Originaltitel: Evidenzbasierte Belastungseinschätzung und verschiedene Refinement-Strategien im murinen orthotopen Xenograft-Modell der akuten lymphatischen Leukämie (RefineALL)
Zuwendungsempfänger: Universitätsmedizin Rostock
Projektstand: Neuprojekt
Förderung: 01.04.2023 bis 31.03.2026 (251.121 €)
Die akute lymphatische Leukämie (ALL), auch Blutkrebs genannt, ist eine bösartige Erkrankung des blutbildenden Systems, die unbehandelt innerhalb weniger Monate zum Tod führt. Eine zielgerichtete Therapie ist deshalb dringend erforderlich.
Das unmittelbare Umfeld eines bösartigen Tumors, die sogenannte Tumormikroumgebung, ist sehr komplex. Präklinische Studien mit diesbezüglicher Aussagekraft können entsprechend nur in Tiermodellen, etwa dem orthotopen Xenograft-Mausmodell, durchgeführt werden. Dabei werden menschliche Tumorzellen in die Schwanzvene von Mäusen, deren körpereigenes Abwehrsystem unterdrückt wurde, injiziert und eine innovative Kombinationstherapie mit Krebsmedikamenten getestet.
Da ein Verzicht auf In-vivo-Versuche, also Versuche im lebenden Organismus, in der präklinischen Forschung bisher nicht möglich ist, sollte die Wissenschaft neben der Weiterentwicklung von Alternativmethoden und der generellen Reduktion der Tieranzahl auch die Belastung der Tiere reduzieren und deren Wohlbefinden in Versuchsumgebungen verbessern. Für eine datenbasierte Erkennung der Belastung von Versuchstieren und die Reduktion dieser Belastung im Versuch (Refinement) fehlen bisher anwendbare Modelle. Das vorliegende Forschungsvorhaben möchte das ändern und liefert eine Datenbasis für die Analyse verschiedener nicht invasiver Methoden. Dabei werden die Auswirkungen auf Buddel- und Nestbauverhalten, Körpergewicht, Temperatur, Gesundheitsscore, Abbauprodukte von Stresshormonen im Kot und die Mäusemimik zum Erkennen von Schmerzverhalten betrachtet.
Unter Anwendung verschiedener Messverfahren wie Durchflusszytometrie und Biolumineszenz werden Leukämiezellen in Blut, Milz und Knochenmark bestimmt und mit der Belastung der Tiere korreliert. Auf Basis dieser Daten können Refinement-Methoden wie frühe Abbruchkriterien, die optimale Behandlung mit Schmerzmitteln und mögliche Erkennung von Nebenwirkungen der Therapeutika etabliert werden, um die Belastung der Tiere zu reduzieren. Diese Methoden und deren multifaktorielle Datenanalyse sollen an die wissenschaftliche Community weitergegeben werden. Das Forschungsvorhaben trägt somit im Sinne der Bekanntmachung dazu bei, ein breit anwendbares Tiermodell-spezifisches Refinement in der Forschung zu ermöglichen.
