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Mit 3D-Mikroskopie schnelle Bewegungen beobachten

Mit der neuen Methode konnte das Forschungsteam erstmalig das Schlagen eines Spermienschwanzes über eine längere Zeit präzise in 3D aufzeichnen. © shironosov / iStock / Getty Images Plus

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Algorithmus: Mit 3D-Mikroskopie schnelle Bewegungen beobachten

Ein Team des Exzellenzclusters ImmunoSensation2 der Universität Bonn, des Universitätsklinikums und des Forschungscentrums caesar hat eine Methode entwickelt, die schnelle Bewegungen präziser vermessen kann. Mit einem neuen Algorithmus konnten die Wissenschaftler*innen erstmalig das Schlagen eines Spermienschwanzes über eine längere Zeit präzise in 3D aufzeichnen. Die zugrundeliegende Software ist für andere Labore frei zugänglich.

Etablierte Bildgebungsverfahren wie die konfokale Mikroskopie eignen sich für präzise dreidimensionale Aufnahmen kleinster biologischer Objekte, sind aber nicht schnell genug oder zu ungenau, um schnelle 3D-Bewegungen darzustellen.

Eine andere Technik, die sogenannte multifokale Mikroskopie, erlaubt sehr schnelle 3D-Aufnahmen, allerdings nur in einem kleinen Sichtfeld oder mit geringer räumlicher Auflösung. Zudem müssen die Proben mit fluoreszierenden Farbstoffen markiert werden, um sie zu beobachten.

Übertragen auf das Fernsehbild bei einem Tennismatch: Mit den bisherigen Methoden kann man den Ball nicht verfolgen – entweder das Bild wäre verschwommen oder der Ball wäre nach Beginn der Aufzeichnung schon nicht mehr im Sichtfeld. Die neu entwickelte Methode besteht aus einem sogenannten 3D-Rekonstruktionsalgorithmus. Er ermöglicht es, eine multifokale Bildgebung mit einem größeren Sichtfeld anzuwenden und so kugel- und fadenförmige Strukturen schnell und genau zu verfolgen. Dazu ist es nicht notwendig, die Proben zu markieren.

Vielfältige Einsatzgebiete

Mit der neuen Methode zeichneten die Forscher erstmalig über eine längere Zeit in 3D das Schlagmuster von einzelnen freischwimmenden Spermien auf; gleichzeitig beobachteten sie die Schwimmbahn. Zudem konnten sie erstmalig eine dreidimensionale Karte des Strömungsprofils um das schlagende Spermium aufzeichnen.

„Das erlaubt uns, besser zu verstehen, wie Spermien ihre Umgebung wahrnehmen und wie sie sich fortbewegen, also, wie sie es schaffen, im weiblichen Genitaltrakt zu navigieren“, sagt Jan Hansen vom Institut für Angeborene Immunität am Universitätsklinikum Bonn, der Erstautor der Studie.

Das könnte unter anderem helfen, Ursachen für Infertilität zu entdecken. Darüber hinaus können solche neu gewonnenen Erkenntnisse auch in der Bionik ihren Einsatz finden – ein Fachgebiet, in dem Bau- oder Funktionsprinzipien in der Natur auf technische Anwendungen übertragen werden.

Die neu entwickelte Methode ist verhältnismäßig kostengünstig und einfach zu bauen. Dabei wird ein vorhandenes Mikroskop mit einem handelsüblichen Adapter aufgerüstet und bleibt dadurch flexibel. Durch das Wechseln des Objektivs kann das erweiterte System auf die Objektgröße eingestellt werden, um so Objekte im Nano- bis Millimeterbereich untersuchen zu können. 

Leichte Anwendung

Mitglieder des Exzellenzclusters ImmunoSensation2 können die neue Methode bereits anwenden –um beispielsweise 3D-Strömungskarten für die Flimmerhärchen auf Lungenzellen zu bestimmen. Die Härchen schlagen ähnlich wie Spermien und transportieren so Schleim aus der Lunge in den Rachen. Auf diese Weise werden auch Krankheitserreger herausbefördert und abgewehrt. Mit der neuen Methode könnten die Forscherinnen und Forscher unter anderem untersuchen, wie die Flimmerhärchen und eine Immunreaktion zusammenarbeiten.

„Uns ist wichtig, dass auch andere Labore die Methode leicht anwenden können, egal, ob sie besondere Kenntnisse in der Bildgebung haben oder nicht“, betont Jan Hansen. Deshalb wurde die neue Bildanalysemethode als Plugins für die freie, quelloffene Software ImageJ entwickelt.

Die Software hat eine Benutzeroberfläche und erfordert keine Programmierkenntnisse. Aber nicht nur die Lebenswissenschaften können von diesem 3D-Rekonstruktionsalgorithmus profitieren. Die Studie zeigt, dass das zugrundeliegende Konzept grundsätzlich Tiefeneinschätzungen, also das Bestimmen der Position eines Objekts im dreidimensionalen Raum, verbessert.

Der Algorithmus errechnet eine 3D-Position basierend auf dem Objektbild in mehreren Fokusebenen. Die Autoren zeigen, dass die Kombination mehrerer Fokusebenen die Genauigkeit und den Tiefenbereich verbessert, über den 3D-Positionen präzise errechnet werden.

Quelle: Rheinische Friedich-Wilhelms-Universität Bonn


Publikation: Luis Alvarez et al.; Multifocal imaging for precise, label-free tracking of fast biological processes in 3D; Nature Communications; doi: 10.1038/s41467-021-24768-4

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