Am 22.9.2022 startete das Projek DTST in Zusammenarbeit mit der Paracelsus Medizinischen Privatuniversität Salzburg und der Fachhochschule Salzburg mit dem Kick-Off Meeting. Schülerinnen und Schüler der 5AHBG (Abteilung für Biomedizin- & Gesundheitstechnik) arbeiten mit dem Institut für Sehnen- und Knochenregeneration an einem computerbasierten Analysetool für den gesundheitlichen Zustand von Sehnen.

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 mit 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.

Unterstützt durch

On September 22, 2022, the DTST project started in cooperation with the Paracelsus Medical Private University Salzburg and the  Fachhochschule Salzburg  with the kick-off meeting. Pupils from the 5AHBG (Department for Biomedical & Health Technology) work together with the Institute for Tendon and Bone Regeneration and the  Fachhochschule Salzburg on a computer-based analysis tool for the health of tendons.

Injuries and pathological changes in tendons represent a major challenge for orthopedics, especially as the number of these diseases increases dramatically with age and injured tendons heal poorly. In addition to inflammatory processes, changes in tendon structure (extracellular matrix) and tendon cells are central for the development and progression of tendon diseases, the so-called tendinopathies.

Recent studies in various other tissues show, that alterations in the extracellular matrix also impacts on the metabolic landscape of the tissue, resulting in poor healing outcomes and scar formation. Initial results suggest that similar processes contribute to the limited healing of tendons. However, the underlying mechanisms are still poorly understood.

One goal of the project is to investigate these processes using comprehensive molecular and cell biological methods. These investigations will be performed using a genetically modified mouse model lacking the tendon-relevant protein SPARC (Secreted Protein Acidic and Rich in Cysteine). These animals have severely impaired tendons showing characteristics comparable to tendinopathy in humans.

In the second project goal, we aim to develop a digital platform for automated and objective evaluation of tissue sections based on three typical structural features of diseased tendons. To this end, the students of HTBLuVA Salzburg (Major: biomedicine and health technology), together with the cooperation partners, will develop software tools using AI-based techniques (e.g. "deep learning" and segmentation methods) and integrate them into a user-friendly app. In doing so, the students will learn first-hand about both the technical and biological backgrounds of the emerging AI-based digital pathology.

Supported by