Wirkstoffe gegen Krebs: Effizientere Erforschung mit dem CV8000

Wirkstoffe gegen Krebs: Effizientere Erforschung mit dem CV8000

von 11. September 2017

Das Streben nach Wissen

Wir planen den Flug zum Mars. Wir erobern die Tiefsee. Aber wenn wir an schwere Krankheiten denken, wissen wir, dass es uns immer noch an unzähligen Wirkstoffen fehlt. Viele tödliche Krankheiten sind zwar therapierbar, aber nicht heilbar.

In der Pharmaforschung werden daher High Content Analysis (HCA) Systeme immer wichtiger. Diese Systeme ermöglichen beispielsweise detaillierte Analysen von lebenden Zellen und deren Reaktionen auf neue Arzneimittel bzw. deren Wirkstoffe.

Die drei Hauptaufgaben eines High Content Analysis (HCA) Systems könnte man grob wie folgt beschreiben:

  • Den Zellen möglichst angenehme Umgebungsbedingungen bieten
  • Wirkstoffe maximal präzise in definierten Zeitabständen hinzufügen
  • Während des Imagings die Zellen möglichst nicht beschädigen

Neue Funktionen des CV8000

Cell Voyager 8000

Cell Voyager 8000

Yokogawas neues HCA System, der CV8000, verfügt über eine Reihe neuer Funktionen, die u.a.  kürzere Testzyklen neuer Wirkstoffe und effizientere Forschung im Bereich der Medizintechnik ermöglichen. Nachfolgend stelle ich Ihnen die drei wichtigsten Neuerungen vor.

Verbesserter Inkubator

Um die Effektivität neuer Wirkstoffe und deren Wirkungsweise beurteilen zu können, müssen die behandelten Zellen über einen möglichst langen Zeitraum beobachtet werden. Dies ist nur möglich, wenn das HCA System den Zellen komfortable bzw. realistische Raumbedingungen bietet, also den natürlichen Lebensraum der Zellen simuliert.

Im neuen CV8000 wurde der Inkubator samt Wirkstoffzugabe optimiert, sodass der Inkubator nun luftdicht verschlossen ist. Dadurch sind die Zellen jetzt einer stets konstanten CO2 Zufuhr ausgesetzt. Zusammen mit der angemessenen und konstant gehaltenen Luftfeuchtigkeit und Temperatur befinden sich die Zellen in einer einheitlichen Umgebung.

Intelligentere Software

Für den CV8000 wurde die Analyse Software CellPathfinder entwickelt, die dank ausgeklügelter maschineller Lernalgorithmen in der Lage ist, z.B. Muster in nicht markierten Zellen zu erkennen und zu analysieren. In der Regel müssen Zellen bzw. Zellinhalte im Vorfeld mit bestimmten Markern versehen werden, damit sie überhaupt sichtbar sind. Solche Marker-Stoffe können Zellen jedoch auch beeinflussen und die Reaktion letzterer auf den Wirkstoff beeinflussen. Zudem kann das Markieren von Zellen mitunter aufwendig und zeitintensiv sein. Für manche Anwendungen bieten sich durch die neue Funktion des label-free imaging wahre Vorteile.

Machine-learning

Diese Software bietet zudem 3D image analysis Funktionen, die es ermöglichen Zellwachstum in 3D zu analysieren. Dadurch können bspw. Volumina, Flächen und Positionen der Zellen schneller und leichter bestimmt werden. Darüber hinaus ist die neue Analyse Software mit dem CQ1 confocal quantitative image cytometer kompatibel.

Schnelleres Imaging

Für zahlreiche Anwendungen müssen ganz bestimmte Zellbestandteile nach Zugabe von Wirkstoffen getrennt voneinander beobachtet werden. Dazu müssen die jeweiligen Bestandteile jeweils unterschiedlich markiert und mit unterschiedlichen Wellenlängen angeregt werden. Jeder Marker reagiert nur auf bestimmte Wellenlängen. Durch die vier sCMOS Kameras des CV8000 werden nun bis zu vier markierte Zellbestandteile gleichzeitig sichtbar.

In den Vorgänger-Systemen gab es jeweils nur drei Kameras. Im Vergleich zum CV7000 ergibt sich durch die zusätzliche Kamera des CV8000 eine Zeiteinsparung von etwa 20%. Die Anzahl der Wellenlängen hat sich nun ebenfalls von 4 auf 5 erhöht.

Folgende Informationen zu den erwähnten Produkten bieten wir Ihnen:

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SLAS High-Content Screening Conference 2017

Interessiert am neuen CV8000? Dann kommen Sie nach Madrid und besuchen Sie uns auf der SLAS High-Content Screening conference. Dort werden wir den neuen CV8000 erstmalig präsentieren. Auch können Sie den CellPathfinder und andere LifeScience Produkte von Yokogawa live erleben.

Folgen Sie uns auf Twitter, @YokogawaGER oder #SLAS, @SLAS_Org.

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