Multimodal FTIR Microscopy-guided Acquisition and Interpretation of MALDI Mass Spectrometry Imaging Data

Multimodale klinische Bildgebung stellt eine der bedeutendsten Entwicklung der letzten Jahrzehnte dar. Neben der Kombination komplementärer in vivo Sensoren in beispielsweise PET-MRI oder SPECT-CT sind auch ex vivo Analyseverfahren, welche eine genauere Beschreibung der Probe ermöglichen, in den Bereich der (prä)klinischen Diagnostik vorgedrungen. Eine der vielversprechendsten Techniken in diesem Zusammenhang stellt die bildgebende Massenspektrometrie dar, welche die Verteilungsmuster hunderter Biomoleküle oder Pharmazeutika semi-quantitativ erfasst. Dabei kommt das Verfahren ohne die Verwendung von markierten Substanzen aus und erlaubt eine höhere räumliche und spektrale Auflösung im Vergleich zu in vivo Sensoren. Allerdings unterliegt die Technik auch einigen wesentlichen Einschränkungen, da die Datenakquisition besonders bei der Verwendung von ultrahochauflösenden FTICR-Detektoren sehr langsam erfolgt. Die niedrige Durchsatzleistung und damit verbundene unhandliche Datenmenge erschwert somit die Analyse größerer Patientenkohorten, wodurch ein Bedarf an multimodalen Lösungsansätzen besteht. Ein geeignetes Verfahren in dieser Hinsicht stellt die Schwingungsspektroskopie (bsp. Infrarotspektroskopie) dar, welche räumliche Details vergleichsweise schnell erfasst; dabei allerdings keine Rückschlüsse auf die Verteilung bestimmter chemischer Substanzen ermöglicht. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde ein MATLAB-gestütztes Verfahren zur multimodalen Akquirierung von Infrarotspektroskopie- und Massenspektrometrie-Daten entwickelt und bewertet. Dabei werden räumliche Strukturen und Zellpopulationen innerhalb von Geweben mittels FTIR-basierter Clusteranalyse segmentiert. Anschließend kann die chemische Zusammensetzung einzelner Segmente zielgerichtet akquiriert und verglichen werden. Das entwickelte Verfahren funktioniert dabei unabhängig von konventioneller histopathologischer Gewebeannotation. Ein wichtiger Faktor bei Mittelinfrarot- und Massenspektrometrie-Messungen auf Gewebe stellt die Zusammensetzung der verwendeten Objektträger-Beschichtung dar. Für die Bewertung der erhaltenen Spektren und der damit verbundenen Bildsegmentierung wurden deshalb Experimente auf Indiumzinnoxid, Silberzinnoxid und Gold durchgeführt und verglichen. Dabei konnte gezeigt werden, dass Infrarot- und Massenspektrometrie-Bilder von der gleichen Probe auf Gold mit hoher Qualität aufgenommen werden können. Weiterhin konnte gezeigt werden, dass durch einfache Infrarotsegmentierung eine Identifizierung relevanter morphologischer Gehirnstrukturen möglich ist. Die erzielte räumliche Präzision und Auflösung der Infrarot-Segmente stellt dabei einen deutlichen Mehrwert gegenüber der direkten Segmentierung von Massenspektrometriebildern dar. Darüber hinaus können Infrarotsegmente bereits vor der eigentlichen MS-Messung generiert werden. Nach erfolgter Methodenentwicklung und Validierung konnte diese auf verschiedene diagnostische Studien angewendet werden. In einem ersten Anwendungsbeispiel konnten in Mäuse xenotransplantierte humane Glioblastomzellen mit erhöhter Präzision visualisiert werden. Darüber hinaus wurde eine im korrespondierenden H&E-Bild unauffällige, den Tumor-umschließende Struktur identifiziert. Durch den erfolgreichen Transfer der Infrarotsegmente in das Koordinatensystem von nachfolgend gemessenen MS-Bildern, konnten spezifische Markersignaturen automatisch extrahiert werden. Im Zuge dessen konnte die Authentizität Tumorstruktur sowie der zweiten Tumor-assoziierten Struktur durch spezifische Massen bekräftigt werden. In einer weiteren Studie, wurde die entwickelte Methode für das automatische Screening von Markersignaturen in Niemann-Pick Typ C1 ähnlichen murinen Kleinhirnschnitten getestet. Dabei konnten regionsspezifische, im Gesamtdatensatz insignifikante Änderungen in der Lipidzusammensetzung automatisiert uns Annotations-unabhängig erfasst werden. In einer weiteren Infrarotspektroskopie-Studie an 89 kryokonservierten GIST Schnitten von 27 Patienten konnte eine schnelle und simultane Segmentierung aller Gewebeproben exemplarisch gezeigt werden. Dabei wurden farbkodierte Bilder aller Proben generiert, in denen gleiche Farben für eine spektrale Ähnlichkeit stehen. Durch den Abgleich der erhaltenen Farbcodes mit histopathologisch annotierten Folgeschnitten konnten zwei der fünf dargestellten Farbgruppen mit dem Auftreten von Tumorzellen assoziiert werden. Die anderen Gruppen repräsentierten Fibrosen, Nekrosen und weitere nicht-tumoröse Gewebeanteile. Abschließend wurde die Struktur-gerichtete Akquisition von ultrahochauflösenden FTICR-MS Bildern gezeigt, welche auf Basis von Mittelinfrarotbildern der identischen Gewebeprobe abgeleitet wurden. Indem die zeitaufwändige MS-Messung ausschließlich auf kleinere Strukturen von Interesse (wie beispielsweise die Körnerzell-Schicht der Cornu Ammonis) gerichtet wurde, konnte eine Zeit- und Datenersparnis von bis zu 97.8% gegenüber der vollständigen Messung erreicht werden. Damit ist ein großer Schritt hin zur Implementierung von ultrahochauflösender Massenspektrometrie im klinischen Umfeld erfolgt

Novel App knock-in mouse model shows key features of amyloid pathology and reveals profound metabolic dysregulation of microglia.

BACKGROUND: Genetic mutations underlying familial Alzheimer\u27s disease (AD) were identified decades ago, but the field is still in search of transformative therapies for patients. While mouse models based on overexpression of mutated transgenes have yielded key insights in mechanisms of disease, those models are subject to artifacts, including random genetic integration of the transgene, ectopic expression and non-physiological protein levels. The genetic engineering of novel mouse models using knock-in approaches addresses some of those limitations. With mounting evidence of the role played by microglia in AD, high-dimensional approaches to phenotype microglia in those models are critical to refine our understanding of the immune response in the brain. METHODS: We engineered a novel App knock-in mouse model (App RESULTS: Leveraging multi-omics approaches, we discovered profound alteration of diverse lipids and metabolites as well as an exacerbated disease-associated transcriptomic response in microglia with high intracellular Aβ content. The App DISCUSSION: Our findings demonstrate that fibrillar Aβ in microglia is associated with lipid dyshomeostasis consistent with lysosomal dysfunction and foam cell phenotypes as well as profound immuno-metabolic perturbations, opening new avenues to further investigate metabolic pathways at play in microglia responding to AD-relevant pathogenesis. The in-depth characterization of pathological hallmarks of AD in this novel and open-access mouse model should serve as a resource for the scientific community to investigate disease-relevant biology

The Era of Radiogenomics in Precision Medicine: An Emerging Approach to Support Diagnosis, Treatment Decisions, and Prognostication in Oncology

With the rapid development of new technologies, including artificial intelligence and genome sequencing, radiogenomics has emerged as a state-of-the-art science in the field of individualized medicine. Radiogenomics combines a large volume of quantitative data extracted from medical images with individual genomic phenotypes and constructs a prediction model through deep learning to stratify patients, guide therapeutic strategies, and evaluate clinical outcomes. Recent studies of various types of tumors demonstrate the predictive value of radiogenomics. And some of the issues in the radiogenomic analysis and the solutions from prior works are presented. Although the workflow criteria and international agreed guidelines for statistical methods need to be confirmed, radiogenomics represents a repeatable and cost-effective approach for the detection of continuous changes and is a promising surrogate for invasive interventions. Therefore, radiogenomics could facilitate computer-aided diagnosis, treatment, and prediction of the prognosis in patients with tumors in the routine clinical setting. Here, we summarize the integrated process of radiogenomics and introduce the crucial strategies and statistical algorithms involved in current studies

Urological Cancer 2020

This Urological Cancer 2020 collection contains a set of multidisciplinary contributions to the extraordinary heterogeneity of tumor mechanisms, diagnostic approaches, and therapies of the renal, urinary tract, and prostate cancers, with the intention of offering to interested readers a representative snapshot of the status of urological research

Metabolic and Blood Flow Properties of Functional Brain Networks Using Human Multimodal Neuroimaging

The brain has a high energetic cost to support neuronal activity, requiring both oxygen and glucose supply from the cerebral vascular system. Additionally, the brain functions through complex patterns of interconnectivity between neuronal assemblies giving rise to functional network architectures that can be investigated across multiple spatial scales. Different brain regions have different roles and importance within these network architectures, with some regions exhibiting more global importance by being involved in cross-network communication while other being predominantly involved in local connections. There are indications that regions exhibiting a more global role in inter networks connectivity are characterized by a higher and more efficient metabolic profile, leading to differences in metabolic properties when compared to more locally connected regions. Understanding the link between oxygen/glucose metabolism and functional features of brain network architectures, across different spatial scales, is of primary importance. This thesis consists of three original studies combining human brain resting-state multimodal neuroimaging and transcriptional data to investigate the glucose/oxygen metabolic costs of brain functional connectivity. We quantified glucose metabolism from positron emission tomography, and oxygen metabolism and functional connectivity from magnetic resonance imaging. In the first study, we highlight how the oxygen/glucose metabolism of brain regions can non-linearly relate to their functional hubness, within the resting-state networks of the brain across a nested hierarchy. We found that an increase in oxygen/glucose metabolism is associated with a non-linear increase in functional hubness where increase rates are both network- and scale-dependent. In the second study, we show specific transcriptional signatures that characterize the oxygen/glucose metabolic costs of regions involved in network global versus local centrality. This study highlights the different metabolic profiles of local and global regions, with gene expression related to oxidative metabolism and synaptic pathways being enriched in association with spatial patterns in common with resting blood flow and metabolism (oxygen and glucose) and globally-connected regions. In the third study, we demonstrate that there are oxygen/glucose metabolic costs to the functional integration and segregation of resting-state networks. We highlight that the metabolic costs of functional integration could reflect the hierarchical organization of the brain from unimodal to transmodal regions