Verletzungen und krankhafte Veränderungen von Sehnen stellen eine große Herausforderung für die Orthopädie dar, besonders, weil die Zahl dieser Erkrankungen mit dem Alter stark zunimmt und verletzte Sehnen schlecht heilen. Neben Entzündungsprozessen sind Veränderungen in der Sehnenstruktur (extrazelluläre Matrix) und bei den Sehnenzellen ausschlaggebend für die Entstehung und das Fortschreiten der Sehnenerkrankungen, den sogenannten Tendinopathien.

Neue Studien an verschiedenen Geweben zeigen, dass Veränderungen in der extrazellulären Matrix zu einem veränderten Stoffwechsel der darin eingebetteten Zellen führen, und so eine schlechtere Heilung und die Ausbildung von Narben bedingen. Erste Ergebnisse lassen vermuten, dass ähnlich deregulierte Stoffwechselprozesse zur schlechten Heilungsfähigkeit der Sehnen beitragen. Die Hintergründe sind jedoch noch kaum bekannt.

Ein Ziel des Projektes ist es, diese Prozesse mit umfangreichen molekular- und zellbiologischen Methoden zu untersuchen. Um diese Untersuchungen standardisiert durchführen zu können, verwenden wir eine genetisch modifizierte Maus als Modell. Dieser fehlt das für Sehnen wichtige Protein SPARC [Secreted Protein Acidic and Rich in Cysteine], wodurch es zu einer massiven Verschlechterung der Sehnenqualität kommt und das Gewebe Merkmale vergleichbar mit einer Tendinopathie im Menschen zeigt.

Im zweiten Projektziel streben wir an, eine digitale Plattform zur automatisierten und objektiven Auswertung von Gewebeschnitten anhand von drei typischen strukturellen Merkmalen einer krankhaft veränderten Sehne zu entwickeln. Die Schülerinnen und Schüler der HTBLuVA Salzburg im Studienzweig Biomedizin und Gesundheitstechnik entwickeln dazu gemeinsam mit allen Kooperationspartner/innen mittels KI-basierten Techniken (z.B. „Deep learning“ und Segmentierungsverfahren) entsprechende Softwaretools und integrieren diese in eine benutzerfreundliche App. Die Schüler und Schülerinnen lernen dabei sowohl den technischen als auch den biologischen Hintergrund der noch sehr neuen KI-basierten digitalen Pathologie aus erster Hand kennen.

Da eigene Pilotdaten darauf hinweisen, dass SPARC auch eine therapeutische Wirkung auf Sehnen hat, wird im dritten Projektziel in einem Sehnendefektmodell untersucht, ob die Sehnenheilung durch eine lokale Gabe von SPARC verbessert werden kann. Um dies zu beurteilen, soll u.a. die digitale Plattform aus dem zweiten Projektziel bereits eingesetzt werden.

Die Klärung der molekularen und zellbiologischen Parameter, sowie die objektivierte und beschleunigte histologische Beurteilung von Sehnen lassen uns die möglichen Ursachen einer Tendinopathie besser verstehen. Außerdem kämen wir durch den therapeutischen Einsatz von SPARC dem Ziel einer verbesserten Sehnenheilung einen großen Schritt näher.

(Fotocredit © Andreas Traweger)