Funktionelles Screening von Neuropharmaka mit neuronalen Zellkulturen

"Das Gehirn ist dynamisch in zelluläre Grundgesamtheiten organisiert, ... die die funktionellen Einheiten darstellen."
(GM Edelmann, 1987)

"Neuronale Netzwerke sind die grundlegende Einheit der funktionalen Organisation."
(RJ McGregor, 1987)

Die Architektur der neuronalen Informationsverarbeitung kann man sich so vorstellen, dass sie auf drei Ebenen organisiert ist: zelluläre Verarbeitung, Kommunikation zwischen Zellen und Funktionen, die sich in ganzen Netzwerken entwickeln. Die Messung der elektrophysiologischen Charakteristika ist die Voraussetzung, um jede dieser Ebenen zu verstehen.

NeuroProof hat diese Technologie der Biosystemtechnik optimiert, um elektrische Aktivitätsmuster von neuronalen Netzwerken auf Multielektroden-Arrays (MEA-Neurochips) in ihrer Funktion zu untersuchen - funktionelles Screening. In diesem System wachsen Zellen bzw. Gewebe direkt auf der Chipoberfläche und kommunizieren über chemische und elektrische Signale. Der MEA-Neurochip erlaubt die nicht-invasive, langzeitige Messung der elektrischen Signalmuster der primären neuronalen Netzwerke von einer Vielzahl von Ableitorten. Die MEA-Neurochip-Technologie ermöglicht die Charakterisierung der Aktivitätsmuster der Netzwerke auf der Ebene der Einzelzell-Aktionspotenziale sowie auf der Ebene der komplexen neuronalen Netzwerke, den grundlegenden funktionalen Einheiten.

Spontan aktive, einschichtige Netzwerke auf MEA-Neurochips bieten die große Möglichkeit, um

• die Entwicklung von neuronalen Netzwerken,
• die Erzeugung von zeitlich-räumlichen Mustern von Aktionspotenzialen,
• Strategien von Musterverarbeitung und -speicherung,
• mögliche Optimierungsprozesse von Netzwerkstruktur und -funktion

zu untersuchen. Ebenso können sie als Testsysteme für die Untersuchungen neurophysiologischer Eigenschaften von Substanzen eingesetzt zu werden, die in vivo technisch nur sehr anspruchsvoll oder gar nicht erhalten werden können. Trotz der Komplexität sind die neurophysiologischen Wirkungsprofile der neuroaktiven Substanzen empfindlich und selektiv sowie robust und stabil; sie ermöglichen so präzise pharmakologische "Fingerabdrücke" und die Entwicklung einer Datenbank mit den Informationen über gut charakterisierte neuroaktive Substanzen.

Die komplexe Beschreibung der Änderungen aufgrund der Behandlung eines neuronalen Netzwerks in Co-Kultur mit Glia erlaubt eine differenzierte Herangehensweise, um die komplexen Effekte von neuroaktiven Substanzen, unbekannten Substanzen und komplexen Gemischen zu quantifizieren. Unsere Analyse liefert multiparametrische Informationen über die Änderungen der neuronalen Aktivität, um das therapeutische Potenzial von neuroaktiven Medikamenten beurteilen zu können. Die NeuroProof-Technologie wird in den kommenden Jahren entscheidende Ergebnisse für die Entwicklung von neuen ZNS-Medikamenten liefern.

Mit der Technologieplattform Pattern Expert, einem hoch entwickelten Datenanalysewerkzeug für die Musterkennung, kann der Einfluss von Substanzen auf die elektrischen Aktivitätsmuster untersucht und interpretiert werden. Die Grundvoraussetzung ist die Reproduzierbarkeit der Experimente, die mithilfe unserer neu entwickelten Datenanalysewerkzeuge nachgewiesen werden kann. Es konnte außerdem gezeigt werden, dass jede Substanz ihren eigenen Fingerabdruck hat, d.h., wie sie die Netzwerkaktivitätsmuster auf spezifische Weise verändert. Mit einer Substanzdatenbank können so schnell unbekannte neue Substanzen abgeglichen werden, welches Hinweise auf mögliche Wirkungsmechanismen oder die Anwendbarkeit der Substanzen als Therapie für spezielle Indikationen liefert.

Pharmakologen erhalten ein universelles Modell, um die neuronale Aktivität unter dem Einfluss von neu entwickelten Substanzen und potenziellen Arzneimitteln zu untersuchen. Diese Methode ergänzt Gehirnschnitt-Kulturen und die Patch-Clamp-Technologie. Sie liefert völlig neue Einblicke in die Möglichkeiten der Medikamentenentwicklung, die bisher nicht erzielbar waren. Eine Breite Palette an Phänomenen in Aktivitätsmuster kann nun genau untersucht werden; die Synchronität zwischen einzelnen Nervenzellen kann zum Beispiel anhand neuer Kennzahlen quantifiziert werden. Wir können dabei zwischen "physiologischen" und "Neben-"wirkungen unterscheiden.