UKE-Forschende entwickeln neue Methode zur Protein-Analyse

Mit dem Verfahren „Pathologie-orientiertes MultiPlexing (PathoPlex)“ können mehr als 100 verschiedene Proteine gleichzeitig in einer einzigen Gewebeprobe untersucht werden. Mit dem neuen Verfahren, so die Hoffnung der Wissenschaftler:innen, könnten krankheitsauslösende Veränderungen etwa in den Nieren identifiziert und personalisierte Therapien ermöglicht werden. 

PathoPlex arbeitet in sich schrittweise wiederholenden Zyklen: Zunächst werden verschiedene Proteine mit Antikörpern markiert, dann werden Bilder aufgenommen, anschließend werden die Antikörper entfernt und der nächste Zyklus gestartet, um weitere Proteine anzufärben. In der Studie führten die Forschenden insgesamt 95 solche Bildgebungszyklen durch. Mithilfe konfokaler Mikroskopie konnten dabei insgesamt 600 Milliarden Bildpunkte mit einer Pixelauflösung von 80nm – etwa 1000 Mal kleiner als ein menschliches Haar – erfasst werden. 

„Ein entscheidender Vorteil von PathoPlex ist die Kompatibilität mit beinahe jedem Fluoreszenzmikroskop – von einfachen Weitfeldmikroskopen bis hin zu hochauflösenden konfokalen Systemen“, sagt Studienleiter und Letztautor Prof. Puelles. Die Methode nutzt dabei handelsübliche Antikörper und kann bis zu 40 Archivproben parallel verarbeiten. Zur Bewältigung der großen Datenmengen entwickelten die Forschenden die Software „spatiomic“, die automatisch Protein-Koexpressionsmuster identifiziert, räumliche Analysen ermöglicht und frei verfügbar ist. 

Neue Erkenntnisse für die Niere 

Bei der Untersuchung diabetischer Nierenerkrankungen mit PathoPlex identifizierten die Wissenschaftler:innen Stresssignale in den Nierentubuli als neue, möglicherweise krankheitsauslösende Auswirkungen. Auch bei Typ-2-Diabetes-Patienten und -Patientinnen ohne Funktionsverlust der Niere konnten Veränderungen nachgewiesen werden – ein wichtiger Schritt in Richtung einer verbesserten Früherkennung und Behandlung von Diabetes-Komplikationen. Zudem erwies sich die Methode als geeignet, um die Wirkung von Antidiabetika wie SGLT2-Hemmern in dieser Patientengruppe zu bewerten.

Originalpublikation: https://doi.org/10.1038/s41586-09225-2

Dieser Beitrag ist ursprünglich erschienen in: Nierenarzt/Nierenärztin 5/2025