Computermodellen von Mäusen und Ratten. Dann validierten wir die Simulationsdaten mit unseren experimentellen Ergebnissen“, so Masa. „Schließlich erstellten wir ein 3D-Voxel-Schafmodell, um die Bildgebungs- und Dosimetrie-Simulationen auch auf größere Tiere anwenden zu können.“ Für die künftige klinische Umsetzung der Protokolle wurden anthropometrische Modelle integriert, sodass die Nachweisgrenze von Gold-Nanopartikeln ermittelt werden konnte.
Anstehende Aufgaben und Perspektiven
nTRACK entwickelte eine hervorragende Bildgebungstechnologie für Stammzellen sowie Vorschläge für den benötigten regulatorischen Rahmen und Leitlinien. Diese Informationen werden die Ausgangsbasis für künftige Forschungen und die Optimierung der nTRACK-Nanopartikel darstellen. Das Konsortium wird weiterhin am regulatorischen Rahmen arbeiten, um die Technologie zu präzisieren und sie auch anderen Forschungsgruppen auf diesem Gebiet zugänglich zu machen. Damit könnte die nTRACK-Technologie für sämtliche Stammzell- oder zellbasierten Therapien zur Anwendung kommen, bei denen die Bildgebung und Nachverfolgung von Zellen bislang schwierig ist.
Schlüsselbegriffe
nTRACK, Bildgebung, transplantierte Zellen, Stammzellen, Zelltherapie, Gold-Nanopartikel, Computertomographie, maschinelles Lernen