Automatisierte Bewertung von Symptomen der rheumatoiden Arthritis bei Mäusen

Rheumatoide Arthritis (RA) ist eine chronische Autoimmunerkrankung, die vor allem die Gelenke betrifft und zu Entzündungen, Schmerzen, Steifheit und fortschreitender Gelenkschädigung führt. Rheumatoide Arthritis ist eine der häufigsten Autoimmunkrankheiten, von der etwa 1 % der Weltbevölkerung betroffen ist. Die soziale Relevanz der RA ist aufgrund ihrer Auswirkungen auf die Lebensqualität, die Arbeitsfähigkeit und das allgemeine Wohlbefinden der Betroffenen erheblich. Darüber hinaus geht die RA häufig mit Begleiterkrankungen wie Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Osteoporose und Depressionen einher, was die soziale und wirtschaftliche Belastung weiter erhöht.

 

Zuverlässige, reproduzierbare Daten und Zeitersparnis

In Rahmen der Forschung zu rheumatoider Arthritis können Krankheitssymptome im Mausmodell anhand der Betrachtung der Pfoten bewertet werden. Diese Bewertung erfolgt bislang manuell. Eine Automatisierung dieses Pfoten-Bewertungssystems würde eine erhöhte Genauigkeit, Effizienz und Konsistenz ermöglichen. In diesem Projekt wird diese automatisierte Bewertung von Symptomen der rheumatoiden Arthritis im Mausmodell entwickelt. Während des Krankheitsverlaufs werden Fotos von den Mauspfoten gemacht, die zur Entwicklung eines Algorithmus verwendet werden.

Eine solche Software kann dazu beitragen, dass die Ergebnisse aus der RA Forschung zuverlässig und reproduzierbar sind und die Datenerhebung weniger zeitintensiv ist. Es würde dazu beitragen, dass man die Ergebnisse von Pfoten-Tests in der RA-Forschung besser vergleichen kann und dadurch neue Behandlungsmethoden besser bewerten und den Weg zu neuen Erkenntnissen und Entdeckungen ebnen. Wir glauben, dass dieses Tool nicht nur stundenlange Arbeit ersparen, sondern auch genauere und reproduzierbare Daten liefern wird.

 

Ausblick

Das rheumatoide Arthritis-Mausmodell wurde implementiert und umfassende Fotos aus verschiedenen Perspektiven zusammen mit begleitenden Videos wurden bereits erstellt. Derzeit arbeiten wir an der Entwicklung eines geeigneten Algorithmus, der die für die Auswertung wichtiger Merkmale der Pfote genau untersucht. Außerdem planen wir weitere Tierstudien zur Bild- und Videodatenerhebung, um den Algorithmus zu trainieren und seine Genauigkeit zu testen. 

Nach der Validierung der Software soll diese an andere Forschungsgruppen weitergegeben werden, damit sie in ähnlichen Mausstudien genutzt und bewertet werden kann. Darüber hinaus wollen wir die Testumgebung weiterhin optimieren. Dazu soll die Software in ein Gerät integriert werden, das die Positionierung der Mauspfoten vereinfacht und die Bild- und Videodatenerhebung optimiert. Unser Ziel ist es, mit dem Algorithmus jede Pfote automatisch zu bewerten und eine Gesamtbewertung aller vier Pfoten zu erstellen.