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BioImagingCenter

Mittels Mikroskopie Wirkmechanismen toxischer Substanzen verstehen

Die erfolgreiche Entwicklung von Alternativmethoden zum Tierversuch setzt die Arbeit mit der neuesten Technologie voraus. Dem BioImagingCenter des Bf3R steht eine Reihe modernster Mikroskope zur Verfügung, um Wirkmechanismen toxischer Substanzen zu verstehen und Alternativmethoden zu entwickeln.

Entsprechend der jeweiligen Fragestellungen der verschiedenen Projekte zur Entwicklung von Alternativmethoden kommen dabei Weitfeld-, Konfokal-, Multiphotonen- oder Superresolutions-Mikroskopiesysteme zum Einsatz, die die Visualisierung von Einzelzellen bis hin zu gesamten Modellorganismen ermöglichen. Mit Hilfe der PALM/STORM Technologie, die 2014 mit dem Nobelpreis für Chemie ausgezeichnet wurde, können beispielsweise zelluläre Strukturen im Nanometer-Bereich aufgelöst und somit ein möglicher Einfluss von Chemikalien und Pflanzenschutzmitteln in unserer Umwelt auf wichtige (patho)physiologische Prozesse, zum Beispiel bei der Entstehung von Krebs, untersucht werden.

Eine besondere Stärke vieler Alternativmethoden liegt insbesondere in der Möglichkeit, Auswirkungen, die durch die Kombination einer großen Anzahl verschiedener Chemikalien und Pflanzenschutzmittel verursacht werden könnten, effizient zu untersuchen. Aus diesem Grund ist das BioImagingCenter zusätzlich mit einem automatisierten High-Content High-Throughput Screeningsystem ausgestattet, das die zellbasierte Testung einer großen Anzahl toxikologisch relevanter Substanzen einzeln und in Kombination ermöglicht. Dieses System kommt auch im Rahmen der Entwicklung und Validierung zellbasierter Screeningmethoden zum Einsatz, um deren Potenzial als prädiktive Testmethode auf umfangreichen Datensätzen basierend abzuschätzen sowie bei der Entwicklung von Organoiden als auch der Entwicklung und Validierung Modellorganismus-basierter Testmethoden (C. elegans).

Screeningsystem und Laserscanningmikroskop des BioImagingCenters  

Screeningsystem und Laserscanningmikroskop des BioImagingCenters. Das High-Content High-Throughput Screeningsystem ist mit einem Pipettier-Roboter (oben links und rechts), einer Platten-Waschstation (unten links), einem Spinning-Disc Konfokalmikroskop sowie einem multimodalen Plattenlesegerät ausgestattet. Mittels Konfokalmikroskop mit FLIM / FCS Upgrade (unten rechts) kann die Dynamik zellulärer Strukturen und Moleküle mit hoher Auflösung untersucht werden. 

 

Apparative Ausstattung

Folgende apparative Ausstattung zur Bildgebung steht am Bf3R zur Verfügung:

  • Weitfeldfluoreszenzmikroskop mit Streifenprojektionstechnik für verbesserte axiale Auflösung und Kontrast für Arbeiten mit lebenden oder fixierten Proben
  • Konfokales Laserscanning-Mikroskop mit FLIM / FCS Upgrade und Spektraldetektor für Arbeiten mit fluoreszenzmarkierten lebenden oder fixierten Proben; mit Flächendetektor für verbesserte räumliche Auflösung (axial und lateral) sowie für lichtschwache Proben geeignet
  • Weitfeldfluoreszenzmikroskop für hochauflösende Mikroskopietechniken PALM/STORM und SIM zur Darstellung von Strukturen unterhalb der optischen Auflösungsgrenze
  • Aufrechtes, konfokales Multiphotonenmikroskop für dickere sowie empfindliche (lebende) Proben zur Bildgebung in tieferen Ebenen der Probe (bis zu 1 mm)
  • Spinning-Disc High Content Screening System
    für automatisierte konfokale Fluoreszenzaufnahmen im Multiwell-Format (auch in 3D)
  • Automatisierte Robotik-gestützte High Throughput Screening Plattform mit integrierter Plattenwaschstation, Liquid-Handling Workstation, multimodalem Plattenlesegerät, Inkubator und Konfokalmikroskop
  • Aufrechtes Weitfeld-Fluoreszenzmikroskop für morphologische und stereologische Analysen von Anzahl, Länge, Fläche und Volumen von Zellen und biologischen Strukturen

Für die Analyse und Auswertung von mikroskopischen Bilddaten nutzt das BfR kommerzielle oder open source Software und individuell erstellte Analysepipelines. Darüber hinaus wird am Deutschen Zentrum zum Schutz von Versuchstieren eigene Software entwickelt, die von einfacher Bildanalyse über maschinelle Lernalgorithmen bis hin zu modernen Deep Learning Verfahren reicht.

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