Diagnoselabor am Chip

Wien. Forscher von Siemens Österreich haben in Zusammenarbeit mit dem Austrian Institute of Technology (AIT) eine Analyseplattform entwickelt, die Zellreaktionen direkt am Chip misst. Dafür werden Zellen lebend isoliert und auf einem Chip ausgesät. So lassen sich Therapien im Kleinen ausprobieren und Rückschlüsse ziehen, was am besten im Körper eines Patienten wirkt. Konkret wurde im Rahmen des Projektes „PORACCS – Pathogenesis of Rheumatoid Arthritis on a Cell-on-a-Chip System“ getestet, wie Zellen von Patienten mit rheumatischer Arthritis auf Schwefelverbindungen reagieren. Schwefel wirkt entzündungshemmend, aber bei manchen Patienten zeigt sich eine gegenteilige Wirkung. Ihr Zustand verschlechtert sich. Für Labors ist es daher wichtig, rasch bestimmen zu können, ob die vorgesehene Therapie sinnvoll ist.

Nicht-invasive Überwachung

Die Analyseplattform besteht aus einem computergesteuerten Cell-on-a-Chip-System mit vier separaten Mikrokultur-Kammern und externen Heiz- und Pumpstationen. Im Chip befinden sich vier berührungslose Mikrosensoren für elektrischen Widerstand. Sie ermöglichen eine nicht-invasive Überwachung der Zellreaktion. Elektrische Widerstandswerte (Impedanz) werden über einen breiten Frequenzbereich von 300 Hz bis 20 MHz erfasst. Dies ist nötig, um die Zellen sowohl als Ganzes zu erfassen als auch Änderungen in den Zellorganellen beobachten zu können. Das Besondere am System ist, dass lediglich 100 bis 500 Zellen benötigt werden. Diese Menge kann mit einer einfachen Biopsie entnommen werden.

Für herkömmliche zellbasierte Diagnoseverfahren bräuchte es deutlich mehr, und es bräuchte zuerst eine Vermehrung der Zellen in einer Zellkultur. Das kostengünstige Diagnoseverfahren ermöglicht zudem, Zellen über einen Zeitraum von mehr als 100 Stunden zu beobachten. Dadurch sind dynamische Veränderungen erkennbar, wie zum Beispiel das Nachlassen der Zellreaktion durch Ausscheidung oder Abbau eines Medikaments.

Derzeit befinden sich Cell-on-a-Chip-Systeme noch im Versuchsstadium. Sie könnten aber künftig im Rahmen einer personalisierten Medizin eine wichtige Rolle spielen, um eine Entscheidungshilfe für Behandlungen zu bieten.