Neue Tomographie-Methode liefert Bilder mit molekularer Information

Die Myelin-Ummantelung der Gehirn-Nervenzellen besteht aus schichtartigen Lamellen. Sie umschließen die Nervenzellen, die sogenannten Axonen. Diese Myelin-Schichten sind vor allem deswegen von Bedeutung für das zentrale Nervensystem, weil sie für eine schnelle Weiterleitung der Nervensignale sorgen. Änderungen oder Ausfälle dieser Funktion stehen im Verdacht, an degenerativen Gehirnkrankheiten, wie Alzheimer oder Multipler Sklerose, beteiligt zu sein.

„Die detaillierte Entwicklung dieser Krankheiten ist bisher nicht verstanden“, sagt TUM Professor Franz Pfeiffer, „aber wird zunehmend mit Veränderungen in den Myelin-Schichten in Verbindung gebracht, die für Unterbrechungen in der Signalübertragung zwischen Nervenzellen verantwortlich sind. Vereinfacht gesagt ist das so, wie wenn bei elektrischen Leitungen die Isolierung beschädigt wird und es so zu Kurzschlüssen und Leckströmen kommt.“

Die neue Entwicklung basiert auf konventioneller Computertomographie (CT) Technik, die wohl etabliert ist und in klinischen Anwendungen weltweit eingesetzt wird. Bei einer CT Untersuchung wird der Körper von Röntgenstrahlen durchleuchtet und ein Bilddetektor nimmt unter unterschiedlichen Winkeln die Schattenwürfe des menschlichen Körpers auf. Aus diesen Bildern wird dann durch Bilddatenverarbeitung ein dreidimensionales Abbild des Körperinneren errechnet.

„Der neue Aspekt unserer Methodik“, so TUM Forscher Dr. Martin Bech, „besteht darin, dass nicht nur die vom Körper absorbierte Röntgenstrahlung in solchen Bildern gemessen wird, sondern auch das genaue Streumuster, das durch die Wechselwirkung der Röntgenstrahlen mit den Strukturen im Körperinneren entsteht. Solche Streubilder werden für jeden Punkt und unter jedem Winkel aufgenommen, und diese Zusatzinformation lässt Rückschlüsse auf die molekulare Struktur in jedem Teil der Probe zu.“

Die Streubilder werden mit einem von dem Forscherteam entwickelten Algorithmus verarbeitet. Torben Jensen, Forscher am Niels-Bohr-Institut in Kopenhagen und Erstautor der Veröffentlichung, erläutert: „Wir haben einen Algorithmus entwickelt, der hoch-aufgelöste, dreidimensionale Bilder der Probe errechnet, und typischerweise einige hunderttausend Streubilder analysiert. Dieser Algorithmus berücksichtigt insbesondere die Streusignatur der molekularen Struktur in der Probe.

Als Anwendungsbeispiel hat das Team mit der Methode das Gehirn einer Laborratte untersucht – und verblüffend präzise Einsichten gewonnen. „Wir können im Detail die Myelin-Ummantelung der Nervenzellen sichtbar machen und sogar verschiedene Schichten von nur 17,6 Nanometern Dicke unterscheiden“, erklärt Professor Robert Feidenhans’l vom Niels-Bohr-Institut in Kopenhagen. „Bis jetzt musste man immer kleine Stücke aus der Probe herausschneiden und analysieren, um ähnliche Information zu erhalten. Mit der neuen Methode können wir 250.000 Punkte in der Probe auf einen Schlag analysieren. Dies wird Reihenuntersuchungen bezüglich Dicke und Konzentration von Myelin-Ummantelungen im Zusammenhang mit verschiedenen Krankheitsbildern ermöglichen“.

Die Ergebnisse entstanden in einer internationalen Zusammenarbeit von Forschern aus Deutschland, Dänemark, Schweiz, und Frankreich. Die Experimente wurden an der Synchrotron Lichtquelle des Paul Scherrer Instituts in Villigen (Schweiz) ausgeführt. Zukünftig sollen sie auch auf dem Campus Garching am derzeit im Aufbau befindlichen „Centre for Advanced Laser Applications” (CALA) möglich werden, mit neuen Laser-basierten brillanten Röntgenquellen, wie sie im Exzellenzcluster „Munich-Centre for Advanced Photonics“ entwickelt werden.

Kontakt:

Prof. Dr. Franz Pfeiffer, Dr. Martin Bech
Lehrstuhl für Biomedizinische Physik
Technische Universität München
James-Franck-Straße 1, 85748 Garching, Germany
Tel.: +49 89 289 12551 oder 14532
E-Mail: franz.pfeiffer@tum.de oder martin.bech@tum.de

Dr. Oliver Bunk
Laboratory for Macromolecules and Bioimaging
Paul Scherrer Institute
5232 Villigen PSI, Switzerland
Tel.: (+41) 56 310 3077
E-Mail: oliver.bunk@psi.ch

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