LungVis 1.0: Präzisionstherapie für Lungenerkrankungen mit KI-Bildgebung

Lungenerkrankungen wie Asthma und Emphysem betreffen oft bevorzugt spezifische Bereiche der Lunge, weswegen eine präzise Wirkstoffabgabe zur effektiven Behandlung erforderlich ist. Ein Team unter der Leitung von Dr. Lin Yang und Dr. Otmar Schmid vom DZL-Standort CPC-M (München) hat LungVis 1.0 entwickelt, eine neue KI-unterstützte Bildgebungsplattform. Diese Technologie soll die Präzisionstherapie bei Lungenerkrankungen grundlegend verändern, indem sie die gezielte Abgabe von inhalierbaren Medikamenten an die am stärksten betroffenen Bereiche der Lunge ermöglicht. Die Studie wurde in Nature Communications veröffentlicht.

Nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation (WHO) leiden weltweit Millionen Menschen an Asthma, chronisch obstruktiver Lungenerkrankung (COPD), Emphysem und anderen Lungenerkrankungen, die ihre Lebensqualität erheblich beeinträchtigen und erhebliche Gesundheitsprobleme mit sich bringen. Die direkte Abgabe von Medikamenten an die erkrankten Regionen der Lunge ist für eine wirksame Behandlung von entscheidender Bedeutung. Daher ist die Inhalationstherapie ein Grundstein für eine gezielte, schnell wirkende Linderung. Allerdings bleibt es eine anhaltende Hürde, sicherzustellen, dass inhalierte Medikamente ihren Bestimmungsort genau erreichen.

Um dieser Herausforderung zu begegnen, haben die Forschenden LungVis 1.0 entwickelt, eine KI-gestützte Bildgebungsplattform, die die präklinische Lungenforschung verändern und die Präzision von Inhalationstherapien vorantreiben soll. Optimierung der Arzneimittelabgabe mit KI LungVis 1.0 ist eine automatisierte Bildgebungsplattform, die inhalierte Medikamente und bestimmte Zelltypen mit hoher Präzision in der komplexen Architektur der Mauslunge abbildet. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) kann die Plattform die Ablagerung von Medikamenten in Bronchien, Alveolaren oder erkrankten Regionen lokalisieren und Forschern so beispiellose Einblicke in die Wechselwirkung von Inhalationstherapien mit Lungengewebe verschaffen.

„Die Kombination aus fortschrittlicher Bildgebungstechnologie und künstlicher Intelligenz ist der Schlüssel für die präzise gemeinsame Kartierung der Dosis und des Ortes inhalierter Medikamente in der gesamten Lunge mit hoher Auflösung und beispiellos kurzer Bildverarbeitungszeit“, sagte Ling Yang, der Erstautor der Studie. „LungVis 1.0 ermöglicht eine 3D-morphometrische Beurteilung der Lungengesundheit, des Krankheitsverlaufs und der therapeutischen Wirksamkeit innovativer Behandlungen wie mRNA-Lipid-Nanopartikel.“

Neue Einblicke in die Lungenbiologie

Mit seiner Fähigkeit aufzudecken, wie inhalierte Medikamente und Nanopartikel mit Lungenzellen interagieren, stellt LungVis 1.0 einen bedeutenden Fortschritt in der präklinischen Forschung und therapeutischen Entwicklung der Nanomedizin dar. Diese Plattform erleichtert nicht nur die Entwicklung gezielter Behandlungen, sondern bietet auch wertvolle Einblicke in die zellulären Mechanismen, die der Gesundheit und Erkrankung der Lunge zugrunde liegen. Das Forschungsteam entdeckte insbesondere, dass Makrophagen, die sich tief im Lungengewebe befinden, sogenannte interstitielle Makrophagen, aktiver an der Aufrechterhaltung gesunder Lungenbedingungen nach der Exposition gegenüber Nanopartikeln beteiligt sind als bisher angenommen.

„Diese Technologie ebnet den Weg, inhalierte Medikamente genau dorthin zu bringen, wo sie in der Lunge am meisten benötigt werden“, erklärt Otmar Schmid, Letztautor der Studie. „Es vertieft auch unser Verständnis der Lungenbiologie und wirft Licht auf die bisher unterschätzte Rolle interstitieller Makrophagen bei der Aufrechterhaltung der Lungengesundheit nach der Exposition gegenüber Nanopartikeln.“

Quelle: Nature Communications: – CPC – M

Originalpublikation: Yang, L., Liu, Q., Kumar, P. et al. LungVis 1.0: an automatic AI-powered 3D imaging ecosystem unveils spatial profiling of nanoparticle delivery and acinar migration of lung macrophages. Nat Commun 15, 10138 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-54267-1.