"Die Schüler kommen auf unkonventionelle Lösungen. Sie sind uns dort voraus, wo wir keine Erfahrung haben - beim Programmieren", sagt Andreas Traweger (PMU Salzburg) und beschreibt die Vorteile der wissenschaftlichen Zusammenarbeit zwischen der Paracelsus Medizinischen Privatuniversität und der Fachhochschule Salzburg mit jungen Schülerinnen und Schülern der HTBLuVA in Itzling.
Das von der Österreich Agentur für Bildung und Internationalisierung geförderte Projekt nennt sich SPARCling Matrix. Zusammengefasst geht es dabei um "die zentrale Rolle des Matrixproteins SPARC für die Sehnenphysiologie und -heilung", erläutert Projektleiter Traweger. Im Detail verfolgt das Projekt drei Ziele: die zelluläre und metabolische Kartierung von Sehnendegeneration, die digitale Erfassung und Beurteilung von Sehnenverletzungen sowie die Verbesserung der Sehnenheilung durch die Gabe von rekombinantem SPARC.
"Sehnen heilen generell langsam und oft unzureichend. Sie müssen den hohen mechanischen Belastungen als Verbindung zwischen Muskeln und Knochen standhalten. Heilt die Sehne nach einer Verletzung, bleibt immer Narbengewebe zurück und die Belastbarkeit verringert sich", erklärt Traweger.
Die Sehnen selbst bestehen zu einem großen Teil aus einzelnen Bündeln und Kollagenfasern, die unversehrt in einer klaren Hierarchie wie Kabelbündel parallel zu der Kraftrichtung ausgerichtet sind. Treten Verletzungen der Sehnen auf, verändert sich die Ausrichtung kreuz und quer. Diese Ausrichtung bleibt selbst nach einer chirurgischen Versorgung bestehen. Die Gefahr weiterer Risse ist groß.
SPARC ist ein Protein, das für die Qualität der Sehnen wichtig ist. "In Tierversuchen haben wir herausgefunden: Fehlt SPARC, leidet darunter die Qualität der Sehnen", sagt Traweger. So entstand das SPARCling-Matrix-Projekt. "Wir wollen besser verstehen, warum der Verlust des Proteins so eine entscheidende Wirkung hat. Die FH und die HTBLuVA entwickeln dafür ein Tool, das uns helfen kann."
Das KI-Tool der Schülerinnen und Schüler soll bei Proben von Sehnengewebe die parallele Ausrichtung der Fasern und deren Qualität quantitativ erkennen - das heißt, sie in einer Messung zahlenmäßig erfassen. Das Ergebnis wird in einen Zahlenwert übertragen. "Bislang wurden die Scores manuell erstellt. Mit dem Tool der FH und der HTBLuVA Salzburg können die Gewebestrukturen erkannt und automatisiert eingeordnet werden", freut sich Traweger. Mit dem Tool können Forschende weltweit ihre Bilddaten eingeben, auf einen Knopf drücken - und schon hat man das Ergebnis.
"Wir hatten großes Glück mit den Schülern und Schülerinnen der HTBLuVA", sagt Michael Gadermayr von der FH Salzburg. "Mit nur wenig Anleitung haben die Mitglieder der Maturaklasse selbst Methoden für die Bildverarbeitung erarbeitet. Dabei konzentrieren sie sich auf drei Felder: die Untersuchung der Verteilung und der Deformierung der Zellkerne, die Visualisierung und Quantifizierung der Kollagenfasern sowie die Gewebezusammensetzung anhand einer Alcianblau-Färbung."
Das Projekt wird nach diesem Jahr mit zwei weiteren Maturajahrgängen der HTBLuVA fortgeführt. Und das alles auch weiterhin mithilfe von künstlicher Intelligenz. Michael Gadermayr weiß auch, wieso: "In der medizinischen Bildbearbeitung ist KI mittlerweile alternativlos - speziell bei komplexen Aufgaben."
