Camlus Wuppertal Krebszellen per Sensor erkennen

An der Uni wurde ein Verfahren entwickelt, das bei Krebs-OPs helfen kann.

 Am Lehrstuhl von Professor Ullrich Pfeiffer wurde der neue Bildgebungssensor entwickelt. Er macht durch seine hohe Auflösung einen Einsatz in der Krebsdiagnostik möglich.

Am Lehrstuhl von Professor Ullrich Pfeiffer wurde der neue Bildgebungssensor entwickelt. Er macht durch seine hohe Auflösung einen Einsatz in der Krebsdiagnostik möglich.

Foto: Fischer, Andreas H503840

Die Bergische Universität hat keine medizinische Fakultät. Das heißt aber nicht, dass die Forschung nicht auch der Medizin zugute kommt. So im Falle des neu entwickelten Bildgebungssensors, den das Team um Prof. Ullrich Pfeiffer vom Lehrstuhl für Hochfrequenzsysteme in der Kommunikationstechnik entwickelt hat. Der Sensor ermöglicht es, Gewebezellen darzustellen und findet somit Verwendung in der Medizin, besonders in der Krebsdiagnostik.

„Der Sensor ermöglicht es, noch während der Operation sicherzustellen, dass das gesamte betroffene Gewebe entfernt worden ist“, erklärt Ullrich Pfeiffer. Bislang müssen Pathologen das Krebsgewebe nach der Operation am Mikroskop untersuchen. Wird dann festgestellt, dass die Krebszellen nicht vollständig entfernt wurden, muss der Patient noch einmal operiert werden. Der Chirurg könnte somit direkt unterstützt und eine zweite Operation vermieden werden. Welche Vorteile solch ein Sensor bringt, wird deutlich, wenn man ein herkömmliches Bild von Gewebe unter einem Mikroskop mit einer Aufnahme des Sensors vergleicht. „Mit dem Sensor haben wir stärkere Kontraste im Bild. Die Kontraste sind an anderen Stellen als im Mikroskop“, erklärt Pfeiffer.

Um zu verstehen, wie auf den Bildern des Sensors gesundes und erkranktes Gewebe unterschieden werden kann, muss ein Blick auf seine Funktionsweise geworfen werden. Das Stichwort dabei lautet: Frequenzen. So wie Infrarot- und UV-Licht aufgrund ihrer Frequenzen oder Wellenlängen nicht für das Auge sichtbar sind, können auch Terahertz-Wellen nicht gesehen werden. „Sichtbares Licht hat eine Frequenz von etwa 300 Terahertz. Die Signale des Sensors laufen bei einem halben Terahertz, das sind 500 Gigahertz“, so Pfeiffer. Zum Vergleich: Wlan sendet bei 2,4 Gigahertz. „Die Signale des Sensors liegen zwischen der Frequenz von Radio oder Mobilfunk und sichtbarem Licht“, sagt er.

Der Sensor ist ein Mikrochip, ähnlich denen, die in Handys eingebaut werden. Den Chip hat Philipp Hillger im Rahmen seiner Doktorarbeit entwickelt. Die eingebauten Pixel sorgen für die Auflösung der Aufnahme, ähnlich wie bei einer Kamera.

Zellen haben eine Größe von einem bis zehn Mikrometern, der Sensor bietet eine Auflösung von 12,5 Mikrometern. Das reiche aber aus. „In der Diagnostik wird der Rand des Tumorgewebes dargestellt“, erklärt Pfeiffer. Einzelne Zellorganellen müssten daher nicht erkennbar sein. Das Besondere an Terahertz-Wellen ist, dass sie von Wasser absorbiert werden. Tumorgewebe und normales Gewebe unterschieden sich im Wassergehalt. „Terahertz regt die Wassermoleküle zur Bewegung an. Je feuchter das Gewebe, desto stärker werden die Wellen absorbiert“, weiß Pfeiffer. Der Kontrast zwischen beiden Geweben wird in der Aufnahme deutlich.

Gefördert wird das Projekt durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft mit 650 000 Euro. Das Team um Ullrich Pfeiffer befindet sich im vierten von sechs geförderten Jahren. In den nächsten zwei Jahren soll der Sensor in klinischen Studien an frischem Gewebe angewendet werden. Dazu kooperiert die Universität mit dem Krebsforschungszentrum Bordeaux. Beweist die Studie den Erfolg des Sensors, hat Pfeiffer schon einige Visionen parat. So könnte der Chip kabellos mit Akku funktionieren und das Signal per Bluetooth auf einen Monitor übertragen.

Bislang gibt es verschiedene Prototypen. Das verwendete Material ist Silizium, das sehr kostengünstig ist. „Vom Marktpotenzial her ist das eine sehr spannende Sache“, so Pfeiffer. Er weist aber darauf hin, dass der Facharzt nicht ersetzt werden kann. „Es geht nur um die Vorauswahl des Gewebes in der ersten Stunde nach der Operation“, fasst er zusammen.

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