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Mikroskop misst Muskelschwäche

FAU-Forscher vereinfachen Diagnose von Muskelerkrankungen mit 3D-Bildgebung

Biotechnologen der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) haben ein System entwickelt, mit dem sich strukturelle Veränderungen im Muskelgewebe und dadurch bedingte Muskelschwäche genau quantifizieren lassen. Die neue Methode erlaubt die Beurteilung der Muskelfunktion durch Bildgebungsverfahren ohne aufwändige biomechanische Aufzeichnungen und könnte als Vision künftig sogar die Entnahme von Gewebeproben zur Diagnostik von Myopathien überflüssig machen. Die Ergebnisse wurden im renommierten Fachjournal „Light: Science & Application” veröffentlicht ( doi: 10.1038/s41377-018-0080-3).

Der Muskel ist ein streng hierarchisch organisiertes Organ. Das betrifft nicht nur die parallele Bündelung von Muskelfasern, sondern auch die Struktur einzelner Zellen. So bestehen die für die Kontraktion zuständigen Myofibrillen wiederum aus hunderten hintereinandergeschalteten Baueinheiten mit gleichem Aufbau. Diese Ordnung bestimmt die gerichtete Kraftabgabe und damit die Kraftleistung des Muskels. Entzündliche, degenerative oder auch Krebserkrankungen können zu einem chronischen Umbau dieser Struktur führen, etwa zu Vernarbungen, Versteifungen oder Verzweigungen von Muskelfasern, was eine dramatische Einschränkung der Muskelfunktion zur Folge hat. Solche Veränderungen der Muskelmorphologie lassen sich bereits nichtinvasiv mittels Multiphotonen-Mikroskopie verfolgen – allerdings war eine zuverlässige Beurteilung der Muskelkraft allein durch Bildgebung bislang nicht möglich.

Neues System korreliert Struktur und Kraft

Forscher vom Lehrstuhl für Medizinische Biotechnologie haben jetzt ein System entwickelt, das die optische Bewertung der Muskelarchitektur und die Messung strukturell bedingter Muskelschwäche miteinander kombiniert. „Wir haben eine selbstentwickelte miniaturisierte Biomechatronik-Apparatur in ein Multiphotonen-Mikroskop integriert und können so parallel zur Aufzeichnung struktureller Anomalien die Kraftleistung und Elastizität einzelner Muskelfasern direkt bestimmen“, erklärt Prof. Dr. Dr. Oliver Friedrich. Zum Nachweis der Kontraktionsfähigkeit tauchten die Forscher die Muskelzellen in Lösungen mit zunehmendem Anteil freier Kalzium-Ionen – Kalzium ist auch im Körper von Menschen und Tieren für die Auslösung von Muskelkontraktionen zuständig. Außerdem wurde die Viskoelastizität der Fasern gemessen, indem sie schrittweise gedehnt wurden. Ein hochsensibler Detektor zeichnete den mechanischen Widerstand auf, den die Muskelfasern auf die Einspannvorrichtung ausübten.

Datenpool für einfachere Diagnostik

Diese von den FAU-Wissenschaftlern entwickelte Technologie ist jedoch nur die Vorstufe einer deutlich vereinfachten Diagnostik von Muskelerkrankungen: „Durch die Messung der isometrischen Kraft und der passiven Viskoelastizität in Verbindung mit der optischen Darstellung der Morphometrie von Muskelzellen haben wir erstmals direkte Struktur-Funktion-Datenpaare gewonnen“, sagt Oliver Friedrich. „Damit etablieren wir signifikante lineare Korrelationen zwischen Muskelstruktur und -funktion auf der Ebene einzelner Fasern.“ Der Datenpool wird künftig die Basis dafür sein, allein anhand dreidimensionaler SHG-Bilder – die Abkürzung steht für „Second Harmonic Generation“ und bezeichnet mit einem Laser erzeugte Oberton-Frequenz-Bilder – zuverlässige Vorhersagen über Kräfte und biomechanische Leistungen in Skelettmuskeln zu treffen, ohne dass dafür aufwändige Kraftmessungen durchgeführt werden müssen. Noch ist für die Multiphotonen-Mikroskopie eine Entnahme von Muskelzellen aus dem Körper notwendig. Eine fortschreitende Miniaturisierung dieser Technologie könnte das unnötig machen – dann wäre die Untersuchung der Muskelfunktion beispielsweise per Mikro-Endoskop möglich.

  •  doi: 10.1038/s41377-018-0080-3 „Optical prediction of single muscle fiber force production using a combined biomechatronics and second harmonic generation imaging approach”

Weitere Informationen:

Prof. Dr. Dr. Oliver Friedrich
Tel.: 09131/85-23174
oliver.friedrich@fau.de

 

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