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Das Knochenmark ist das weiche Gewebe im Inneren unserer Knochen. Seine Hauptaufgabe besteht darin, Stammzellen zu produzieren, aus denen dann verschiedene Blutzellen entstehen, darunter weisse Blutkörperchen, die Infektionen bekämpfen, rote Blutkörperchen, die Sauerstoff durch den Körper transportieren, und Blutplättchen, die Blutungen kontrollieren.
Aber das Knochenmark enthält auch Fettzellen, die Adipozyten, die lange Zeit als «passive Füller» der Markhöhle galten. In den letzten Jahren hat sich jedoch gezeigt, dass die Adipozyten des Knochenmarks eine weitaus wichtigere Rolle in der Mikroumgebung des Knochenmarks spielen als ursprünglich angenommen.
Das Verhältnis zwischen blutbildenden Zellen (rote Farbe) und Adipozyten (gelbe Farbe) ist nicht konstant. Es ändert sich mit dem Alter, zwischen verschiedenen Teilen des Skeletts und bei verschiedenen Krankheitszuständen oder Krebsbehandlungen wie Chemo- und Strahlentherapie, die eine Erkrankung namens «Knochenmarksaplasie» verursachen. Veränderungen im Verhältnis der Zellen führen zu sogenannten «Gelb-nach-Rot»- und «Rot-nach-Gelb»-Verschiebungen in der Farbe des Knochenmarks, die zur Überwachung seines Zustands verwendet wird.
Dieses Monitoring ist jedoch nicht vollständig standardisiert, sondern stützt sich auf die Beurteilung histologischer Bilder durch Pathologinnen und Pathologen. In der Forschung wird der relative Gesundheitszustand von Knochenmarksproben anhand histologischer Bilder auch qualitativ beurteilt. Diese Subjektivität wird zwar weitgehend kompensiert, kann aber dennoch diagnostische und forschungstechnische Einschränkungen verursachen.
In Frontiers Endocrinology stellen die Forschenden unter Leitung von Olaia Naveiras an der EPFL MarrowQuant vor, eine neue digitale Pathologie-Software, die histologische Bilder des Knochenmarks «lesen» und quantitativ «beschreiben» kann und Karten auf der Grundlage von Werten erstellt, die die Bilder ergänzen. Die potenziellen Anwendungen dieses Ansatzes können die digitale Histologie revolutionieren.
MarrowQuant, dessen Code bereits auf GitHub hochgeladen ist, wird als «ein benutzerfreundlicher Algorithmus für die Quantifizierung von H&E-Knochenmark-Gewebebiopsien in ganzen Objektträger-Bildern» beschrieben.
In der Arbeit verwenden die Forschenden MarrowQuant, um die allererste quantitative Karte der Heterogenität des Knochenmarks im gesamten Skelett von Mäusen zu erstellen, die an alters- und strahlenbedingter Aplasie leiden.
«Die Arbeit war eine gewaltige Anstrengung, die nur dank der langen und fruchtbaren Zusammenarbeit mit der BioImaging and Optics Platform (BIOP) der EPFL möglich war», sagt Naveiras, die auch Präsidentin der International Bone Marrow Adiposity Society (BMAS) ist.
MarrowQuant verwendet die Open-Source-Software QuPath und kann mehrere Knochenkomponenten in histologischen Bildern systematisch und unvoreingenommen quantifizieren. Dies geschieht durch die Erkennung und Quantifizierung der Bereiche, die von verschiedenen Teilen des Knochenmarks eingenommen werden – einschliesslich des Gefässsystems und des Knochens selbst.
Eine der möglichen Anwendungen von MarrowQuant wird darin bestehen, historische Probensammlungen von Knochenproben und sogar Daten aus alten klinischen Studien erneut zu untersuchen.
«MarrowQuant ist von der Gemeinschaft der digitalen Pathologen bereits sehr gut aufgenommen worden», sagt Naveiras. «Darüber hinaus hat die sehr selektive Bilddatenbank-Ressource (IDR) den zugehörigen Datensatz zur Veröffentlichung ausgewählt, der über 300 kommentierte Bilder enthält.»
Das Labor von Professorin Olaia Naveiras ist Teil des Schweizerischen Instituts für Experimentelle Krebsforschung (ISREC) der EPFL, das in der Fakultät für Life Sciences angesiedelt ist.