Christina Wobbe

• Die Technik der strukturierten Beleuchtungsmikroskopie (structured illumination microscopy, SIM) ist eine etablierte ultrastrukturelle Aufnahmemethode, die der hochauflösenden Visualisierung intrazellulärer Strukturen dient. In der Ophthalmologie findet diese Art der Bildgebung bisher wenig Anwendung. SIM ermöglicht die histologische Darstellung retinaler Strukturen, wie der Zellen des humanen retinalen Pigmentepithels (RPE). In den Zellen des RPE reichern sich Granula an, die für die Autofluoreszenz-Bildgebung von Bedeutung sind. Anhand derDie Technik der strukturierten Beleuchtungsmikroskopie (structured illumination microscopy, SIM) ist eine etablierte ultrastrukturelle Aufnahmemethode, die der hochauflösenden Visualisierung intrazellulärer Strukturen dient. In der Ophthalmologie findet diese Art der Bildgebung bisher wenig Anwendung. SIM ermöglicht die histologische Darstellung retinaler Strukturen, wie der Zellen des humanen retinalen Pigmentepithels (RPE). In den Zellen des RPE reichern sich Granula an, die für die Autofluoreszenz-Bildgebung von Bedeutung sind. Anhand der Morphologie und autofluoreszierenden Merkmale lassen sich grundsätzlich drei Granulatypen im RPE unterscheiden: Melanosomen (M), Melanolipofuszin (ML)- und Lipofuszin (L)-Granula. Die Anwendung der SIM ermöglicht die präzise 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 können diese innerhalb des RPE-Zellkörpers 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 intrazellulären Granuladichte und -verteilung soll eine neue Interpretationsebene ermöglicht werden. Diese Arbeit soll helfen anhand der gewonnenen Daten die Stoffwechselmechanismen der Retina und deren Einfluss auf die Fundusautofluoreszenz (FAF) besser verstehen zu können. Sie soll insbesondere dazu beitragen bestehende und neue klinische FAF-Bildgebungsverfahren zu validieren, die Diagnostik pathologischer Prozesse der Retina zu optimieren und sowohl eine möglichst frühe Erkennung als auch präzise Prognostik zu ermöglichen. Zudem sollen die Daten eine belastbare Basis darstellen, um die mit einem hohen Zeitaufwand verbundene manuelle Zellanalyse einer geschulten künstlichen Intelligenz zu überlassen. Damit könnte der Analyseprozess von Gewebeproben immens beschleunigt werden und in seiner Effizienz maximiert werden.…
• Structured illumination microscopy (SIM) is an established ultrastructural imaging technique for high-resolution visualization of intracellular structures. So far, this type of imaging has not been used much in ophthalmology. SIM enables the histological visualization of retinal structures, such as the cells of the hu- man retinal pigment epithelium (RPE). Granules accumulate in the cells of the RPE, which are important for autofluorescence imaging. Basically, three types of granules in the RPE can be distinguished on the basis of theStructured illumination microscopy (SIM) is an established ultrastructural imaging technique for high-resolution visualization of intracellular structures. So far, this type of imaging has not been used much in ophthalmology. SIM enables the histological visualization of retinal structures, such as the cells of the hu- man retinal pigment epithelium (RPE). Granules accumulate in the cells of the RPE, which are important for autofluorescence imaging. Basically, three types of granules in the RPE can be distinguished on the basis of the morphology and autofluorescent characteristics: Melanosomes (M), Melanolipofuscin (ML) granules and Lipofuscin (L) granules. The use of SIM enables the precise representation and differentiation of these autofluorescent structures, as well as the determination of their number and localization. The aim of this work is to visualize the granules localized in human RPE using SIM. Based on the different autofluorescence (AF) of the granules, they can be classified within the RPE cell body and their number and density can be analyzed. This analysis is differentiated into age groups and retinal localizations. In addition, direct comparisons between histology (SIM, ex vivo) and clinical images (fundus autofluorescence, in vivo) hardly exist. By determining the total AF per cell in correlation to the intracellular granule density and distribution, a new level of interpretation should be made possible. This work will help to understand the metabolic mechanisms of the retina and their influence on fundus autofluorescence (FAF). In particular, it should contribute to validating existing and new clinical FAF imaging methods, optimizing the diagnosis of pathological processes in the retina and enabling both early detection and precise prognosis. In addition, the data should provide a reliable basis for leaving the time-consuming manual cell analysis to a trained artificial intelligence. This could immensely accelerate the analysis process of tissue samples and maximize its efficiency.…