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Einleitung: Große Defekte im Kopf- und Halsbereich bedürfen zumeist einer aufwendigen Rekonstruktion mittels Lappenplastiken. Mithilfe von künstlich hergestellten Geweben könnte die Hebestellenmorbidität und der operative Aufwand deutlich verringert werden. Ein Weg im Tissue Engineering ist die Herstellung von vaskularisiertem Fettgewebe in vitro. Ein Vergleich der experimentellen Ansätze ist bislang nur bedingt möglich. Wir haben daher einen Algorithmus entwickelt, welcher eine schnelle Quantifizierung ausgehend von histologischen Standardpräparaten ermöglicht.

Material und Methoden: In einem Nacktmausmodell haben wir 12 Implantate (6 PCL- und 6 PU-basiert) mit 1 x 10⁶ hASC (human adipose derived stem cells) besiedelt, für 12 Tage in vitro adipogen induziert und mit einer Vessel Loop Technik implantiert. Die Explantation erfolgte nach 14 und 28 Tagen mit anschließender HE-Färbung. In 12 zufällig ausgewählten HE-Schnitten wurden die Fettvakuolen manuell markiert und ihr Flächenanteil am histologischen Bild berechnet. Ein ImageJ Algorithmus zur automatisierten Auswertung transformierte die HE-Schnitte in monochromatische Bilddateien, selektierte die vorhandenen polymorphen Flächen nach Rundungsgrad und Größe, um die Fettvakuolen der Schnitte zu identifizieren.

Ergebnisse: Mit Hilfe von 12 zufällig ausgewählten HE Schnitten konnte ein ImageJ Algorithmus etabliert werden, welcher mit der manuellen Quantifizierung sehr gut übereinstimmte. Mit diesem Makro konnte die Adiopogenese von 12 PU- und PCL-Scaffolds Biomaterialien quantifiziert und statistisch ausgewertet werden. Hierbei zeigte sich ein signifikant höhere in vivo Adipogenese auf PU-Biomaterialien.

Schlussfolgerung: Zusammenfassend konnten wir ein ImageJ Makro zur Quantifizierung der Adipogenese in vivo etablieren. Mit dieser Methode wurde die Überlegenheit von PU-basierten Biomaterialien bezüglich der Adipogenese demonstriert.

Der Erstautor gibt keinen Interessenkonflikt an.