Charakterisierung von Myelin im menschlichen Gehirn durch die Kombination von quantitativer MRT-Bildgebung und räumlich aufgelöster Lipidanalyse

• Antragstellerin: Dr. Ilona Lipp
• Fachliche Zuordnung: Medizinische Physik, Biomedizinische Technik ; Biochemie
• Förderung: Förderung von 2020 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 446291874

Das Ziel dieses Projektes ist es, matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry imaging (MALDI-MSI) als Methode zur Validierung und Entwicklung von quantitativen MRT (qMRT) – basierten Maßen von Myelin zu etablieren.Myelin ist eine lipidreiche Substanz, die für gesunde Gehirnfunktion von entscheidender Bedeutung ist. Die Untersuchung von Myelin in vivo ist auf qMRT-Bildgebung angewiesen. Eine Reihe von qMRT-Parametern werden von Myelin beeinflusst, aber Messspezifität kann nur durch biophysikalische oder datengetriebene Modellierung erreicht werden. Myelin-Karten aus der Histologie sind sowohl für die Entwicklung als auch für die Validierung solcher Modelle notwendig. Häufig wird die Färbungsintensität aus der klassischen Histologie oder Immunhistochemie als eine Annäherung für den Gewebemyelingehalt verwendet. Wir haben beobachtet, dass sich verschiedene histologische Methoden in den resultierneden Myelinisierungsmustern unterscheiden, was wahrscheinlich mit Variabilität in der Myelinzusammensetzung in verschiedenen Gehirngewebetypen zusammenhängt. Die Berücksichtigung dieser Zusammensetzung ist im Zusammenhang mit qMRT von entscheidender Bedeutung, da sich verschiedene Lipidspezies in ihren MR-Eigenschaften unterscheiden. Bisher wurde der Zusammenhang zwischen Lipidzusammensetzung und qMRT aber nur in Phantomstudien untersucht. Hier werden wir eine Methode nutzen, die die biochemische Zusammensetzung von Myelin in Schnitten menschlichen Gehirns erfassen kann: MALDI-MSI. Aufbauend auf zuvor gesammelten Pilotdaten werden wir einen optimierten Workflow für die Erfassung und Analyse von MALDI-MSI-Daten entwickeln. Dabei werden eine Reihe von methodischen Herausforderungen der Lipidquantifizierung mit MALDI-MSI adressiert: Identifizierung der wichtigsten Lipide, Kalibrierung der Lipidkarten mit internen Standards, Clustern des Gehirngewebes basierend auf seiner Lipidzusammensetzung und die Koregistrierung von Lipidkonzentrationskarten mit qMRT-Karten. Die folgenden Forschungsfragen stehen im Zentrum: a) Was ist die beste von MALDI-MSI abgeleitete Metrik für die Myelinquantifizierung? b) Wie wirkt sich die Gewebelipidzusammensetzung auf verschiedene qMRT-Parameter aus? d) Kann die Gewebelipidzusammensetzung aus einer Kombination von qMRT-Parametern abgeleitet werden?Diagnose, Patientenstratifizierung und Behandlung von demyelinisierenden neurologischen Erkrankungen sind auf Methoden zur genauen Quantifizierung der Myelinisierung angewiesen. Gegenwärtig verfügbare Ansätze weisen geringe Spezifität auf, was die Interpretation von individuellen und longitudinalen Unterschieden in klinischen Studien schwierig macht. Die Kombination von qMRT und Lipidanalysen in Gewebeschnitten des menschlichen Gehirns ist ein wichtiger Schritt in Richtung zuverlässiger und spezifischer MR-Marker für Myelin. Die in diesem Projekt gesammelten Daten bieten wertvolles Referenzmaterial für die Etablierung biophysikalischer und datengetriebener Modelle.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen