Validierung von Maßnahmen zur Belastungseinschätzung und Verbesserung in neurowissenschaftlichen Rattenmodellen zu Subarachnoidalblutung und zerebrovaskulärer Forschung

• Antragstellerin: Professorin Dr. Ute Lindauer
• Fachliche Zuordnung: Molekulare und zelluläre Neurologie und Neuropathologie ; Biologie des Verhaltens und der Sinne ; Experimentelle Modelle zum Verständnis von Erkrankungen des Nervensystems ; Klinische Neurologie; Neurochirurgie und Neuroradiologie
• Förderung: Förderung seit 2017
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 321137804

Akute Hirnläsionsmodelle stellen eine Herausforderung für Belastungseinschätzung dar. Die infolge der Hirnschädigung auftretenden sensorischen, motorischen sowie Kognitions- und Motivations-Defizite können Tests zur Belastungseinschätzung beeinflussen ohne selbst eine Belastung für die Tiere darzustellen. Zudem erhöhen die notwendigen chirurgischen Eingriffe die Pathophysiologie-bedingte Belastung. Während der ersten zwei Förderperioden haben wir unter Verwendung von Subarachnoidalblutungsmodellen (SAB) der Ratte die am besten geeigneten Tests für die Beurteilung von reduziertem Wohlbefinden und Belastung identifiziert, die allgemein für akute Hirnläsionsmodelle sowie für zerebrovaskuläre Forschung Anwendung finden können. Aufgrund der hohen Mortalität dieser Modelle lag zudem ein Fokus auf der frühen Identifikation von Tieren mit hohem Risiko für das Erreichen des humanen Endpunkts bzw. für spontanes Versterben. Mittels Datenwissenschaftlicher Algorithmen wurden die Kern-Parameter Körpergewicht und freiwillige Laufradaktivität als sinnvolle Ergänzung zur klinischen Untersuchung identifiziert, um tägliche individuelle Belastung der Tiere anzuzeigen. Als weitere geeignete Tests stellten sich die aufwändigeren und mit größerer Variabilität behafteten Parameter Aktivität im open field und Buddelverhalten heraus. Basierend auf diesen Daten wird in der dritten Förderperiode eine Modell-vergleichende Analyse der beiden SAB Modelle zur Belastungsgraduierung der jeweils ausgelösten SAB sowie des spezifisch notwendigen chirurgischen Vorgehens anhand der Beurteilung der schein-operierten Tiere durchgeführt. In einer Labor- und Modell-vergleichenden Analyse werden diese Kern-Parameter bezüglich ihres informativen Werts sowie ihrer Robustheit und Generalisierbarkeit in allen neurowissenschaftlichen Modellen validiert. Hierbei wird auch speziell die Exposition von schein-operierten Kontrollgruppen in einem Laborvergleich adressiert. Neben weiteren Datenwissenschaftlichen Modellen wird der innerhalb der Forschungsgruppe entwickelte Algorithmen-basierte multidimensionale Ansatz des RELSA (RELative Severity Assessment) zum kontinuierlichen quantitativen Belastungsmonitoring weiterentwickelt. Zudem wird die Anwendung des ebenfalls erarbeiteten bioinformatischen Ansatzes der kombinierten Parameteranalyse eine vergleichende Belastungsbewertung zwischen den unterschiedlichen Tiermodellen erlauben. Daten zu den Verhaltens- und Vitalparametern Aktivität, Temperatur und Herzrate aus dem Heimkäfig-Monitoring sowie aus Telemetrie-Studien werden der Support Vector Machine Klassifizierung und der k-Means Clustering Methode zugeführt, um vergleichende Belastungsgraduierung zu anderen Modellen vorzunehmen und eine verbesserte frühe Detektion des humanen Endpunkts zu erreichen. Zur evidenz-basierten Verbesserung der Analgesie in Ratten-SAB-Modellen wird der multimodale Ansatz aus Carprofen und langwirkender Lokalanästhesie als nicht-opioid-basierte Alternative überprüft.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: FOR 2591: Severity assessment in animal-based research