Eine Blutprobe, die der Hausarzt ins Labor schickt, landet heute in so genannten Durchflusszytometern. Das sind Zählautomaten für Zellen, die mit optischen Verfahren zigtausende Blutzellen pro Sekunde klassifizieren können. Bei komplizierten Erkrankungen tun sich diese Geräte allerdings schwer, die verschiedenen Zelltypen auseinander zu halten, erklärt der Informatiker Christian Weigand auf der Messe Medica in Düsseldorf.
"Es gibt natürlich eine ganze Reihe von Zellarten und Abwandlungen. Zum Beispiel wenn Sie an Leukämie oder ähnliches denken: Da passiert etwas mit den Blutzellen. Und die können von solchen Automaten, die gerade auf hohen Durchsatz optimiert sind, nicht mehr zweifelsfrei einsortiert werden. Und dann sind Sie im Prinzip gezwungen, diese Proben noch einmal manuell nachzuklassifizieren und genauer nachzugucken, was dort vorliegt. Und das macht man eben typischerweise mit einem solchen System."
Der Abteilungsleiter für Bildverarbeitung und Medizintechnik am Fraunhofer-Institut für integrierte Schaltungen in Erlangen steht vor einem Lichtmikroskop. Auf dem Objektträger unter dem Objektiv befindet sich ein ausgestrichener Blutstropfen. Ein violetter Farbstoff darin färbt die weißen Blutkörperchen – die Leukozyten -, leicht unterschiedlich. Das geschulte Auge des Experten kann am Farbmuster erkennen, welcher Typ von Zelle vorliegt. Für ein differenzielles Blutbild, das bei Verdacht auf Infektionen, Entzündungen und Blutkrankheiten gemacht wird, werden die sechs wichtigsten Leukozyten-Zelltypen ausgezählt: Die Lymphozyten, die Monozyten sowie drei verschiedene Arten von Granulozyten. Dazu begutachtet ein Hämatologe insgesamt rund 200 Zellen je Blutprobe. Eine nach der anderen. Eine mühsame Arbeit.
"Diese manuelle Klassifikation, die ist auch sehr anstrengend. Sie müssen sich vorstellen, man sitzt vor dem Mikroskop, scannt um die 200 Zellen manuell ab auf jedem Objektträger. Das ist auch sehr anstrengend für die Augen."
Christian Weigand und Kollegen ergänzten das handelsübliche Mikroskop deshalb um eine Digitalkamera und einen Flachbildschirm. Sie fütterten eine Datenbank mit Expertenwissen über weiße Blutkörperchen und schrieben ein Programm, das die Mikroskopbilder der Zellen mit Referenzwerten in der Datenbank abgleicht. Das Resultat: Ein Analysesystem, das Leukozyten klassifiziert und dem Hämatologen die Arbeit erleichtert.
"Er kann also den Objektträger einlegen, das System arbeitet vollautomatisch und gibt ihm dann am Schluss ein entsprechendes Ergebnis aus."
Hemacam, so heißt der Blutzellenzähler, den die Forscher mit einem Industriepartner entwickelt haben. Das Gerät ist seit Anfang Oktober auf dem Markt und kann innerhalb von 25 Minuten acht Blutproben analysieren.
"Ich glaube, wir liegen momentan bei einer Erkennungsrate von weit über 90 Prozent. Und das ist schon sehr, sehr gut."
Ob die automatische Klassifizierung korrekt ist, entscheidet am Ende immer ein Experte. Ist er anderer Ansicht als die Algorithmen von Hemacam, kann er einzelne Zellen erneut unter die Lupe nehmen und per Mausklick einer anderen Gruppe zuordnen, bevor er den diagnostischen Befund abzeichnet. Momentan entwickeln die Forscher ein Nachfolgemodell für höheren Durchsatz. Dank eines Roboterarms soll es vollautomatisch 200 Blutproben analysieren können. Außerdem wollen die Informatiker die Zellklassifizierung mittels Bilderkennung jetzt von Blut- auf Knochenmarkszellen übertragen. Sollte das gelingen, würde das die Diagnose von Blutarmut und Leukämie weiter vereinfachen. Das auf 30 Monate angelegte Forschungsvorhaben dazu erhielt kürzlich einen Innovationspreis für Medizintechnik vom Bundesforschungsministerium.
"Es gibt natürlich eine ganze Reihe von Zellarten und Abwandlungen. Zum Beispiel wenn Sie an Leukämie oder ähnliches denken: Da passiert etwas mit den Blutzellen. Und die können von solchen Automaten, die gerade auf hohen Durchsatz optimiert sind, nicht mehr zweifelsfrei einsortiert werden. Und dann sind Sie im Prinzip gezwungen, diese Proben noch einmal manuell nachzuklassifizieren und genauer nachzugucken, was dort vorliegt. Und das macht man eben typischerweise mit einem solchen System."
Der Abteilungsleiter für Bildverarbeitung und Medizintechnik am Fraunhofer-Institut für integrierte Schaltungen in Erlangen steht vor einem Lichtmikroskop. Auf dem Objektträger unter dem Objektiv befindet sich ein ausgestrichener Blutstropfen. Ein violetter Farbstoff darin färbt die weißen Blutkörperchen – die Leukozyten -, leicht unterschiedlich. Das geschulte Auge des Experten kann am Farbmuster erkennen, welcher Typ von Zelle vorliegt. Für ein differenzielles Blutbild, das bei Verdacht auf Infektionen, Entzündungen und Blutkrankheiten gemacht wird, werden die sechs wichtigsten Leukozyten-Zelltypen ausgezählt: Die Lymphozyten, die Monozyten sowie drei verschiedene Arten von Granulozyten. Dazu begutachtet ein Hämatologe insgesamt rund 200 Zellen je Blutprobe. Eine nach der anderen. Eine mühsame Arbeit.
"Diese manuelle Klassifikation, die ist auch sehr anstrengend. Sie müssen sich vorstellen, man sitzt vor dem Mikroskop, scannt um die 200 Zellen manuell ab auf jedem Objektträger. Das ist auch sehr anstrengend für die Augen."
Christian Weigand und Kollegen ergänzten das handelsübliche Mikroskop deshalb um eine Digitalkamera und einen Flachbildschirm. Sie fütterten eine Datenbank mit Expertenwissen über weiße Blutkörperchen und schrieben ein Programm, das die Mikroskopbilder der Zellen mit Referenzwerten in der Datenbank abgleicht. Das Resultat: Ein Analysesystem, das Leukozyten klassifiziert und dem Hämatologen die Arbeit erleichtert.
"Er kann also den Objektträger einlegen, das System arbeitet vollautomatisch und gibt ihm dann am Schluss ein entsprechendes Ergebnis aus."
Hemacam, so heißt der Blutzellenzähler, den die Forscher mit einem Industriepartner entwickelt haben. Das Gerät ist seit Anfang Oktober auf dem Markt und kann innerhalb von 25 Minuten acht Blutproben analysieren.
"Ich glaube, wir liegen momentan bei einer Erkennungsrate von weit über 90 Prozent. Und das ist schon sehr, sehr gut."
Ob die automatische Klassifizierung korrekt ist, entscheidet am Ende immer ein Experte. Ist er anderer Ansicht als die Algorithmen von Hemacam, kann er einzelne Zellen erneut unter die Lupe nehmen und per Mausklick einer anderen Gruppe zuordnen, bevor er den diagnostischen Befund abzeichnet. Momentan entwickeln die Forscher ein Nachfolgemodell für höheren Durchsatz. Dank eines Roboterarms soll es vollautomatisch 200 Blutproben analysieren können. Außerdem wollen die Informatiker die Zellklassifizierung mittels Bilderkennung jetzt von Blut- auf Knochenmarkszellen übertragen. Sollte das gelingen, würde das die Diagnose von Blutarmut und Leukämie weiter vereinfachen. Das auf 30 Monate angelegte Forschungsvorhaben dazu erhielt kürzlich einen Innovationspreis für Medizintechnik vom Bundesforschungsministerium.