„LungVis 1.0“ gibt bisher unvergleichliche Einblicke in die pulmonale Wirkstoffabgabe und zelluläre Mechanismen in präklinischen Tiermodellen.

Entwickelt hat die Tech-Plattform ein Team um Dr. Lin Yang, Post-doc fellow am Institute of Lung Health and Immunity (LHI) und Precision Regenerative Medicine (PRM) des Helmholtz Center Munich in Kooperation mit Helmholtz Imaging.

Was in früheren Jahren vor allem mit multimodaler optischer Bildgebung und Röntgenaufnahmen gemacht wurde, soll durch die Künstliche Intelligenz nun noch schneller und vor allem genauer funktionieren. „Mit ‚LungVis‘ können wir herausfinden, wie viel Medikamentendosis in welche Lungenregionen gelangt. Das ist sehr wichtig, damit die Therapie – abhängig vom Krankheitsbild – richtig wirken kann. Denn je nach Krankheit kann der Ursprung in unterschiedlichen Lungenregionen liegen“, erklärt der Wissenschaftler Yang. Im Mausmodell erzielte er mit seinem Team auf diese Weise wichtige Fortschritte. „Mithilfe von KI und bildgebenden Verfahren sowie dem Einsatz fluoreszierender Partikel konnten wir die Atemwege in den Mäuselungen genau segmentieren und die Verteilung von bestimmten Zelltypen in den verschiedenen Lungenregionen erkennen. So verstehen wir besser, wie sich die Inhalativa im Körper verteilen“, ergänzt er.

Folgeversionen von ‚LungVis 1.0‘ sollen gesamtes Lungennetzwerk darstellen können

Der aktuelle Datensatz und das KI-Modell von ‚LungVis 1.0‘ sind für die gesamte Forschungsgemeinschaft offen zugänglich und haben große wissenschaftliche Aufmerksamkeit erregt. Wissenschaftler um Lin Yang am Helmholtz-Zentrum München und Helmholtz Imaging entwickeln interaktive Bildgebungswerkzeuge, die es den Nutzern ermöglichen, die quantitative Morphologie der Lunge und die Ablagerung von Medikamenten frei zu erkunden. Die smarte Plattform ‚LungVis 1.0‘ ist auf kontinuierliche Weiterentwicklung ausgelegt. Zukünftige Versionen sollen noch genauer ermöglichen, die präzise Verabreichung von inhalierten Medikamenten zu unterstützen – und zwar als Open Source zugänglich für die gesamte Forschungsgemeinschaft. „Meine Vision ist es, in naher Zukunft ein komplettes ‚LungVis‘-Ökosystem bereitzustellen, mit dem wir in der Lage sein werden, das gesamte Ökosystem der Lunge, einschließlich der Atemwege, Blut- und Lymphgefäße, ganzheitlich abzubilden und zu analysieren. So können wir das Fortschreiten der Lungenerkrankung und die therapeutische Wirkung von Medikamenten verfolgen, indem wir die gesamte Pathologie oder Histologie der Lunge analysieren. Ich denke, in einigen Jahren können wir dieses Ziel erreichen“, sagt der Forscher selbstbewusst.

Original Paper:

LungVis 1.0: an automatic AI-powered 3D imaging ecosystem unveils spatial profiling of nanoparticle delivery and acinar migration of lung macrophages | Nature Communications

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Redaktion: X-Press Journalistenbüro GbR

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