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Hochdurchsatz-Screening optimieren

Das phänotypische oder High-Content-Screening bietet komplexe Informationen über die Wirkungen von Substanzen auf Zellen. Allerdings gibt es gerade bei der Verarbeitung der riesigen Datenmengen und bei neueren Technologien, wie dem funktionellen Screening von dreidimensionalen Mikrogeweben, noch zahlreiche Herausforderungen.

LABORWELT:

Wo liegen die Hauptvorteile von 3D-Mikrokulturen beim Wirkstoffscreening und wohin geht der Trend?

Ursula Graf-Hausner:
Die klassische zweidimensionale Zellkultur spiegelt die Situation im lebenden Organismus zu wenig wider, als dass sie für die Wirkstoff­entwicklung und Testung von Substanzen geeignet wäre. Denn verschiedene Zelltypen kommunizieren miteinander und bilden komplexe Organsysteme. Deshalb ist der Bedarf an physiologisch relevanten und aussagekräftigen dreidimensionalen (3D) Gewebemodellen klar ausgewiesen. Pharmaunternehmen können mit solchen Modellen aus menschlichen Zellen die Sicherheit von Medikamenten in frühen Phasen der Entwicklung besser gewährleisten und erhebliche Kosten sparen.

Die Reduktion von Tierversuchen durch die Anwendung alternativer Testverfahren ist hochwillkommen, in der Kosmetikbranche sind Tierversuche seit März diesen Jahres verboten. Um diesem Bedürfnis der Industrie nachzukommen, haben viele Technologiefirmen Methoden entwickelt, um geeignete 3D-Gewebemodelle herzustellen. Einige verwenden dazu natürliche oder synthetische Gerüstsubstanzen, zum Beispiel gelartige Polymere, in denen die Zellen eingebettet werden können. Andere Technologien funktionieren ohne Gerüste, hier werden die Zellen etwa in hängenden Tropfen zu Mikrogeweben herangezüchtet. Trotz zahlreicher heute im Handel erhältlichen Systeme (vgl. Curr Opin Biotechnol) gibt es noch viel zu tun.

Denn es gibt keine Standards oder Qualitätsnormen. Verfügbarkeit und Reproduzierbarkeit der Modelle müssen gewährleistet sein. Zahlreiche Herausforderungen sind noch zu lösen, wie etwa die Automatisierung, Analyse des Read-out, die Kombination mehrerer Organsysteme. Verschiedene Gruppen zeigen bereits fantastische Resultate, sie nennen es „Body on a Chip“. Ein Zukunftstrend  ist auch das Bioprinting: hier werden organähnliche Modelle mit einem Tintenstrahldrucker Lage für Lage gedruckt. Also jede Zelle an den Ort ihrer Bestimmung, schön eingebettet in die umgebende Matrix. Welche Methoden sich letztlich durchsetzen werden, wird die Zukunft zeigen. 

LABORWELT:
Wie und wo kann weiteres Effizienzpotential beim HCS-Datenmanagement genutzt werden?

Andreas Pippow: 
Für das High-Content-Screening gibt es von verschiedenen Herstellern Standard-Softwareprodukte, mit denen sich Forscher innerhalb ihrer Daten orientieren können. Neben Bilddaten können auch Ergebnisse der Bildanalyse, statistische Analysen, Assaybeschreibungen oder chemische Verbindungen erfasst werden. Die Grenze effektiven Datenmanagements wird erreicht, wenn Ergebnisse mit anderen Experimenten integriert werden sollen.

Wenn sie zum Beispiel Faktoren gefunden haben, die das Neuronenwachstum beschleunigen und sie dann Daten anderer Forscher mit einbeziehen möchten, um den Mechanismus besser zu verstehen, wird dies heute nicht gut unterstützt, insbesondere bei der Einbeziehung von genomischen oder metabolomischen Daten. Eine von uns durchgeführte Umfrage in der forschenden Life-Sciences-Branche bestätigt Defizite bei der Datenintegration. Viele Anwender setzen unterschiedliche Systeme ein, deren Datenbestände bzw. Datenbanken sich schlecht integrieren lassen.

Ein typischer Wissenschaftler arbeitet an vielen Projekten gleichzeitig und ist auf die Ergebnisse anderer Partner angewiesen. Die Vielzahl der Insellösungen am Markt führt dazu, dass die Teilnehmer unserer Studie ein Viertel ihrer Arbeitszeit mit dem Verwalten von Daten verbringen müssen. Wir sehen hier enormes Einsparpotential einerseits durch Fortbildung im effizienten und regulatorisch korrekten Umgang mit heterogenen Daten, andererseits durch die Entwicklung neuer flexibler Datenintegrationslösungen. Wir wollen auch Softwarehersteller ansprechen, damit sie verstärkt moderne Datenmanagementansätze und gemeinsame Schnittstellen einsetzen.

LABORWELT:
Was sind die Vorteile von 3D-Assays in RNAi-Anwendungen?

Christoph Sachse: 
Für immer mehr Zellkulturmodelle werden Daten publiziert, die auf ein „physiologischeres“ Verhalten von 3D-Kulturen im Vergleich zu 2D-Kulturen derselben Zellen hindeuten. Ein Beispiel sind Leberzelllinien, die unter 3D-Bedingungen höhere Albumin-Produktion und CYP-Induktion zeigen und sich somit besser für In-vitro-Toxizitätsstudien eignen. Auch in der Onkologie sind 3D-Assays inzwischen zu einem festen Teil der Pharmaforschung geworden.

Die Anwendung von 3D-RNAi-Assays ist von uns erfolgreich etabliert worden. Die Verwendung von BME oder der InSphero-Plattform ermöglicht eine Miniaturisierung in 96-Well-Platten und damit einen erhöhten Durchsatz, so dass sich etwa Proliferations-, Viabilitäts-, Colony Formation- oder Zytokin-Assays nicht nur für Target-Validierungsstudien, sondern auch für Screens anbieten. Herausforderungen derartiger Assays sind zum einen die Wahl eines geeigneten Zellmodells sowie die Optimierung eines siRNA-Transfektionsprotokolles (besonders bei nicht-transformierten Zellen), zum anderen die Etablierung von Mikroskopie und Bildanalyse bei High-Content Assays, meist via konfokale Mikroskopie oder Mikrogewebsschnitten.

Zusätzliche Komplexität ergibt sich bei der Verwendung von Co-Kulturen (z. B. von Tumor- und Stroma-Zellen). Obwohl technisch anspruchsvoll, haben viele dieser Assays Potential, physiologisch ungleich relevantere Daten zu generieren als herkömmliche 2D-Assays; sie sind deshalb integraler Bestandteil des Cenix Assay-Entwicklungsprogramms.

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Ausgabe 3/2013

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http://www.laborwelt.de/spezialthemen/zell-assays/hcs-optimierung.html

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