@phdthesis{Wobbe2023,
  author    = {Wobbe, Christina},
  title     = {Hochaufgel{\"o}ste Mikroskopie mittels strukturierter Beleuchtung zur altersabh{\"a}ngigen Akkumulation autofluoreszierender Granula im retinalen Pigmentepithel des Menschen},
  doi       = {10.25972/OPUS-32149},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-321490},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2023},
  abstract  = {Die Technik der strukturierten Beleuchtungsmikroskopie (structured illumination microscopy, SIM) ist eine etablierte ultrastrukturelle Aufnahmemethode, die der hochaufl{\"o}senden Visualisierung intrazellul{\"a}rer Strukturen dient. In der Ophthalmologie findet diese Art der Bildgebung bisher wenig Anwendung. SIM erm{\"o}glicht die histologische Darstellung retinaler Strukturen, wie der Zellen des humanen retinalen Pigmentepithels (RPE). In den Zellen des RPE reichern sich Granula an, die f{\"u}r die Autofluoreszenz-Bildgebung von Bedeutung sind. Anhand der Morphologie und autofluoreszierenden Merkmale lassen sich grunds{\"a}tzlich drei Granulatypen im RPE unterscheiden: Melanosomen (M), Melanolipofuszin (ML)- und Lipofuszin (L)-Granula. Die Anwendung der SIM erm{\"o}glicht die pr{\"a}zise Darstellung und Differenzierung dieser autofluoreszierenden Strukturen, sowie die Bestimmung ihrer Anzahl und Lokalisation. Ziel der Arbeit ist die Darstellung der im humanen RPE lokalisierten Granula mithilfe der SIM. Anhand der unterschiedlichen Autofluoreszenz (AF) der Granula k{\"o}nnen diese innerhalb des RPE-Zellk{\"o}rpers klassifiziert, sowie deren Anzahl und Dichte analysiert werden. Diese Analyse wird in Altersgruppen und Retinalokalisationen differenziert. Zudem sind direkte Vergleiche zwischen der Histologie (SIM, ex vivo) und klinischen Aufnahmen (Fundusautofluoreszenz, in vivo) kaum existent. Durch Ermittlung der Gesamt-AF pro Zelle in Korrelation zu der intrazellul{\"a}ren Granuladichte und -verteilung soll eine neue Interpretationsebene erm{\"o}glicht werden. Diese Arbeit soll helfen anhand der gewonnenen Daten die Stoffwechselmechanismen der Retina und deren Einfluss auf die Fundusautofluoreszenz (FAF) besser verstehen zu k{\"o}nnen. Sie soll insbesondere dazu beitragen bestehende und neue klinische FAF-Bildgebungsverfahren zu validieren, die Diagnostik pathologischer Prozesse der Retina zu optimieren und sowohl eine m{\"o}glichst fr{\"u}he Erkennung als auch pr{\"a}zise Prognostik zu erm{\"o}glichen. Zudem sollen die Daten eine belastbare Basis darstellen, um die mit einem hohen Zeitaufwand verbundene manuelle Zellanalyse einer geschulten k{\"u}nstlichen Intelligenz zu {\"u}berlassen. Damit k{\"o}nnte der Analyseprozess von Gewebeproben immens beschleunigt werden und in seiner Effizienz maximiert werden.},
  subject      = {Netzhaut},
  language  = {de}
}