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Stammzellen

Khawaja H. Haider Hrsg.

Stammzellen

Neueste Fortschritte

Hrsg.

Khawaja H. Haider

Departement für Grundlagenwissenschaften

Sulaiman AlRajhi Universität

Al Bukayriyah, Saudi-Arabien

Dieses Buch ist eine Übersetzung des Originals in Englisch „Stem Cells“ von Haider, Khawaja H., publiziert durch Springer Nature Switzerland AG im Jahr 2021. Die Übersetzung erfolgte mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (maschinelle Übersetzung durch den Dienst DeepL.com). Eine anschließende Überarbeitung im Satzbetrieb erfolgte vor allem in inhaltlicher Hinsicht, so dass sich das Buch stilistisch anders lesen wird als eine herkömmliche Übersetzung. Springer Nature arbeitet kontinuierlich an der Weiterentwicklung von Werkzeugen für die Produktion von Büchern und an den damit verbundenen Technologien zur Unterstützung der Autoren.

ISBN 978-3-031-25377-5 ISBN 978-3-031-25378-2 (eBook) https://doi.org/10.1007/978-3-031-25378-2

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Planung/Lektorat: Sarah Koch Springer ist ein Imprint der eingetragenen Gesellschaft Springer Nature Switzerland AG und ist ein Teil von Springer Nature.

Die Anschrift der Gesellschaft ist: Gewerbestrasse 11, 6330 Cham, Switzerland

Meiner Frau DIYA gewidmet, die sich um unsere beiden Söhne gekümmert hat:

Mowahid, die Liebe meines Lebens und Anas, „der Engel des Paradieses“, dessen Abschied aus meinem Leben eine ständige Quelle der Inspiration für meine wissenschaftliche Arbeit.

Vorwort

Die Therapie auf der Grundlage von Stammzellen hat sich von der anfänglichen Phase der Ungewissheit bis zum heutigen Stadium der Sicherheit für den routinemäßigen Einsatz in der klinischen Praxis enorm weiterentwickelt. Sie ist zweifellos eines der am schnellsten wachsenden und gefragtesten Forschungsgebiete. „Stem Cells: Latest Advances“ ist eine Fortsetzung meiner früheren Bücher zum selben Thema. Das Buch ist eine Zusammenstellung von 15 Kapiteln mit Beiträgen von Spitzenforschern auf dem Gebiet der Stammzelltheranostik. Es beginnt mit einem Kapitel aus der Gruppe von Prof. David, der seine Erfahrungen mit der Multi-Mikroelektroden-Array-(MEA-)Technologie zur Untersuchung von aus induzierten pluripotenten Stammzellen (iPSCs) abgeleiteten Kardiomyozyten (CMs) als experimentelles Modell mitteilt. Sie haben auf elegante Weise zusammengefasst, wie die MEA-Technologie eingesetzt wird, um die medikamenteninduzierte Kardiotoxizität zu bewerten und die Pathophysiologie herzspezifscher Krankheiten zu untersuchen. Kap. „CD34+-Stammzellen und Regenerative Medizin“ ist ein Beitrag von Prof. Hénon, einem führenden Wissenschaftler auf dem Gebiet der sehr kleinen embryonalähnlichen Zellen (VSELCs). Das Kapitel konzentriert sich auf das regenerative Potenzial von CD34+-VESLCs und erörtert ihr therapeutisches Potenzial. Kap. „Mesenchymal-hämatopoetische Stammzellachse: Anwendungen für die Induktion von hämatopoetischem Chimärismus und Therapien für bösartige Erkrankungen“ ist ein eleganter Beitrag von Prof. Zorina, einer erfahrenen Forscherin, die einen Überblick über die strukturelle und funktionelle Dynamik der mesenchymalen und hämatopoetischen Stammzellachse unter physiologischen und pathologischen Bedingungen gibt und dabei ihre Reaktionen auf zytoreduktive Therapien hervorhebt. Kap. „Aus mesenchymalen Stammzellen gewonnenes Sekretom: Ein neues Heilmittel zur Behandlung von Autoimmun- und Entzündungskrankheiten“ ist ein herausragender Beitrag des leitenden Forschers Prof. Harrell, der die molekularen und zellulären Mechanismen hervorhebt, die den positiven Wirkungen von MSC-Sekretomen zur Behandlung von Autoimmun- und Entzündungskrankheiten zugrunde liegen. In Kap. „Regenerative Herztherapie bei Diabetes: Herausforderungen und potenzielle Therapeutika“ beschreibt Prof. Misra umfassend die Stoffwechselaktivität und die Mikroumgebung normaler und diabetischer Herzen und erörtert die Herausforderungen einer zellbasierten Therapie bei Diabetikern mit Herzinfarkt. Prof. Raval gibt in Kap. „Makrophagen-Reaktion auf Biomaterialien bei kardiovaskulären Anwendungen“ einen Überblick über Biomaterialien mit bekannten Makrophagen-Interaktionen im Herzen und deren Auswirkungen auf die Herzreparatur. In Kap. „Entwicklung von Stammzellen in der kardio-regenerativen Therapie“, das von Prof. Fakoya verfasst wurde, wird die Entwicklung der stammzellbasierten Therapie mit besonderem Schwerpunkt auf der kardiovaskulären Regeneration eingehend erörtert. In Kap. „Regeneration des Herzens auf der Grundlage von Stammzellen: Gibt es einen Platz für Optimismus in der Zukunft?“ wird die Kombination von MSCs mit pluripotenten Stammzellen (PSCs) hervorgehoben, um die Vorteile beider Zelltypen für die Herzreparatur einsetzen zu können. Die Kap. „Dentale mesenchymale Stamm-/Progenitorzellen: Eine neue Perspektive für die Regenerative Medizin“ und „Stammzellbasiertes Tissue Engineering für funktionellen Zahnschmelz und Dentin/Pulp-Komplex: Eine mögliche Alternative zu restaurativen Therapien“ stammen von Prof. Fawzy, der sich aktiv mit dem schnell wachsenden Bereich der

stammzellbasierten Dentalforschung befasst. Er gibt einen Überblick über das osteogene, hepatogene, neurogene, immunmodulatorische, parakrine und zahnmedizinische Geweberegenerationspotenzial zahnmedizinischer MSCs im Vergleich zu MSCs aus dem Knochenmark. In diesem Sinne werden in Kap. „Stammzellbasiertes Tissue Engineering für funktionellen Zahnschmelz und Dentin/Pulp-Komplex: Eine mögliche Alternative zu restaurativen Therapien“ neue stammzellbasierte Ansätze im Tissue Engineering für die Regeneration von Schmelz, Dentin und Pulpa diskutiert. In Kap. „Zell- und stammzellbasierte Therapien für Leberdefekte: Aktuelle Fortschritte und zukünftige Strategien“ wird die Entwicklung von Stammzellen für die Lebertransplantation kritisch betrachtet. Die „Proof-of-Concept“-Phase, die Initiierung klinischer Studien und der erforderliche regulatorische Rahmen werden ebenso behandelt wie die voraussichtlichen Strategien für ihre leberbezogenen Anwendungen in der regenerativen Medizin. Die Kap. „Stammzellen: Eine erneuerbare Quelle für β-Zellen der Bauchspeicheldrüse und die Zukunft der Diabetesbehandlung“, „Induzierte pluripotente Stammzellen in der pädiatrischen Forschung und klinischen Umsetzung“, „Reifung von aus pluripotenten Stammzellen gewonnenen Kardiomyozyten und Zukunftsperspektiven für die regenerative Medizin“ und „Verfügbarkeit von pluripotenten Stammzellen aus normalen Zellen in der Krebsforschung“ befassen sich mit PSCs in der Klinik. In Kap. „Stammzellen: Eine erneuerbare Quelle für β-Zellen der Bauchspeicheldrüse und die Zukunft der Diabetesbehandlung“ werden die Auswirkungen von Diabetes auf die Funktionalität des intrinsischen Stammzellenpools ausführlich erörtert. Außerdem wird die Möglichkeit untersucht, exogene Stammzellen, insbesondere iPSCs, als kontinuierliche Quelle für β-Zellen der Bauchspeicheldrüse zu verwenden, um die Insulinproduktion zu normalisieren. Kap. „Induzierte pluripotente Stammzellen in der pädiatrischen Forschung und klinischen Umsetzung“ gibt einen Einblick in die jüngsten Fortschritte bei den Reprogrammierungstechnologien, den Einsatz von Hochdurchsatztests für die Sicherheitsprüfung und stellt effziente Protokolle für die iPSC-Erzeugung auf. Darüber hinaus wird die Kombination „moderner“ Bioengineering-Techniken und der Organoid-Technologie mit iPSCs erörtert, wobei auch auf die pädiatrische Anwendung eingegangen wird. Kap. „Reifung von aus pluripotenten Stammzellen gewonnenen Kardiomyozyten und Zukunftsperspektiven für die regenerative Medizin“ gibt einen Überblick über die Durchführbarkeit von PSC-abgeleiteten CMs für die Herzzellentherapie und untersucht die in Frage kommenden Faktoren wie die Zeit in der Kultur und ihre Umgebung (z. B. extrazelluläre Matrices, postnatale Hormone, Veränderungen bei Stoffwechselsubstraten und Substratsteifgkeit), die interzelluläre Kommunikation (z. B. physikochemische Faktoren von benachbarten Nicht-CMs) und das 3D-Kultursystem. Die Autoren geben einen Ausblick auf die Verwendung reifer PSC-CMs in der Krankheitsmodellierung, Arzneimittelforschung und regenerativen Medizin. In Kap. „Verfügbarkeit von pluripotenten Stammzellen aus normalen Zellen in der Krebsforschung“ schließlich werden aus iPSCs gewonnene Krebsstammzellen (CSCs) mit Xenotransplantationsmodellen erörtert, die mit Hilfe von 3D-Kultursystemen zu den aus Patienten gewonnenen (orthotropen) Xenotransplantaten und Organoidmodellen komplementär sind. Dies birgt das Potenzial für verschiedene Anwendungen, einschließlich der Entwicklung von Krebsmedikamenten und einer erneuerbaren Quelle für verschiedene Zelltypen, d. h. CMs, allerdings nach umfassender Charakterisierung, um optimale Behandlungsergebnisse zu erzielen. Um es mit den Worten von Prof. Law zusammenzufassen, der einmal für mich schrieb, dass „Stammzellen eine lebensfähige Technologie sind, eine Technologie, die in den letzten 500 Mio. Jahren von allen Tieren genutzt wurde, nur um wiederentdeckt, isoliert, gereinigt und als Zelltherapie neu formuliert zu werden.“

Al Bukayriyah, Saudi-Arabien Khawaja Husnain Haider

Inhaltsverzeichnis

Mikroelektroden-Arrays: Ein wertvolles Instrument zur Analyse von aus Stammzellen gewonnenen Kardiomyozyten

Sophie Kussauer, Robert David und Heiko Lemcke

CD34+-Stammzellen und Regenerative Medizin

Philippe Hénon und Rachid Lahlil

Mesenchymal-hämatopoetische Stammzellachse: Anwendungen für die Induktion von hämatopoetischem Chimärismus und Therapien für bösartige Erkrankungen

Tatiana Zorina und Labe Black

Aus mesenchymalen Stammzellen gewonnenes Sekretom: Ein neues

Heilmittel zur Behandlung von Autoimmun- und Entzündungskrankheiten

Carl Randall Harrell und Vladislav Volarevic

Regenerative Herztherapie bei Diabetes: Herausforderungen und potenzielle Therapeutika

Paras Kumar Mishra

Makrophagen-Reaktion auf Biomaterialien bei kardiovaskulären

Anwendungen

Sushmita Roy, Eric G. Schmuck und Amish N. Raval

Entwicklung von Stammzellen in der kardio-regenerativen Therapie

Adegbenro Omotuyi John Fakoya, Iziegbe Fenemigho, Chisom Valentine Asuzu, Ewaenosa Esohe Ukponmwan, Kingsley Chinonyerem Nnawuba und Khawaja Husnain Haider

Regeneration des Herzens auf der Grundlage von Stammzellen: Gibt es einen Platz für Optimismus in der Zukunft?

Alexander E. Berezin und Alexander A. Berezin

Dentale mesenchymale Stamm-/Progenitorzellen: Eine neue Perspektive für die Regenerative Medizin

Aiah A. El-Rashidy, Israa Ahmed Radwan, Dina Rady, Sara El Moshy, Marwa M. S. Abbass, Khadiga M. Sadek, Azza Ezz El-Arab und Karim M. Fawzy El-Sayedb

103

131

Stammzellbasiertes Tissue Engineering für funktionellen Zahnschmelz und Dentin/Pulp-Komplex: Eine mögliche Alternative zu restaurativen Therapien 173

Geraldine M. Ahmed, Eman A. Abouauf, Nermeen AbuBakr, Azza Ezz Elarab und Karim Fawzy El-Sayed

Zell- und stammzellbasierte Therapien für Leberdefekte: Aktuelle

Fortschritte und zukünftige Strategien

Mustapha Najimi

Stammzellen: Eine erneuerbare Quelle für β-Zellen der Bauchspeicheldrüse und die Zukunft der Diabetesbehandlung

Saima Kh und Khawaja Husnain Haider

Induzierte pluripotente Stammzellen in der pädiatrischen Forschung und klinischen Umsetzung

Duygu Uçkan-Çetinkaya und Khawaja Husnain Haider

Reifung von aus pluripotenten Stammzellen gewonnenen

Kardiomyozyten und Zukunftsperspektiven für die regenerative Medizin

Nawin Chanthra und Hideki Uosaki

Verfügbarkeit von pluripotenten Stammzellen aus normalen Zellen in der Krebsforschung

Ghmkin Hassan, Said M. Affy, Juan Du, Akimasa Seno und Masaharu Seno

193

205

225

241

255

Abkürzungen

AP Aktionspotenzial

Mikroelektroden-Arrays: Ein wertvolles Instrument zur Analyse von aus Stammzellen gewonnenen

Kardiomyozyten

Sophie Kussauer, Robert David und Heiko Lemcke

APD Dauer des Aktionspotenzials

Ca2+ Kalzium

CIPA Umfassender In-vitro-Proarrhythmie-Assay

CMs Kardiomyozyten

CSAHI Konsortium für Sicherheitsbewertung mit menschlichen iPS-Zellen

CVDs Kardiovaskuläre Erkrankungen

ESCs Embryonale Stammzelle

FP Feldpotenzial

FPDc Feldpotenzialdauer (korrigiert)

FRET Fluoreszenz-Resonanz-Energieübertragung

hERG Humanes Ether-a-go-go-verwandtes Gen/spannungsempfndlicher Kaliumkanal

hiPSCs Menschliche induzierte pluripotente Stammzelle

K+ Kalium

LMNA Lamin A/C

MEA Multi/Mikro-Elektroden-Array

MYH7 Schwere Myosinkette 7

Na+ Natrium

RNA Ribonukleinsäure

SCN5A Natrium-Spannungskanal Alpha-Untereinheit 5

TBX5 T-Box-Transkriptionsfaktor

TdP Torsade-de-Pointes-Tachykardie

TnnT TroponinT

VSO Spannungsempfndliches optisches System

WT Wildtyp

S. Kussauer · R. David (*) · H. Lemcke

Abteilung Herzchirurgie, Medizinisches Zentrum, Universität Rostock, Rostock, Deutschland

Institut für Leben, Licht und Materie, Universität Rostock, Rostock, Deutschland

E-Mail: robert.david@med.uni-rostock.de

1 Einleitung

Herz-Kreislauf-Erkrankungen wie ischämische Herzkrankheiten und Schlaganfälle sind die Hauptursache für Gesundheitsschäden in allen Regionen der Welt (Roth et al. 2017). Daher besteht ein dringender Bedarf an Strategien, die eine wirksame Prävention und Behandlung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen ermöglichen. Im Jahr 2006 beschrieben Yamanaka und Kollegen erstmals die Erzeugung induzierter pluripotenter Stammzellen (iPSCs), die in der Lage sind, sich in jeden Zelltyp zu differenzieren, wenn sie unter bestimmten Differenzierungsbedingungen gezüchtet werden. Diese iPSC-Technologie ermöglicht es Forschern, Herzzellen weitgehend ohne ethische Bedenken in vitro zu produzieren, was eine wertvolle Quelle für regenerative Therapien, Krankheitsmodellierung und Medikamententests darstellt (Takahashi und Yamanaka 2006; Yoshida und Yamanaka 2017; Zuppinger 2019).

Das regenerative Potenzial von aus iPSCs gewonnenen Kardiomyozyten (CMs) wurde in mehreren präklinischen Studien an kleinen und großen Tiermodellen untersucht. Nach der Transplantation von iPSC-CMs wurde festgestellt, dass die Zellen die Herzfunktion verbessern und das kardiale Remodeling umkehren (Guan et al. 2020; Kashiyama et al. 2019; Rojas et al. 2017; Shiba et al. 2016). Gleichzeitig werden hiPSC-CMs erfolgreich eingesetzt, um das pro-arrhythmische Potenzial etablierter und neu entwickelter Medikamente zu bewerten. In Anbetracht der Tatsache, dass die Kardiotoxizität einer der Hauptgründe für den Ausschluss von Wirkstoffen während der Arzneimittelentwicklung oder für die Rücknahme nach der Zulassung ist, sind hiPSC-CMs ein leistungsfähiges Instrument für die Entwicklung von prädiktiven Wirkstoff-Screening-Tests (Gao et al. 2018; Rojas et al. 2017; Shadrin et al. 2017; Zhao et al. 2018a, b). Der präklinische Einsatz von hiPSC-abgeleiteten CMs für die Arzneimittelentwicklung wurde kürzlich durch das Projekt Comprehensive in vitro Pro-arrhythmia Assay (CIPA) demonstriert, das initiiert wurde, um die kardiotoxischen Wirkungen von kardialen und nicht-kardialen Arzneimitteln

K. H. Haider (Hrsg.), Stammzellen, https://doi.org/10.1007/978-3-031-25378-2_1

zu bestimmen (Edwards et al. 2018; Huo et al. 2018; Izumi-Nakaseko et al. 2018; Pfeiffer-Kaushik et al. 2019). In diesem Zusammenhang ist es unerlässlich, die zelluläre Elektrophysiologie zu untersuchen, um einen umfassenden Überblick über die Auswirkungen der getesteten Arzneimittel auf die Funktion der Herzzellen zu erhalten. Obwohl die iPSC-Technologie seit mehr als 14 Jahren zur Verfügung steht, ist es den Forschern nicht gelungen, hiPSCCMs zu erzeugen, die die gleichen zellulären Eigenschaften aufweisen wie ihre natürlichen Gegenstücke. Dieser unreife Phänotyp ist ein Haupthindernis für ihre Verwendung in der kardiovaskulären Forschung und ihrer klinischen Anwendung. Neben metabolischen, mechanischen und ultrastrukturellen Veränderungen beinhaltet die kardiale Reifung auch die Etablierung der richtigen Ionenkanalzusammensetzung. Es wurden zahlreiche Daten zur Beschreibung der elektrophysiologischen Eigenschaften von hiPSC-CMs gewonnen, die das Vorhandensein mehrerer Ionenkanäle wie Natrium- (INa), Kalium- (IK1, IKr), L-Typ- und T-Typ-Kalziumkanäle zeigen (Goversen et al. 2018; Lemoine et al. 2017; Zhao et al. 2018a, b). Außerdem stellen hiPSC-CMs in der Regel eine heterogene Population von Zellen dar, die jeweils ein spezifsches elektrophysiologisches Profl aufweisen (Karakikes et al. 2015). Daher ist es entscheidend, den elektrophysiologischen Phänotyp von hiPSC-CMs genau zu charakterisieren, insbesondere wenn eine subtypspezifsche Differenzierung angestrebt wird (Hausburg et al. 2017; Zhang et al. 2019).

In diesem Kapitel stellen wir Techniken vor, die zur Analyse der Elektrophysiologie von hiPSC-abgeleiteten CMs verwendet werden. Insbesondere konzentrieren wir uns auf die MEA-Technologie und darauf, wie diese Plattform bei der Entdeckung von Medikamenten und der Modellierung von Krankheiten sowie als wertvolles Werkzeug für die Umsetzung von Strategien der personalisierten Medizin eingesetzt wird.

2 Methoden zur elektrophysiologischen Charakterisierung von hiPSC-CMs

Zur Bewertung der elektrophysiologischen Eigenschaften von aus Stammzellen gewonnenen CMs stehen verschiedene Techniken zur Verfügung, darunter die Patch-Clamp-Analyse, die MEA-Analyse und die Visualisierung des Membranpotenzials mit Fluoreszenzfarbstoffen. Die Grenzen und Vorteile dieser verschiedenen Ansätze werden in den folgenden Abschnitten erörtert.

2.1 Farbstofgestützte Bewertung des Membranpotenzials

Fluoreszenzbasierte Techniken werden in der kardiovaskulären Forschung häufg eingesetzt, um molekulare

Strukturen sichtbar zu machen oder Einblicke in die physiologische Funktion zu gewinnen, beispielsweise durch die Verwendung ionensensitiver Farbstoffe (Hou et al. 2017; Roopa et al. 2019). Ebenso bieten sie die Möglichkeit, die elektrische Aktivität von Kardiomyozyten indirekt zu messen, indem sie ihre Emissionsspektren bei Änderung des Membranpotenzials verändern. Die elektrophysiologische Charakterisierung durch Fluoreszenzfarbstoffe ist einfach zu handhaben und erfordert keine spezielle Ausrüstung oder Geräte, was sie für ein breites Spektrum von Nutzern geeignet macht. Da die Spannungsbildgebung von Zellen weniger invasiv ist, kann die elektrische Aktivität über einen längeren Zeitraum erfasst und die Zellen können in nachgeschalteten Experimenten weiterverarbeitet werden (Storace et al. 2015). Darüber hinaus ermöglichen bildgebende Verfahren eine Datenerfassung mit hohem Durchsatz und die Möglichkeit, räumliche Informationen über das Membranpotenzial zu erhalten.

Insbesondere wurden kleine Moleküle identifziert, die eine schnelle und empfndliche Messung der Membranpotenzialdynamik ermöglichen (Miller 2016). Mehrere Studien haben die Machbarkeit spannungsempfndlicher Farbstoffe für Experimente zum Wirkstoffscreening in aus Stammzellen abgeleiteten CMs nachgewiesen (Bedut et al. 2016; del Álamo et al. 2016; Hortigon-Vinagre et al. 2016). Interessanterweise bietet die farbstoffbasierte Bewertung des Membranpotenzials eine ausreichende Genauigkeit, um spezifsche Aktionspotenzialmuster (AP) von kardialen Subtypen innerhalb einer heterogenen Population von hiPSCCMs zu unterscheiden. In derselben Studie waren die Autoren in der Lage, Unterschiede im AP-Muster zwischen hiPSCs zu erkennen, die von Patienten mit Long-QT-Syndrom stammen, was auf eine hohe Sensitivität dieser bildgebenden Verfahren hinweist (Takaki et al. 2019). Neben der Analyse kultivierter CMs in vitro können Fluoreszenzsonden zur Untersuchung der elektrophysiologischen Eigenschaften ganzer Herzen eingesetzt werden, was es den Forschern ermöglicht, die Ausbreitung elektrischer Wellen zu überwachen, um beispielsweise das Ausbreitungsmuster in einer Studie und ventrikuläre Arrhythmien zu untersuchen (Herron et al. 2012).

Genetisch kodierte Spannungsindikatoren sind eine weitere Strategie zur Messung der Membrandepolarisation mittels Fluoreszenzmikroskopie. Diese Sonden werden entwickelt, indem eine spannungsempfndliche Domäne einer Phosphatase entweder mit einem fuoreszierenden Protein in verschiedenen Konfgurationen, einem RhodopsinProtein oder einem Fluoreszenz-Resonanz-Energie-Transfer-(FRET-)Paar gekoppelt wird (Han et al. 2013; St-Pierre et al. 2015). Nach der Änderung des Membranpotenzials unterliegt der Spannungssensor Konformationsänderungen, die die Fluoreszenzemission des angehängten fuoreszierenden Proteins modulieren. Im Gegensatz zu spannungs-

S. Kussauer et al.

empfndlichen Farbstoffen weisen proteinbasierte Spannungsindikatoren eine geringere Phototoxizität auf, was Langzeitmessungen erleichtert. Kürzlich entwickelte Spannungssensoren wie QuasAr1, Archer1 oder ArcLight zeigen eine starke Fluoreszenzreaktion, wenn sich die Zellmembran depolarisiert (40–80 % pro 100 mV Spannungsänderung), begleitet von einer schnellen An- und Abschaltkinetik (1–10 ms). Mehrere Studien mit hiPSC-CMs haben gezeigt, dass Membranpotenzialsensoren für das optische Mapping und die Bewertung pharmakologischer Wirkstoffe eingesetzt werden können, wie für das ArcLight- oder VSFPCR-Protein gezeigt (Herron 2016; Leyton-Mange et al. 2014; Shaheen et al. 2018; Shinnawi et al. 2019; Song et al. 2015). Da die Expression dieser Sonden an einen CM-Subtyp-spezifschen Promotor gekoppelt werden kann, eignen sich Spannungsindikatoren sogar zur Identifzierung des AP-Profls von ventrikulären, atrialen bzw. nodalen Zellen (Chen et al. 2017).

Ähnlich wie bei der farbstoffbasierten Bestimmung der elektrischen Aktivität ermöglicht ein proteinkodierter Potenzialindikator jedoch nur die semiquantitative Analyse der Spannungsänderung (Herron et al. 2012). Trotz der jüngsten Fortschritte bei der Entwicklung spannungsempfndlicher Proteine muss die künftige Forschung ihre biophysikalischen Eigenschaften verbessern, einschließlich der Fluoreszenzausbeute, des vergrößerten dynamischen Bereichs und der schnelleren Nachweiskapazität. Die letztgenannte Anforderung scheint wichtig zu sein, da eine geringere On/Off-Kinetik zum Verlust hochfrequenter AP-Elemente führt (Herron et al. 2012; Leyton-Mange et al. 2014). Darüber hinaus muss die Biokompatibilität sorgfältig berücksichtigt werden, da die Einführung spannungsempfndlicher Proteine Auswirkungen auf die elektrophysiologischen Eigenschaften von CMs haben oder zu unerwünschtem Cross Talk mit endogenen Signalwegen führen könnte (Kaestner et al. 2018).

2.2

Patch-Clamp-Aufnahmen

Im Vergleich zu allen derzeit verfügbaren Techniken zur Bewertung der elektrischen Aktivität einzelner Zellen ist das Patch-Clamping der Goldstandard für die Erfassung von Ionenstromdaten und die präzise Bestimmung der AP. Um das elektrophysiologische Verhalten einzelner Zellen zu charakterisieren, wird eine Glaspipette mit kleinem Durchmesser auf die Zelloberfäche gepresst und ein Sog ausgeübt, um ein dichtes sogenanntes Gigaseal zu erhalten, das zu einem elektrisch isolierten Membranpatch führt (Obergrussberger et al. 2015). Ionenströme, die durch die Kanäle innerhalb dieses Patches fießen, können mit einer gekoppelten Elektrode aufgezeichnet werden.

Es gibt verschiedene Patch-Clamp-Konfgurationen, je nach der zu untersuchenden wissenschaftlichen Fragestellung. Im zellgebundenen Modus bleibt die Zellmembran intakt und das Zytoplasma wird nicht beeinfusst (Zhao et al. 2008). Die am häufgsten verwendete Patch-Clamp-Konfguration ist der Ganzzellmodus, bei dem der Membranbereich durch die starken Saugkräfte der angelegten Pipette aufgebrochen wird. Dadurch wird eine physische Kontinuität zwischen dem Inneren der Pipette und dem intrazellulären Lumen hergestellt. Bei dieser Konfguration kann der Bediener entweder den Strom oder die Spannung, die während der Messung angelegt wird, genau kontrollieren. In hiPSCCMs wurde die Spannungs-Patch-Clamp-Technik erfolgreich eingesetzt, um Informationen über die Ionenkanaldichte, die Spannungsabhängigkeit und die Aktivierungs-/ Deaktivierungseigenschaften zu erhalten (Casini et al. 2017). Außerdem ist es möglich, Ionenströme nur von einem kleinen Membranfragment aufzuzeichnen, das durch Herausziehen der Glaspipette aus der Zelle entnommen wird. Diese Methode der Membranentnahme erhöht die Möglichkeit, einzelne Ionenkanäle zu untersuchen. Variationen dieses Verfahrens ermöglichen die Untersuchung von Effekten, die durch intra- oder extrazelluläre Reize ausgelöst werden (Zhao et al. 2008).

Die manuelle Patch-Clamp-Aufnahme ist technisch anspruchsvoll und erfordert hohe Bedienerfähigkeiten, einschließlich eines starken biophysikalischen Hintergrunds für die Datenanalyse und -interpretation. Da die Messungen in der Regel auf Einzelzellebene durchgeführt werden, ist das Patch-Clamp-Verfahren zeitaufwendig und nicht für eine Datenerfassung mit hohem Durchsatz geeignet (~10–20 Zellen pro Arbeitstag), was die Möglichkeit einschränkt, das Patch-Clamp-Verfahren als Plattform für das Wirkstoffscreening zu nutzen. Um diese Einschränkungen zu überwinden, wurden in jüngerer Zeit automatisierte PatchClamping-Systeme entwickelt, die die Effzienz elektrophysiologischer Studien durch die parallele Analyse von 10–700 Zellen verbessern (Bell und Dallas 2018; Obergrussberger et al. 2018; Scheel et al. 2014). Im Gegensatz zum manuellen Patch-Clamping verwenden diese automatisierten Systeme in der Regel eine Einzelzellsuspension, um Hochdurchsatzmessungen zu realisieren. Zusätzliche Funktionen wie Temperaturkontrolle, interne Perfusionssysteme und die Möglichkeit der optischen Stimulation gewährleisten eine hohe Datenqualität und Reproduzierbarkeit (Bell und Dallas 2018; Obergrussberger et al. 2018). Studien haben jedoch gezeigt, dass die Datengenauigkeit und -qualität bei automatisierten Patch-Clamp-Systemen im Vergleich zu Aufzeichnungen, die mit manueller Patch-Clamp-Technik gewonnen wurden, reduziert sind (Franz et al. 2017; Yajuan et al. 2012). Ein wichtiger Parameter, der die Konsistenz und Robustheit von Patch-Clamp-Daten bestimmt, ist die Dichte

und Homogenität der Zellsuspension. Dieser Umstand ist insbesondere für die Analyse von hiPSC-CMs entscheidend. Da diese Zellen sehr empfndlich auf Dissoziation reagieren, kann das Einbringen von Zellen in eine Suspension die Membranintegrität oder die Expression von Ionenkanälen beeinträchtigen und somit ihre elektrophysiologischen Eigenschaften verändern (Huang et al. 2010; Rajamohan et al. 2016). Außerdem bieten automatisierte Patch-Clamp-Geräte nicht die Möglichkeit, Zellen selektiv zu erfassen und zu steuern. In Anbetracht der Tatsache, dass aus Stammzellen gewonnene CMs eine heterogene Zellpopulation darstellen, ist es schwierig, Patch-Clamp-Aufzeichnungen von spezifschen kardialen Subtypen zu erhalten (Yajuan et al. 2012).

2.3 Ganzgewebemessung mit extrazellulären Elektroden

Eine elektrophysiologische Charakterisierung kann auch auf Gewebe- und Organebene durchgeführt werden. Die synchrone elektrische Aktivität von Tausenden von Zellen erzeugt einen Strom außerhalb der Zellen, der mit extrazellulären Elektroden erfasst werden kann. Diese Strategie wird in der Medizin häufg angewandt, um das elektrische Verhalten von Skelettmuskeln (Elektromyogramm), Herz (Elektrokardiogramm) oder Gehirn (Elektroenzephalogramm) zu erfassen. Diese Aufzeichnungen spiegeln jedoch nicht die Elektrophysiologie einzelner Zellen wider, sondern liefern Informationen über alle Zellen, die zur elektrischen Aktivität des jeweiligen Gewebes oder Organs beitragen.

3 MEA-basierte Charakterisierung von physiologischen Parametern

Ein MEA-System nutzt mehrkanalige Aufzeichnungen von mehreren Elektroden, die in die Oberfäche der Zellkultur eingebettet sind, und misst Änderungen des extrazellulären Feldpotenzials (FP) der angehefteten Zellmonolage. Diese nicht-invasive Technologie wurde ursprünglich für die Erkennung elektrischer Signale in Nervenzellen verwendet, während sie in den letzten Jahren für die Analyse von hiPSC-abgeleiteten CMs immer beliebter geworden ist, insbesondere für die Bewertung der medikamenteninduzierten Kardiotoxizität (Asakura et al. 2015; Li et al. 2016; Sala et al. 2017; Yamamoto et al. 2016). Üblicherweise zeichnen MEA-Systeme FP-Daten auf der Ebene der Zellpopulation auf. Es wurden jedoch maßgeschneiderte MEA-Plattformen entwickelt, um die elektrophysiologischen Merkmale einzelner Zellen zu bestimmen, die eine genauere Darstellung der CM-Zellschicht ermöglichen (Ryynänen et al. 2018). Aufgrund der kleinen Elektroden, die zu einem geringen

Signal-Rausch-Verhältnis führen, sind herkömmliche MEA-Systeme für Einzelzellaufzeichnungen weniger geeignet. Daher haben Ryynänen et al. größere Elektroden entwickelt, die mit einem optimierten Elektrodenlayout für die Datenerfassung von einzelnen CMs einhergehen (Ryynänen et al. 2018). In ähnlicher Weise wurde gezeigt, dass Agarose-basierte Mikrokammern, die auf MEA-Chips aufgebracht sind, die Erfassung von FP aus einzelnen hiPSC-CMs erleichtern (Kaneko et al. 2018). Neben Zellmonolayern kann die MEA-basierte elektrophysiologische Charakterisierung auch mit Gewebeschnitten durchgeführt werden, wie für menschliche und murine Herzgewebeschnitte gezeigt wurde (Chowdhury et al. 2018; Kang et al. 2016; Lane et al. 2017; Trieschmann et al. 2019).

Die MEA-Plattformen sind in Bezug auf die Anzahl, Größe, Geometrie und Ausrichtung der Elektroden sehr fexibel. Gleichzeitig ist diese hohe Flexibilität durch die Möglichkeit gekennzeichnet, MEA-Arrays mit anderen Nachweisverfahren zu kombinieren, um die Anzahl der Parameter zu erhöhen, die die Zellphysiologie beschreiben. Während das FP der Hauptparameter ist, der von den Elektroden gemessen wird, ermöglichen die neu etablierten MEA-Plattformen die gleichzeitige Messung der Impedanz, die die mechanische Bewegung der anhaftenden Zellschicht widerspiegelt und somit wichtige Informationen über das Schlagverhalten, den Zelltod, die Lebensfähigkeit und die Proliferation liefert (Doerr et al. 2015; Qian et al. 2017; Takasuna et al. 2017). Korrelative Analysen der zellulären Kontraktion und der elektrischen Aktivität wurden auch durch eine Kombination von MEA und Videomikroskopie durchgeführt und bieten neue Einblicke in die elektrische und mechanische Beziehung von hiPSC-CMs (Hayakawa et al. 2014). Ebenso können subzelluläre Informationen mit FP-Daten durch die Integration von Fluoreszenzmikroskopie in den MEA-Aufbau verglichen werden (Cools et al. 2018). Diese Kombination mit optischen Methoden erfordert jedoch spezifsche strukturelle Merkmale des MEA-Systems, um eine angemessene Visualisierung der Zielzelle zu erhalten, z. B. transparente Elektroden (Nagarah et al. 2015; Ryynänen et al. 2018). Darüber hinaus wurden Rasterkraftmikroskopie und Ionenleitfähigkeitsmikroskopie, die mit einem MEA-System gekoppelt sind, etabliert, um CMs sowohl im Kontext der Elektrophysiologie als auch der Mechanik zu untersuchen. Die gleichzeitige Aufzeichnung von FP und Zellmorphologie in einer zeitabhängigen Weise ermöglicht die Rekonstruktion der dreidimensionalen Bewegung der Zelloberfäche während eines vollständigen Kontraktions-Relaxations-Zyklus, einschließlich der Erfassung von kontraktilen Parametern wie maximale Auslenkung, Zeitverzögerung und Asymmetriefaktor (Simeonov und Schäffer 2019).

MEA ist eine kostengünstige Methode für Langzeitmessungen der elektrophysiologischen Eigenschaften von

S. Kussauer et

Mikroelektroden-Arrays: Ein wertvolles Instrument zur Analyse von aus Stammzellen gewonnenen Kardiomyozyten

hiPSC-CMs im Hochdurchsatzverfahren. Für die Aufzeichnung zuverlässiger und reproduzierbarer FP-Daten ist jedoch ein konfuenter Monolayer erforderlich, um die Variabilität der erfassten FP-Muster zu verringern. Da ZellZell-Kontakte für den elektrischen Umbau von hiPSC-CMs entscheidend sind, ist die Zelldichte ein wichtiger Parameter, der vom Benutzer bei der Durchführung der MEA-Analyse sorgfältig berücksichtigt werden muss (Uesugi et al. 2014).

3.1 Das Feldpotenzial beschreibt die zelluläre Elektrophysiologie

Das Aktionspotenzial des Herzens wird durch zeitabhängige Änderungen des Membranpotenzials erzeugt, die während der Kontraktion der Herzzellen auftreten. Dies erfordert ein streng reguliertes Zusammenspiel zwischen mehreren Ionenkanälen, die den Ionenfuss zwischen dem extra- und intrazellulären Raum vermitteln. Während die anfängliche Depolarisationsphase hauptsächlich durch spannungsabhängige Na+-Kanäle gesteuert wird, sind die folgenden Plateau- und Repolarisationsphasen durch eine erhöhte Aktivität von Ca2+- und K+-Kanälen gekennzeichnet.

Klassischerweise wird das AP einzelner Zellen durch Patch-Clamping analysiert, was im Gegensatz zu MEA-Messungen steht, die das kardiale FP widerspiegeln (Abb. 1) (Feher 2017; Tertoolen et al. 2018). Sowohl AP als auch FP stellen Parameter dar, die das Membranpotenzial von Zellen mit elektrischer Aktivität beschreiben. Das FP umfasst jedoch die raumzeitliche elektrische Aktivität von Hunderten oder Tausenden von Zellen, die mit der Elektrode verbunden sind. Daher stellen die FP eine Überlagerung aller ionischen Prozesse dar, die innerhalb des jeweiligen Zellclusters gemessen werden, von langsamen Stromschwankungen bis hin zu schnellen AP (Buzsáki et al. 2012; Clements 2016). Da das FP von der Ausbreitung der AP in der gesamten Zellschicht ausgeht, ist es mit dem klinischen Elektrokardiogramm vergleichbar, das der zeitabhängigen Spannungsänderung aufgrund der elektrischen Aktivität des Herzens entspricht (Yamamoto et al. 2016).

Die übliche FP-Wellenform beginnt mit einem starken Spike, der auf dem Einstrom von Na+-Ionen aus dem Extrazellulärraum beruht und zu einer Depolarisation der Zellmembran führt. Der anschließende Anstieg des intrazellulären Ca2+-Spiegels bewirkt einen sanften Anstieg, während der K+-Effux die Repolarisierung fördert (Abb. 1a). Da diese biophysikalischen Prozesse der FP-Erzeugung gut verstanden sind, ist es möglich, das jeweilige AP-Muster zu rekonstruieren und spezifsche Parameter zu extrahieren, die das elektrophysiologische Verhalten der Zellen defnieren (Abb. 1) (Clements 2016). Abb. 1 veranschaulicht die jewei-

ligen physiologischen Informationen, die aus dem FP-Muster abgeleitet werden können. So entspricht beispielsweise die FP-Dauer (FPD) dem QT-Intervall, das in AP-Signalen zu fnden ist. Eine vergleichende Studie von MEA-Aufzeichnungen und Patch-Clamp-Daten ergab, dass die ermittelte FP-Dauer gut mit der Länge des QT-Intervalls von AP korreliert (Halbach et al. 2003). Daher ist die Messung des FP mit MEA-Geräten geeignet, um die Verlängerung/Verkürzung des QT-Intervalls nach einer medikamentösen Behandlung in hiPSC-CMs zu bestimmen (Asakura et al. 2015). Darüber hinaus kann das FP wertvolle Daten über die AP-Dauer (APD) und die Schlagfrequenz der untersuchten Zellschicht liefern (Abb. 1a). Wenn MEA-Plattformen mit mehreren Elektroden ausgestattet sind, können sie außerdem räumlich-zeitliche Informationen über das FP sammeln, einschließlich Ausbreitungsgeschwindigkeit und -richtung sowie den Ursprung der AP-Ausbreitung (Logantha et al. 2019) (Abb. 1b).

Das menschliche Herz besteht aus verschiedenen kardialen Subtypen (Vorhof, Kammer, Knoten), die alle durch spezifsche elektrophysiologische Merkmale aufgrund unterschiedlicher Ionenkanalzusammensetzung gekennzeichnet sind (Liu et al. 2016). Ebenso stellen aus hiPSCs gewonnene CMs eine Mischung von Zellen dar, die diese Heterogenität in Verbindung mit spezifschen AP- und FP-Mustern widerspiegeln (Du et al. 2015; Goversen et al. 2018; Karakikes et al. 2015). Mit Hilfe der MEA-Technologie können gemessene FP helfen, die verschiedenen kardialen Subtypen innerhalb der hiPSC-CM-Populationen zu identifzieren. Dies ist besonders wichtig, wenn Reprogrammierungsstrategien angewendet werden, die auf die Differenzierung in einen bestimmten Subtyp abzielen (Hausburg et al. 2017; Protze et al. 2017).

4 MEA-basierte Bewertung der medikamenteninduzierten

Kardiotoxizität

Kardiotoxizität im Zusammenhang mit etablierten, klinisch verwendeten Arzneimitteln ist ein weltweites Problem, das die Behandlungsmöglichkeiten einschränkt und eine erfolgreiche Arzneimittelentwicklung behindert. Diese unerwünschte Nebenwirkung kann zu Myokardiopathien wie Herzrhythmusstörungen, Myokardinfarkt und Myokardhypertrophie führen (Ma et al. 2020). Das US-Gesundheitsministerium schätzt die Zahl der Patienten mit unerwünschten Arzneimittelwirkungen auf etwa eine Million, wobei arzneimittelbedingte Herzrhythmusstörungen als häufgste Nebenwirkung festgestellt wurden (Food and Drug Administration, HHS 2001; Sager et al. 2014).

Abb. 1 (a) Veranschaulichung eines allgemeinen Feldpotenzialmusters, das von MEA erfasst wird. Die verschiedenen Phasen des Feldpotenzials (0–4) spiegeln die streng regulierte Orchestrierung der beteiligten Ionenkanäle wider. Nach einer schnellen Depolarisation (0), die durch den Natriumeinstrom ausgelöst wird, bewirken verschiedene Ionentransporter (Ca2+, Na+, K+) eine Hyperpolarisation des Feldpotenzials (1). Ein ausgewogenes Zusammenspiel zwischen Kalziumeinstrom und Kaliumausstrom führt zu einer Plateauphase (2), gefolgt von einer Re-

polarisation (3), die zu einem Ruhefeldpotenzial führt (4). Diese Informationen ermöglichen die Rekonstruktion des entsprechenden AP-Signals und die Extraktion verschiedener elektrophysiologischer Parameter wie Schlag-zu-Schlag-Intervall, Spike-Amplitude usw. (b) Die raumzeitlichen Daten ermöglichen den Nachweis der Ausbreitungsgeschwindigkeit und -richtung (Pfeil) des Feldpotenzials. Die Bilder zeigen eine Zeitrafferanalyse der aufgezeichneten Feldpotenzialausbreitung in einem auf einem MEA-Chip befestigten Zellmonolayer

4.1 CIPA – Ein neues Paradigma für das Screening von kardiotoxischen Arzneimitteln

2013 wurde die CIPA-Initiative (Comprehensive in vitro Proarrhythmia Assay) ins Leben gerufen, um das Pro-Arrhythmie-Risiko mehrerer bekannter Arzneimittel und Verbindungen zu bewerten. Das neue, von der CIPA-Initiative vorgegebene Paradigma umfasst mechanistisch basierte In-vitro-Tests in Verbindung mit In-silico-Simulationen der elektrophysiologischen Eigenschaften von Herzzellen, gefolgt von Zellkulturstudien. Seit ihrer Gründung hat die CIPA-Initiative zur Bewertung von 28 relevanten Arzneimitteln geführt, z. B. Tamoxifen, Vandetanib, Metoprolol, Clarithromycin und Verapamil, die nach ihrem Risiko für die Auslösung von Torsade-de-Pointes-Tachykardien (TdP) klassifziert wurden, einer bestimmten Art von Herzrhythmusstörungen, die zum plötzlichen Herztod führen können (Fermini et al. 2016; Millard et al. 2018). Genauer gesagt empfehlt die CIPA-Initiative eine vierstufge Be-

wertung für neu entwickelte und etablierte Arzneimittel, um eine zuverlässigere Validierung der medikamenteninduzierten Kardiotoxizität zu erhalten. 1) Analyse der Auswirkungen der jeweiligen Medikamente auf spezifsch defnierte Ionenströme. 2) Mit Hilfe von Computermodellen sollten die in vitro gewonnenen Daten rekonstruiert und in silico rekapituliert werden. 3) In einem nächsten Schritt stellen aus menschlichen Stammzellen gewonnene CMs die Plattform der Wahl dar, um die Daten aus früheren In-vitround In-silico-Untersuchungen zu verifzieren. 4) Nach einem positiven Ergebnis umfasst die letzte Stufe eine klinische Bewertung, um die Auswirkungen auf den gesamten menschlichen Organismus zu untersuchen (Fermini et al. 2016).

Um die Kardiotoxizität der aufgelisteten Arzneimittel gemäß den von der CIPA-Initiative empfohlenen Leitlinien zu bewerten, wurden mehrere im Handel erhältliche, aus Stammzellen gewonnene CMs (iCell Cardiomyocytes [Fuji], Pluricytes [Pluriomics], Cor4u [Ncardia], Axol Bioscience, i-HCm [Cell Applications], ASC Applied Stem Cell, ix Cells Biotechnologies, CDI Cellular Dynamics International, Cel-

S. Kussauer

Mikroelektroden-Arrays: Ein wertvolles Instrument zur Analyse von aus Stammzellen gewonnenen Kardiomyozyten

lartis [Clontech, Takara], ReproCardio [ReproCELL], ACCEGEN [immortalisiert aus Patienten oder transdifferenziert aus hSC]) und selbst erzeugte Herzzellen zur Untersuchung der zellulären Elektrophysiologie verwendet. Neben dem Patch-Clamp-Verfahren und der optisch basierten Bewertung haben sich MEA-Systeme als wertvolle Plattform zur Analyse elektrophysiologischer Veränderungen erwiesen, die durch getestete Substanzen hervorgerufen werden. Schocken et al. (2018) haben sich beispielsweise mit der Frage befasst, ob die Bedingungen des Kulturmediums die korrekte Datenerfassung von Arzneimittelreaktionen bei kardialen Sicherheitstests behindern können, da Serum die Löslichkeit des Arzneimittels und damit die Konzentration des freien Arzneimittels beeinfussen kann. Mithilfe einer Hochdurchsatzplattform wurden 25 Substanzen einer MEA-basierten Detektion elektrophysiologischer Parameter unterzogen, wobei sich zeigte, dass die FPD-Verkürzung/Verlängerung je nach getestetem Wirkstoff durch serumhaltige Medien induziert werden kann (Schocken et al. 2018).

4.2 hiPSCs – ein In-vitro-System zur Simulation der menschlichen Herzphysiologie

Wie oben beschrieben, haben sich hiPSCs zu einer vielversprechenden Technologie für die kardiovaskuläre Forschung entwickelt (Takahashi und Yamanaka 2006). In diesem Zusammenhang wurde 2013 von der Japan Pharmaceutical Manufacturers Association das Consortium for Safety Assessment using Human iPS cells (CSAHi) gegründet, um Richtlinien für die Anwendung von iPSC-abgeleiteten Kardiomyozyten, Neuronen und Hepatozyten in ArzneimittelScreening-Tests vorzuschlagen (Kitaguchi et al. 2017). Basierend auf den CSAHi-Empfehlungen müssen verschiedene Parameter bestimmt werden, um die Kardiotoxizität in iPSCs vorherzusagen, wie z. B. QT-Verlängerung und Arrhythmie, während die hERG-Kanalaktivität allein als unzureichend für die zuverlässige Vorhersage der kardialen Sicherheit defniert wurde (Nozaki et al. 2017; Sager et al. 2014). In einer entsprechenden CSAHi-Studie wurden sieben Referenzarzneimittel in 10 Prüfeinrichtungen unter Verwendung von hiPSC-Zelllinien und der MEA-Plattform bewertet. Dabei zeigte sich, dass die Erkennung extrazellulärer Feldpotenziale geeignet ist, QT-Verlängerung und Arrhythmieanfälligkeit vorherzusagen (Kitaguchi et al. 2016).

Ein großer Vorteil von hiPSC-abgeleiteten CMs ist die Möglichkeit, sie in großen Mengen zu erzeugen, sodass sie eine nie versiegende In-vitro-Quelle für menschliche Herzzellen darstellen (Millard et al. 2018). Leider besitzen sie nicht die gleichen Eigenschaften wie ihre nativen Gegenstücke, sondern ähneln eher einem neonatalen oder frühgeborenen Zustand. Im Vergleich zu adulten Kardiomyozy-

ten sind hiPSC-CMs molekular und funktionell unreif und zeigen einen tiefgreifenden Unterschied in der Genexpression, dem Kalziumhandling und den Ionenmustern. Insbesondere das Expressionsmuster wichtiger Ionenkanäle wie INa, ICaL, If, Ito, IK1, IKr und IKs unterscheidet sich von nativen, aus adultem Gewebe isolierten Kardiomyozyten (Ma et al. 2011; Paik et al. 2020; van den Heuvel et al. 2014). Es wurde festgestellt, dass diese unterschiedliche Ionenkanalzusammensetzung unterschiedliche AP-Eigenschaften in atrialen und ventrikulären hiPSC-abgeleiteten CMs hervorruft, während bei nodalen Subtypen keine Unterschiede beobachtet wurden. Um diese elektrophysiologischen Defzite zu überwinden, wurde eine Überexpression ausgewählter Ionenkanäle wie IK1 und IKs induziert, was die elektronische Reifung fördert (Meijer van Putten et al. 2015; Rocchetti et al. 2017; Verkerk et al. 2017). Obwohl bereits eine Vielzahl von Studien durchgeführt wurden, um die Wirkung von kardialen und nicht-kardialen Medikamenten auf humane hiPSC-CMs zu untersuchen, müssen die oben genannten Einschränkungen bei der Übertragung von Daten aus Zellmodellen auf die menschliche Physiologie beachtet werden.

Um die Zuverlässigkeit der Daten zu verbessern und die mit MEA und anderen elektrophysiologischen Techniken erzielten Ergebnisse besser vergleichen zu können, schlugen Kanda et al. (2016) ein standardisiertes Protokoll für die Datengenerierung vor, in dem Versuchsbedingungen und Kalibrierungsverbindungen defniert sind (Kanda et al. 2016). In diesem Zusammenhang wurden CIPA-assoziierte Multisite-Studien durchgeführt, um den Nutzen von hiPSCCMs und der MEA-Technologie im Rahmen des CIPA-Paradigmas zu bewerten. Die ausgewählten hiPSC-abgeleiteten CM-Zelllinien, Teststandorte und MEA-Detektionsplattformen hatten nur minimale Auswirkungen auf die Arzneimittelkategorisierung, während keine Variabilität zwischen den Einrichtungen beobachtet wurde (Blinova et al. 2018; Kitaguchi et al. 2016; Millard et al. 2018). Einen detaillierten Überblick über die Substanzen und ihre kardiotoxischen Wirkungen und ihr Pro-Arrhythmie-Risiko, basierend auf der MEA-Analyse, bietet Tab. 1, die sowohl Medikamente, die nicht für die Behandlung kardiovaskulärer Erkrankungen vorgesehen sind, wie Antipsychotika, Antiallergika oder Antibiotika, als auch kardiovaskuläre Medikamente, einschließlich kardialer Ionenkanalblocker und anti-arrhythmischer/hypertensiver Substanzen, zusammenfasst. Darüber hinaus werden die Substanzen hinsichtlich ihrer QT-verlängernden Wirkung unterteilt.

Um die klinische Übertragbarkeit von Daten aus Arzneimitteltests zu untersuchen, wurden mehrere Studien durchgeführt, in denen die aus hiPSC-CMs gewonnenen Ergebnisse mit klinischen Beobachtungen verglichen wurden. Mit zunehmendem Interesse stellte sich die Frage, inwieweit kommerziell erhältliche hiPS-Zelllinien, die von wenigen

Tab. 1 MEA-basierte Sicherheitsprüfung von Arzneimitteln unter Verwendung von Kardiomyozyten aus humanen induzierten pluripotenten Stammzellen (hiPSC-CMs) Kombinationen mit anderen Techniken wie dem spannungsempfndlichen optischen System (VSO) werden erwähnt *CIPA-gelistete Arzneimittel (2016)

MIN. EFFEKTIVE KONZ. ZELLTYP/SUBTYP METHODE REFERENZ

(Kitaguchi et al. 2017 ; Nozaki et al. 2017 ; Qu und Vargas 2015 )

(Ando et al. 2017 ; Blinova et al. 2018 ; Kitaguchi et al. 2017 ; Nozaki et al. 2017 )

MEA

Kommerzielle hiPSC-CM

MEA

Kommerzielle hiPSC-CM

Patch-Clamp. MEA (Nozaki et al. 2017 ; Zhang et al. 2019 )

Doppelreporter- Zelllinie, Subtypen ventrikulär, atrial, nodal. TBX5 Nkx2 5 (2D-Protokoll)

Kommerzielle hiPSC-CM

(Ando et al. 2017 )

EFFEKT

EINFLUSS AUF QT-INTERVALL NAME (ART DER) AKTIVITÄT

SUBSTANZKLASSE

FPDc-Verlängerung/EAD 30 nM

Medikament gegen Prostatahyperplasie/ Antihypertonikum

QT-verlängernd Alfuzosin

NICHT-KARDIALE MEDIKATION

FPDcund Repolarisationsverlängerung/ EAD/arrhvthmogerne Effekte 3–10 nM

Antiallergene Antihistaminika/Multi- Kanalblocker

Astemizol*

FPDc-Verlängerung/negative chronotrope Effekte 10 pM

Parasympathomimetikum/ K a chKanal-Agonist

Carbachol

MEA

Kommerzielle hiPSC-CM

MEA (Ando et al. 2017 ; Nozaki et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM

270–450 nM

EAD/FPDc-Verlängerung

Antiallergen/antihistaminerg

Chlorphenira meine

MEA (Ando et al. 2017 ; Egashira et al. 2012 )

LQTS-Zellen und Kontrolle (von Panent abgeleitete Zellen) n a

(3D-Protokoll)

Kommerzielle hiPSC-CM

MEA (Ando et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM

MEA. automatisierte Patch-Clamp- Methode (Ando et al. 2017 ; Blinova et al. 2018 ; Hams et al. 2013; Kitaguchi et al. 2017 ; Liang et al. 2013 ; Nozaki et al. 2017 ; Qu und Vargas 2015 ; Scheel et al. 2014 )

Kommerzielle hiPSC-CM/Wt iPSC. und von Patienten mit LQTS (n/a) (3D-Protokoll)

EAD/Verlangsamung der Herzfrequenz/keine Wirkung 0,75–10 μ M

Antipsychotische neuroleptische MultiKanalblocker

Chlorpromazi ne*

4 μ M

14 μ M

FPDc-Verlängerung (Kontrollzellen)

Chromanol 293B IKv7.1 (IKs) Kanalblocker

FPDc-Verlängerung, Verlangsamung der Herzfrequenz

Medikament gegen Blutplättchen/ Phosphodiesterase-Hemmer

60–100 nM

FPDc und Repolarisationsverlängerung/ arrhythmogene Effekte/EAD QT-Verlängerung bei Patienten mit Long-QT-Syndrom

Antimotilitätsmittel/ Multi-Kanalblocker

Cilostazol

Cisaprid*

MEA (+VSO) (Ando et al. 2017 ; Blinova et al. 2018 ) S. Kussauer et al.

Kommerzielle hiPSC-CM

28 μ M

FPDc und Repolarisationsverlängerung/ EAD/arrhythmogene Wirkungen

Clarithromycin* Antibiotikum

EFFEKT

NAME (ART DER) AKTIVITÄT

SUBSTANZKLASSE EINFLUSS AUF QT-INTERVALL

Kommerzielle hiPSC-CM MEA (Ando et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM MEA (+VSO) (Ando et al. 2017 ; Blinova et al. 2018 ; Nozaki et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM MEA (+VSO) (Ando et al. 2017 ; Blinova et al. 2018 )

Kommerzielle hiPSC-CM MEA (Ando et al. 2017 )

MEA (Kitaguchi et al. 2017 )

MEA (Ando et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM

Kommerzielle hiPSC-CM MEA (Ando et al. 2017 )

MEA (Ando et al. 2017 ; Millard et al. 2018 ; Qu und Vargas 2015 )

MEA (Ando et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM

Kommerzielle hiPSCCM

Kommerzielle hiPSC-CM MEA (+VSO) (Ando et al. 2017 ; Blinova et al. 2018 )

Kommerzielle hiPSC-CM MEA (Ando et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM MEA (Ando et al. 2017 ; Blinova et al. 2018 ; Kitaguchi et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM MEA (Ando et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM MEA (*VSO) (Ando et al. 2017 ; Blinova et al. 2018 )

MEA (Ando et al. 2017 ; Qu und Vargas 2015 )

(Fortsetzung)

100 nM

FPDc-Verlängerung/ EAD

Antiallergen/antihistaminerg

Diphenhydra min

FPDc-Verlängerung/EAD 8–27 μ M

10–60 nM

FPDcund Repolarisationsverlängerung/ EAD/arrhythmogene Wirkungen

180 nM

FPDcund Repolarisationsverlängerung/ EAD/arrhythmogene Wirkungen

FPDc-Verlängerung/EAD 2,1 μ M

Klinische QT-Verlängerung -

FPDc-Verlängerung/EAD 23 μ M

FPDc-Verlängerung/EAD 1–7 nM

FPD-Verlängerung 95 nM

FPDcund Repolarisationsverlängerung 10 μ M

FPDc-Verlängerung/EAD 40 nM

FPDcund Repolarisationsverlängerung/ EAD 30–950 nM

FPDc-Verlängerung/EAD 950 nM

FPDc und Repolarisationsverlängerung/ EAD/arrhythmogene Wirkungen 5–10 nM

FPDc-Verlängerung/EAD 1,3 μ M

FPDc und Repolarisationsverlängerung 3–30 nM

Kommerzielle hiPSC-CM

Antiemetikum

Dolasetron

Antiementikum/Dopamin- Rezeptor-Antagonist/ hERG-Kanalblocker

Domperidon*

Antipsychotikum/ Neuroleptikum

Droperidol*

Erythromycin Antibiotikum

Fluoxetin Antidepressivum

Antibiotikum

Gatifoxacin

Haloperidol Antipsychotika

JNJ303 IKv7.1 (IKs) Kanalblocker

Antibiotikum/Multi- Kanalblocker

Moxifoxacin

Krebsmedikament (Leukämie)/ Tyrosinkinaseinhibitor

Antiemetikum/Serotonin- Rezeptor-Blocker

Nilotinib

Ondansetron*

Antipsychotika

Paliperidon

Antipsychotikum/ Multi-Kanalblocker

Pimozid*

Antimalariamittel

Chinin-Sulfat

FPDc-Verlängerung/EAD 23 nM

Antipsychotikum/ Serotonin-Rezeptor-Blocker

Risperidon*

Antipsychotika

Sertindol

Tab. 1 (Fortsetzung)

ZELLTYP/SUBTYP METHODE REFERENZ

MIN. EFFEKTIVE KONZ.

MEA (Ando et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM

MEA (Nozaki et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM

MEA (Ando et al. 2017 ; Blinova et al. 2018 ; Hams et al. 2013; Qu und Varps 2015)

MEA (Ando et al. 2017 ; Qu und Varps 2015)

MEA (Ando et al. 2017 ; Kitaguchi et al. 2017 ; Nozaki et al. 2017 )

MEA (Ando et al. 2017 ; Kitaguchi et al. 2017 ; Qu Jt Varps 2015)

MEA (Ando et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM

(Kitaguchi et al. 2017 )

MEA

Kommerzielle hiPSC-CM

MEA (Ando et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM

MEA (Kitaguchi et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM

MEA (Nozaki et al. 2017 ) S. Kussauer et al.

Kommerzielle hiPSC-CM

EFFEKT

EINFLUSS AUF QT-INTERVALL NAME (ART DER) AKTIVITÄT

SUBSTANZKLASSE

3 μ M

FPDc-Verlängerung/EAD

FPDc-Verlängerung/EAD 0,3–10 μ M

100–1000 nM

FPDcund Repolarisationsverlängerung/ Abnahme der SpikeAmplitude

FPDc-Verlängerung/ Verlangsamung der Herzfrequenz 5 μ M

100 nM

FPDcund Repolarisationsverlängerung/ EAD/arrhythmogene Wirkungen

20–300 nM

klinische QTund FPDcVerlängerung EAD

57 nM

FPDc-Verlängerung/EAD

100 nM

Klinische QT-Verlängerung/ multiple Ionenkanaleffekte/ EAD

230 nM

FPDc-Verlängerung/EAD

570 nM

keine Auswirkung auf FPDc oder EAD/Verlangsamung der Herzfrequenzbei hoher Konzentration

Antibiotikum

Sparfoxacin

Anti-Krebsmittel (MagenDarm-Tumoren)/ Tyrosinkinase-Hemmer

Antihistaminikum/ Hl-Rezeptor-Blocker

Anticholinergikum/ Antispasmodikum (Urologie)

Sedativum/Antipsychotikum Multi-Kanalblocker

Sunitinib

Terfenadin*

Terodilin

Anticholinergikum/ Antispasmodikum (Urologie)

Thioridazin

Tolterodin

Anti-Krebs-Mittel (Schilddrüsentumoren) Tyrosinkinase-Inhibitor

Serotonin-Dopamin- Wiederaufnahme-Hemmer

Vandetanib*

Vanoxerine

Antipsychotika

Ziprasidon

Antidepressivum

Amitriptylin

Nicht-QT- verlängernd

Gerinnungshemmend/ entzündungshemmend/ Analgetikum keine Auswirkung auf FPDc oder EAD oder Verlangsamung der Herzfrequenz *

Positive chronotrope Wirkung/ K + und Ca 2+ -Modulation/ FPD-Verkürzung

Digitalis-ähnliche Wirkung, Stimulation der tonischen Kontraktion im Muskel (Kontrastmittel)

1–30 μ M

Positive chronotrope Effekte/ Verlangsamung der Herzfrequenzbei hohen Konzentrationen

Myosin-II-ATPase-Hemmer

Aspirin

BaCl 2

Blebbistatin

EFFEKT

NAME (ART DER) AKTIVITÄT

EINFLUSS AUF QT-INTERVALL

SUBSTANZKLASSE

Mikroelektroden-Arrays:

MEA (Ando et al. 2017 ; Nozaki et al. 2017 )

MEA (Bumdp et al. 2016b; Maillet et al. 2016 )

Kommerzielle hiPSC-CM

Kommerzielle hiPSC-CM/50 % ventrikuläre. 10 % einer Studie Zellen

Patienten abgeleitete Zellen (n/a) (2D-Protokoll)

MEA (Ando et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM

0,3–2,5 μ M

FPDc-Verkürzung/positive chronotrope Effekte

1 μ M

FPDc-Verkürzung/positive chronotrope Effekte/Zunahme der Spike-Amplitude

Antipsychotischer Multi-Kanalblocker

Anthrazyklin/ Chemotherapeutikum

Clozapin*

Keine Auswirkungen auf FPDc oder EAD oder Verlangsamung der Herzfrequenz

Antihistaminikum/ Antiulceranon-Medikament

(Kitaguchi et al. 2017 ; Nozaki et al. 2017 )

MEA

Kommerzielle hiPSC-CM

MEA (Ando et al. 2017 )

MEA (Ando et al. 2017 ; Nozaki et al. 2017 )

MEA (Ando et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM

3–100 nM

Positive chronotrope Effekte/ K + undCa 2+ -Modulation/ FPDc-Verkürzung

Keine Auswirkungen auf FPDc oder EAD oder Verlangsamung der Herzfrequenz

0,1–3 μ M

Positive chronotrope Effekte/ keine Auswirkungen auf FPDc oder EAD

89 nM

Keine Auswirkung auf FPDc oder EAD/Verlangsamung der Herzfrequenz bei hohen Konzentrationen

Automatisierte Patch-Clamp- Methode (Scheel et al. 2014 )

MEA (Ando et al. 2017 )

MEA (Ando et al. 2017 ; Kitaguchi et al. 2017 ; Nozaki et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM

Kommerzielle hiPSC-CM MEA (Nozaki et al. 2017 )

(Kitaguchi et al. 2017 ; Nozaki et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM MEA

MEA (Ando et al. 2017 ; Blinova et al. 2018 ; Kitaguchi et al. 2017 ; Nozaki et al. 2017 ) (Fortsetzung)

Kommerzielle hiPSC-CM

10 μ M

500 nM

0,4 nM-1 μ M

0,3–1 μ M

0,3–3 nM

0,1–1 μ M

Geringere Ableitung/ APD-Verkürzung

FPDc-Verlängerung/EAD

Klinische QT-/FPDc- Verlängerung/Verlangsamung der Herzfrequenz

FPDc-Verlängerung/EAD/ negative chronotrope Effekte

FPDc-Verlängerung/negative chronotrope und positive inotrope Effekte

FPDcund Repolarisationsverlängerung/ arrhythmogene Effekte/ Verlangsamung der Herzfrequenz

Bronchodilator

Doxorubicin

Famotidin

Antiallergen/ antihistaminergh

Isoproterenol

Levocetrizin

Antihistaminerge Hl- Rezeptorblockere/ Multi-Kanalblocker

Antikrebsmittel/ Östrogenrezeptor- modulierend

Loratadin*

Tamoxifen*

Neurotoxisches Medikament/Na, (1.1,1.7, 1.5)-Kanalblocker

Tetrodotoxin (TTX)

Antiarrhythmikum Klasse la/Na-Kanalblocker

Ajmaline

QT-verlängernd

KARDIOVA SKULÄRE

MEDIKATION

Antiarrhythmischer Multi-Kanalblocker der Klasse III

Amiodaron

Antiarrhythmische Klasse ID

Dihydropyridin (DHP; L-Typ) KalziumkanalAgonist

Antiarrhythmitikum Klasse IV/Multi-Kanalblocker

Azimilid*

Bucht K 8644

Bepridil*

METHODE REFERENZ

MIN. EFFEKTIVE KONZ. ZELLTYP/SUBTYP

MEA (Ando et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM

MEA (Ando et al. 2017 ; Blinova et al. 2018 ; Mulder et al. 2018 ; Nozaki et al. 2017 ; Qu und Vargas 2015 )

MEA. (+ Optogenetik) (Ando et al. 2017 ; Hams et al. 2013; Lapp et al. 2017 ; Millard et al. 2018 ) (Egashira et al. 2012 )

MEA, Patch-Clamp (Ando et al. 2017 ; Hams et al. 2013; Millard et al. 2018 ; Qu und Vargas 2015 ) (Acimovic et al. 2018 )

MEA/VSO (Blinova et al. 2018 ; Nozaki et al. 2017 )

Patch-Clamp (Zhang et al. 2019 )

Tab. 1 (Fortsetzung) S. Kussauer

EFFEKT

NAME (ART DER) AKTIVITÄT

EINFLUSS AUF QT-INTERVALL

SUBSTANZKLASSE

740 nM

FPDc-Verlängerung/EAD

Antiarrhythmika der Klasse la/Na-Kanalblocker

Disopyramid*

Kommerzielle hiPSC-CM

0,3–100 nM

FPDc-Verlängerung/ arrhythmogene Wirkungen/ EAD

Antiarrhythmischer Multi-Kanalblocker der Klasse III

Kommerzielle hiPSC-CM/ LQTS-Zellen und Kontrolle (3D-Protokoll)

Kommerzielle hiPSC-CM/CPVT Zellen und Kontrolle (2D und 3D Protokoll)

2–100 nM

FPDc-Verlängerung/EAD/ schwere Herzrhythmusstörungen bei LQTS1PSC-CM

Antiarrhythmikum Klasse III/hERG-Kanalblocker

Dofetilid*

100 nM

FPDc-Verlängerung/EAD/ Abnahme der SpikeAmplitude

Antiarrhythmikum Klasse Ic/Multi-Kanalblocker

Kommerzielle hiPSC-CM

0,2–100 nM

FPDc-Verlängerung/EAD/ arrhythmieähnliche Ereignisse

Antiarrhythmikum Klasse III/Multi-Kanalblocker

Doppelreporter- Zelllinie, Subtypen ventrikulär, atrial, nodal. TBX5 Nkx2 5

Kommerzielle hiPSC-CM MEA (+ Optogenetik) (Lapp et al. 2017 ; Millard et al. 2018 )

MEA (Ando et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM

MEA (Ando et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM

APD-Verlängerung/negative chronotrope Effekte 1 μ M

Antianginös/If- Kanalblocker/ herzfrequenzsenkend

300 nM

3–15 nM

12 μ M

FPDc-Verlängerung

FPD-Verlängerung/ Verlangsamung der Herzfrequenz

FPD Prologation/EAD

E-4031

Flecainid

Ibutilid*

Ivabradin

JNJ3O3 IKv7.1 (Ks)-Kanalblocker

Antihypertensiv, antianginös, L-Typ Ca-Kanalblocker

Antiarrhythmikum Klasse Ia/Na-Kanalblocker

Prenylamin

Procainamid

EFFEKT

NAME (ART DER) AKTIVITÄT

EINFLUSS AUF QT-INTERVALL

SUBSTANZKLASSE

Mikroelektroden-Arrays:

(Ando et al. 2017 ; Blinova et al. 2018 ; Hams et al. 2013; Kitaguchi et al. 2017 ; Lapp et al. 2017 ; Millard et al. 2018 ; Nozaki et al. 2017 ) (Navarrete et al. 2013 )

(Ando et al. 2017 ; Blmova et al. 2018b; Kitaguchi et al. 2017 ; Millard et al. 2018 ; Nozaki et al. 2017 ; Qu und Vargas 2015 )

(3D-Protokoll) MEA (+ Optogenetik)/ Niedrige Impedanz MEA

Kommerzielle hiPSC-CM Fibroblasten- denvierte iPSC-CM (67 % ventrikulär. 5 % nodal. 28 % atrial)

0,05–10 μ M

FPDc und Repolarisationsverlängerung/ EAD/arrhythmogene Wirkungen/Abnahme der Spike-Amplitude/ verlangsamter AP-Anstieg

Antiarrhythmischer Multi-Kanalblocker der Klasse Ia

Quinidin*

Kommerzielle hiPSC-CM MEA

0,3 μ M. klinische Konz. <100 pM

FPDcund Repolarisationsverlängerung/ klinische QT-Verlängerung

Kommerzielle hiPSC-CM MEA (Ando et al. 2017 )

(Ando et al. 2017 ; Blinova et al. 2018 ; Lapp et al. 2017 ; Qu und Vargas 2015 ) (Navarrete et al. 2013 )

Niedrige Impedanz MEA/MEA (+Optogenetik)

Kommerzielle hiPSC-CM Fibroblasten- abgeleitete iPSC-CM (67 % ventrikulär. 5 % nodal. 28 % atrial) (3D-Protokoll)

Patch-Clamp (Zhang et al. 2019 )

Doppelreporter- Zelllinie, verschiedene Subtypen (ventrikulärer Phänotyp) (2D-Protokoll)

Kommerzielle hiPSC-CM MEA (Kitaguchi et al. 2017 ; Nozaki et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM MEA (Ando et al. 2017 )

(Kitaguchi et al. 2017 ; Nozaki et al. 2017 ) (Fortsetzung)

0,1–0,6 μ M

FPDc Prologation/EAD

Antianginös/Multi- Kanalblocker

Ranolazin*

Antiarrhythmikum Klasse HI

1,6–15 μ M; 100 μ M

Repolarisationsverlängerung/ EAD/arrhythmogene Wirkungen/hERG- Kanalblocker

Antiarrhythmikum/ Beta- Adrenorezeptorenblocker

Sematilid

Sotalol*

3–30 nM

APD-Verlängerung/teilweise arrhythmogene Wirkungen

Antiarrhythmikum der Klasse III/Kardioversion des Vorhoffimmerns/ Kaliumkanalblocker im Vorhof

Vemakalant

90 nM

100 nM

FPDc-Verlängerung/negative chronotrope Effekte

FPDc-Verkürzung

FPD-Verkürzung/ Verlangsamung der Herzfrequenz

Kommerzielle hiPSC-CM MEA

1–3 μ M

FPDc-Verkürzung negative chronotrope Effekte/ Membranhyperpolarisation

ZD72SS IfKanalblocker

Antiarrhythmikum/ Antihypertensivum/ antianginös/ Cav1.2-Hemmer

Antiarrhytmikum

QT-verlängernd Diltiazem*

Dronedaron

Vasodilator/öffnet K ATP

Levocromakal im

METHODE REFERENZ

MIN. EFFEKTIVE KONZ. ZELLTYP/SUBTYP

MEA +Optogenetik (Lapp et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM

Tab. 1 (Fortsetzung) S. Kussauer

EFFEKT

NAME (ART DER) AKTIVITÄT

EINFLUSS AUF QT-INTERVALL

SUBSTANZKLASSE

MEA (+VSO)/ Patch-Clamp (Ando et al. 2017 ; Blinova et al. 2018 ) (Acimovic et al. 2018 )

Kommerzielle hiPSC-CM CP\T-Zellen und Kontrolle (2Dund 3D-Protokoll)

MEA (Ando et al. 2017 ; Blinova et al. 2018 ; Harris et al. 2013 ; Millard et al. 2018 ; Nozaki et al. 2017 ; Qu und Vargas 2015 )

MEA (Ando et al. 2017 ; Kitaguchi et al. 2017 ; Nozaki et al. 2017 )

(Ando et al. 2017 ; Hams et al. 2013; Millard et al. 2018 ; Scheel et al. 2014 )

MEA/ automatisierte Patch-Clamp- Methode

MEA (Ando et al. 2017 )

MEA (Kitaguchi et al. 2017 ; Nozaki et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM

Kommerzielle hiPSC-CM MEA (Kitaguchi et al. 2017 ; Nozaki et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM MEA (Nozaki et al. 2017 )

Kommerzielle hiPSC-CM MEA (+Optogenetik)/ Patch-Clamp (Ando et al. 2017 ; Hams et al. 2013; Lapp et al. 2017 . Mulder et al. 2018 )

100 μ M

verlangsamter AP-Anstieg/ FDP nicht betroffen

Lidocain Lokalanästhetikum/ Antiarrhythmikum Klasse Ib/selektiver Na-Blocker

100 μ M

Antiarrhythmikum/ Antihypertensivum/ ßl-Adreno-Rezeptorblocker keine Auswirkungen auf FPD oder EAD/ Herzrhythmusstörungen/ hERG-Block bei höheren Konzentrationen

Metoprolol*

μ M.

Verringerung der SpikeAmplitude, Verlangsamung der Herzfrequenz und FPD-Verlängerung bei hohen Konzentrationen

Antiarrhythmikum Klasse Ib/hERG-Kanalblocker

Mexiletin*

FPDc-Verlängerung/positive chronotrope Effekte 0,12–1 μ M

Antianginös/ antihypertensiv/Multi- Kanalblocker

Mibefradil

0,02–1 μ M

FPDc-Verkürzung/positive chronotrope Effekte

Gefäßerweiternde Wirkung/ Blockierung des L-Typ-CaKanals

Nifedipin*

FPDc-Verkürzung 5nM

Antihypertensivum/L-Typ- Ca-Kanalblocker

Nitrendipin*

FPD-Verkürzung/positive chronotrope Effekte 3 μ M

NS-1643 hERG-Kanal-Aktivator

FPD(c)-Verkürzung/ Verlangsamung der Herzfrequenz 10–100 nM

Herzglykosid/Na + -K +ATPase-Hemmer

EAD/negative chronotrope Effekte 10 μ M

Antiarrhythmikum Klasse II/Betarezeptorenblocker

0,02–0,3 μ M; 1 μ M

FPDc-Verkürzung/Positive chronotrope Effekte/ APD 20und APD 90Verkürzung

Antirrhythmikum Klasse VI/Multi-Kanalblocker

Ouabain

Propranolol

Verapamil*

Mikroelektroden-Arrays: Ein wertvolles Instrument zur Analyse von aus Stammzellen gewonnenen Kardiomyozyten

gesunden Spendern stammen, eine ganze Population mit vielfältigen genetischen und epigenetischen Hintergründen repräsentieren können. Ein direkter Vergleich zwischen Patienten und von Patienten stammenden hiPSC-CMs hinsichtlich ihrer Reaktion auf kardiogene Medikamente wurde von Stillitano et al. veröffentlicht, wobei die Arbeitsgruppe die medikamenteninduzierte QT-Verlängerung durch Sotalol bei gesunden Personen mithilfe von CMs untersuchte, die aus individuellen hiPSCs gewonnen wurden. In der Tat bildeten die hiPSC-CMs den Phänotyp in vitro nach, spezifsch für die Empfndlichkeit (hoch und niedrig für Sotalol) jedes Individuums (Stillitano et al. 2018). Ebenso konnte die Eignung der Methode und eine positive Korrelation zwischen Probanden und von Probanden abgeleiteten hiPSC-CMs für Moxifoxacin-induzierte kardiale Effekte (Shinozawa et al. 2017) und auch für Doxorubicin-induzierte Effekte auf Gesamtzellebene (Burridge et al. 2016) gezeigt werden. Trotz der Tatsache, dass hiPSC-CMs nachweislich Phänotyp und Pathologie entsprechend ihrer Spenderspezifkationen widerspiegeln, sollte erwähnt werden, dass sich mit Zellen von gesunden Spendern die für kranke Patienten relevanten Arzneimittelreaktionen nur teilweise vorhersagen lassen. Blinova et al. haben die Unterschiede der medikamenteninduzierten QT-Verlängerung zwischen den erzeugten Zellen verglichen.

Von erkrankten (LQT1) und gesunden Individuen, wobei letztere nicht zwangsläufg arrhythmische Ereignisse aufweisen. Klinische pharmakologische und elektrophysiologische Analysen von medikamentenvermittelten Reaktionen (Dofetilid und Moxifoxacin) wurden mit In-vitro-Daten von individuellen hiPSC-CMs verglichen, wobei sich keine signifkanten Korrelationen für Steigungen und Basislinienparameter der APD zeigten. Dies könnte auf die Unreife und angeborene Variabilität der generierten hiPSC-CMs zurückzuführen sein (Blinova et al. 2019).

Bei der Entwicklung einer neuen Klassifzierung zur Einstufung des torsadogenen Risikos auf der Grundlage von Arzneimitteltests für 60 Substanzen unter Verwendung von hiPSC-CMs und der MEA-Plattform konzentrierten sich Ando et al. auf die freie therapeutische Arzneimittelkonzentration. In der Studie wurden Unterschiede zwischen der freien Arzneimittelkonzentration im Zellkulturmedium als In-vitro-Parameter und der freien effektiven therapeutischen Plasmakonzentration als In-vivo-Parameter berücksichtigt. Es wird angenommen, dass diese freie Wirkstoffkonzentration aufgrund der unterschiedlichen Proteinbindungsfraktionen der getesteten Wirkstoffe variiert, was wiederum auf den Unterschieden in den Plasmakonzentrationen zwischen menschlichem Blut und Kulturmedium beruht (Ando et al. 2017).

Der Einfuss der Variabilität von Zellmodellen wurde von Zeng und Kollegen weiter untersucht, die hiPSC-abgeleitete CMs unterschiedlichen Geschlechts und ethischer Herkunft

verwendeten und intersexuelle Unterschiede in der Reaktion auf Medikamente feststellten (Zeng et al. 2019). In ähnlicher Weise wurde gezeigt, dass die Variabilität von Spender zu Spender das Ergebnis der Kardiotoxizitätsbewertung beeinfusst. In dieser Studie wurden hiPSC-CMs von 43 Personen verwendet, um die Wirkung mehrerer Medikamente und Verbindungen zu untersuchen (Burnett et al. 2019). Die Autoren kommen zu dem Schluss, dass dieser populationsbasierte Ansatz bevorzugt werden sollte, um den Nachteil der Variabilität von Spender zu Spender zu umgehen und die Ergebnisse aus klinischen Studien besser widerzuspiegeln. Darüber hinaus deuten diese Daten darauf hin, dass nicht alle hiPSC-CM-Modelle für pharmakologische Analysen geeignet sein könnten, und es wird dringend empfohlen, vor der Verwendung humaner iPSCs für CIPA-Studien vorab Akzeptanzkriterien festzulegen.

5 Personalisierte Medizin

Mehrere Studien haben die Vorteile der hiPSC-CM- und MEA-Technologie aufgezeigt, die diesen Ansatz als Technik für die Entwicklung der personalisierten Medizin als präzisen therapeutischen Ansatz nahelegen. Im Rahmen des Konzepts der personalisierten Medizin werden von Patienten stammende hiPSCs durch Reprogrammierung somatischer Zellquellen wie Fibroblasten, Blutzellen oder Keratinozyten gewonnen und zur Differenzierung in Kardiomyozyten veranlasst, wie in Abb. 2 dargestellt. Nachdem Yamanaka et al. die ersten pluripotenten Stammzellen aus Fibroblasten entwickelt hatten, blieb das Protokoll für die Erzeugung von hiPSCs in etwa gleich. Die Verabreichung der so genannten Yamanaka-Faktoren (Oct4, Sox2, Klf4 und c-Myc), die mit der Entwicklung von ESC zusammenhängen, führt zur Einleitung der Pluripotenz, indem die Expression somatischer Gene verringert wird, gefolgt von metabolischen und morphologischen Veränderungen (Takahashi und Yamanaka 2006). Während der Reifung der hiPSCs steigt die Expression endogener Pluripotenzgene an, was bei erfolgreicher Integration zu stabilisierten hiPSC-Kolonien führt, die eine optimale Quelle für die Erzeugung von Zellen aller drei Keimschichten darstellen (Lodrini et al. 2020). Trotz des Risikos der Tumorbildung und der unkontrollierten Differenzierung oder unvollständigen Reprogrammierung sind hiPSCs ein vielversprechender Kandidat für das kardiale Tissue Engineering. Aufgrund ihrer leicht zugänglichen Zellquellen (nichtinvasive Hautbiopsie), ihrer unbegrenzten Proliferationsfähigkeit und ihrer mit ESCs vergleichbaren Pluripotenz sind sie eine geeignete Alternative zu primären adulten CMs. Bei Letzteren wurde festgestellt, dass sie sich bei der In-vitro-Kultur entdifferenzieren, was beispielsweise zu einem Rückgang der sarkomeren Strukturen führt (Cerbai et al. 2001; Hoppe 1998). Darüber hinaus ist der Zugang zu

Abb. 2 MEA-Technologie in der personalisierten Medizin. Schematischer Einsatz von patienteneigenen Zellen für die Erzeugung von aus pluripotenten Stammzellen gewonnenen Kardiomyozyten in Kombination mit der MEA-Technologie. Im Anschluss an die iPSC-Produktion

menschlichem Herzgewebe begrenzt und die Isolierung einer ausreichenden Anzahl von Kardiomyozyten für die Durchführung von In-vitro-Untersuchungen ist eine Herausforderung.

Nach erfolgreicher Reprogrammierung und kardialer Differenzierung der vom Patienten stammenden hiPSCs werden die Zellen durch MEA-Analysen charakterisiert und die wirksamen Medikamentenkonzentrationen bewertet (Abb. 2). Parallel dazu ermöglicht diese Plattform eine kardiale Risikobewertung während der Entwicklung neuer Medikamente, die wiederum wichtige Informationen für die Etablierung personalisierter Arzneimitteltherapien liefern kann. Mit dieser Strategie können nicht nur die vielversprechendsten pharmazeutischen Behandlungen identifziert werden, sondern auch unerwünschte Arzneimittelwirkungen erkannt und verhindert werden. Bei diesem Ansatz sollen aus hiPSCs gewonnene Herzzellen ihre körpereigenen Gegenstücke imitieren. Die Auslösung medikamentös induzierter lebensbedrohlicher Arrhythmien in Kombination mit Daten aus der Krankheitsmodellierung, unter Verwendung von aus Patienten gewonnenen hiPSC-CMs, kann die bestehenden klinischen Diagnose- und Therapieinstrumente ergänzen.

werden MEA-Systeme zur Charakterisierung von hiPSC-CMs und/ oder zur Bewertung der optimalen pharmakologischen Intervention eingesetzt, einschließlich der Vorhersage möglicher schwerer Nebenwirkungen

Darüber hinaus können diese charakterisierten patienteneigenen Zellen für individuelle Zelltherapien und Transplantationen eingesetzt werden, wenn sie als autologe Zellquelle verwendet werden, um immunologische Einschränkungen zu überwinden. Da die Herzmuskelzellen beim Menschen und anderen Säugetieren eine sehr begrenzte Fähigkeit zur Selbsterneuerung als Reaktion auf Verletzungen aufweisen, verglichen mit der hohen Regenerationsfähigkeit bei niederen Wirbeltieren (Choi und Poss 2012), ist die Zelltherapie eine grundlegende und vielversprechende therapeutische Anwendung. Die therapeutischen Ergebnisse von Zelltherapien können durch Methoden wie Genome Editing zur Reparatur von patienteneigenen Zellen verbessert werden (van den Brink et al. 2019). Eines der Hauptprobleme für eine erfolgreiche Zelltherapie ist jedoch das verwendete Reprogrammierungsprotokoll, das auf integrierten Gentransfertechniken wie Retroviren oder Lentiviren basiert, die im Vergleich zu nicht-integrierenden Techniken ein höheres Risiko für Insertionsmutationen und unkontrollierte Nebenwirkungen bergen (Lodrini et al. 2020; Nakao et al. 2020).

All of Us, früher bekannt als Precision Medicine Initiative, wurde 2015 als Zusammenschluss der US-amerikani-

S. Kussauer et

Mikroelektroden-Arrays: Ein wertvolles Instrument zur Analyse von aus Stammzellen gewonnenen Kardiomyozyten

schen National Institutes of Health (NIH) und mehrerer Forschungszentren mit dem Ziel ins Leben gerufen, klinische Krankheitsphänotypen mit genetischen Daten und dem Einfuss verschiedener Lebensbedingungen (Lebensstil und Umwelt) zu verknüpfen/zu korrelieren, um Subpopulationen mit vergleichbarer Inzidenz, Progression und Heilungschancen zu klassifzieren und so die Therapien zu verbessern (Chen et al. 2016; Collins und Varmus 2015; Jaffe 2015). Neben der Genomsequenzierung ist die technologische Kombination von aus Patienten gewonnenen hiPSC-CMs mit der MEA-Plattform ein vielversprechendes Instrument zur Erreichung dieser Ziele. Die Einbeziehung von Patienten auch mit extremen phänotypischen Ausprägungen spiegelt die Variabilität der Krankheitsschwere wider und verbessert das Verständnis von Korrelationen zwischen Spendern und generierten hiPSC-CMs (Blinova et al. 2019).

Darüber hinaus ist ein individuelles KardiotoxizitätsScreening als Teil des Konzepts der personalisierten Medizin von entscheidender Bedeutung, da gesunde Menschen nicht die gleiche Reaktion auf das Medikament sowie die gleiche Wahrscheinlichkeit und das gleiche Ausmaß von Nebenwirkungen, wie z. B. OT-Verlängerung, zeigen (Blinova et al. 2019). Darüber hinaus muss die genetische und nicht-genetische Variabilität berücksichtigt werden, da sich gezeigt hat, dass nicht nur Gene (wie bei der Sequenzierung des gesamten Genoms), sondern auch epigenetische Modulationen, die durch die umgebenden Umweltfaktoren verursacht werden, zur Krankheitsentstehung, zum Krankheitsrisiko und zum Krankheitsverlauf beitragen und somit die entsprechenden Therapien beeinfussen (Smith und White 2014).

Schließlich wird die personalisierte Medizin helfen zu verstehen, warum Patienten mit bestimmten Mutationen oder einem einzelnen Nukleotidpolymorphismus ein höheres Komplikationsrisiko haben oder warum Patienten mit derselben genetischen Veränderung unterschiedlich auf dieselbe klinische Behandlung ansprechen (Chen et al. 2016).

6 hiPSCs als In-vitro-Zellmodelle für CVDs

Da Herz-Kreislauf-Erkrankungen weltweit die Haupttodesursache sind, ist es von größter Bedeutung, die zugrunde liegenden Mechanismen zu verstehen, um etablierte Therapien zu verbessern und neue Behandlungsmöglichkeiten zu entwickeln. Menschliche iPSC-Zellen, die von erkrankten Patienten oder gesunden Spendern stammen, stellen ein wertvolles In-vitro-Modell zur Untersuchung der CVD-Pathologie dar (Ebert und Svendsen 2010). Diese hiPSC-Zelllinien, die aus dermalen Fibroblasten oder Blutzellen stammen, weisen einen krankheitsspezifschen Phäno- und/oder Genotyp auf und spiegeln daher die physiologischen Eigenschaften wider, die der jeweiligen Krankheit zugeschrieben werden (Liang

et al. 2013). Dies unterstützt unser Verständnis des Zusammenhangs zwischen dem Genotyp und dem zellulären Phänotyp bei erkrankten Patienten.

Die Kombination von hiPSC-Zellmodellen mit neuartigen genetischen Ansätzen ermöglicht weitere Einblicke in die pathogenen Mechanismen. So wurde beispielsweise CRISPR/Cas9-Genome Editing eingesetzt, um die Auswirkungen bestimmter Mutationen im Zusammenhang mit dem Long-QT-Syndrom aufzuklären (Bellin et al. 2013). Umgekehrt können diese krankheitsspezifschen Punktmutationen in von Stammzellen abgeleiteten CMs induziert und repliziert werden, um ihre Auswirkungen auf die Zellphysiologie zu untersuchen. Während die Einbringung des Gendefekts abnorme AP-Muster verursacht, führt die Korrektur der Mutation zu einer Normalisierung der elektrophysiologischen Parameter (Bellin et al. 2013). In ähnlicher Weise ermöglichen Gene Editing-Ansätze die Erzeugung geeigneter Kontrollen, die von denselben hiPSCs stammen, sich aber in der interessierenden Mutation (die vermutlich die Krankheit verursacht) unterscheiden. Auf diese Weise können Variationen des genetischen und epigenetischen Hintergrunds beim Vergleich von hiPSCs von gesunden Spendern und erkrankten Patienten vermieden werden (van den Brink et al. 2019). Van den Brink et al. analysieren verschiedene Methoden der Gentechnik bei der hiPSC-basierten Krankheitsmodellierung. Darüber hinaus tragen transgene Zellmodelle dazu bei, die krankheitsbedingten Auswirkungen von kardiogenen Medikamenten darzulegen, die sowohl positive therapeutische Ergebnisse als auch schädliche Nebenwirkungen zeigen. Die Verwendung von patientenspezifschen In-vitro-Zellmodellen ermöglicht auch die Erkennung möglicher Unterschiede im Ansprechen auf Medikamente und hilft, die klinische Anfälligkeit von Hochrisikogruppen zu klären (Brandão et al. 2017; Liang et al. 2013).

6.1 Selektiver Überblick über aktuelle iPSC-basierte Zellmodelle für CVDs

Im Jahr 2013 erstellten Liang und Kollegen eine Bibliothek von hiPSC-abgeleiteten CMs, die von verschiedenen Patienten mit erblichen Herz-Kreislauf-Erkrankungen stammen, darunter familiäre dilatative Kardiomyopathie, erbliches Long-QT-Syndrom und familiäre hypertrophe Kardiomyopathie. Nach der Bewertung der Toxizität von Herzmedikamenten stellten sie fest, dass diese Patienten anfälliger für kardiotrope Medikamente sind und im Vergleich zu gesunden Personen häufger lebensbedrohliche Arrhythmien entwickeln (Liang et al. 2013). Auch das Jervell- und Lange-Nielsen-Syndrom ist eine der schwersten Herzrhythmusstörungen, die mit verzögerter Repolarisierung und ventrikulären Tachykardien einhergeht. Um neue Erkennt-

nisse über diese vererbte CVD zu gewinnen, wurde ein hiPSC-In-vitro-Modell etabliert und mittels Patch-Clampund MEA-Technologie analysiert, wobei sich eine erhöhte Empfndlichkeit gegenüber pro-arrhythmischen Medikamenten zeigte (Zhang et al. 2014).

In den letzten Jahren sind kardiale Ionenkanalopathien in den Vordergrund der kardiovaskulären Forschung gerückt, und es wurden mehrere hiPSC-basierte Krankheitsmodelle für mechanistische In-vitro-Studien erstellt. In diesem Zusammenhang ist das Long-QT-Syndrom das häufgste. Entsprechende hiPSC-Zellmodelle wurden erstmals im Jahr 2010 etabliert und zeigten signifkant erhöhte APD in ventrikulären und atrialen Zellen (Moretti et al. 2010). In einer anderen Studie wurden hiPSC-Zellen mit Long-QT-Syndrom mit kleinen Molekülen behandelt, gefolgt von FPD-Aufzeichnungen mit einem MEA-System. Die beobachteten Veränderungen der FPD nach der Behandlung mit dem Wirkstoff ermöglichten die detaillierte Charakterisierung der Rolle spezifscher Ionenkanäle, die am Pathomechanismus beteiligt sind (Egashira et al. 2012). Eine weitere Kanalopathie, die in vitro mit aus Patienten gewonnenen hiPSCs simuliert wird, ist die katecholaminerge polymorphe ventrikuläre Tachykardie, die durch eine abnorme Ca2+-Signalübertragung gekennzeichnet ist (Liu et al. 2008).

Neben der Kanalopathie haben Forscher auch Krankheitsmodelle für strukturelle Myopathien wie die familiäre dilatative Kardiomyopathie und die hypertrophe Kardiomyopathie entwickelt. Letztere ist mit Kammerfimmern verbunden, das durch ventrikuläre Arrhythmien ausgelöst wird und zum plötzlichen Herztod führen kann. Obwohl die detaillierten pathophysiologischen Mechanismen nach wie vor schwer fassbar sind, wurde festgestellt, dass bestimmte Mutationen zur Entstehung der hypertrophen Kardiomyopathie beitragen. hiPSC-abgeleitete CMs, die diese genetische Disposition aufweisen, besitzen eine veränderte Sarkomeranordnung und beeinträchtigte elektromechanische Eigenschaften, z. B. eine verzögerte Depolarisation und Ca2+-Signalisierung (Carvajal-Vergara et al. 2010; Lan et al. 2013). Für die dilatative Kardiomyopathie wurden mehrere Mutationen nachgewiesen, die für die Krankheitsentwicklung verantwortlich sind und daher für die Generierung entsprechender hiPSC-Zellmodelle verwendet wurden. Dazu gehören MYH7, TnnT, LMNA (Laminin A/c), Desmin, Titin und RBM20 RNA-Bindungsmotiv-Protein 20 (Hinson et al. 2015; Siu et al. 2012; Streckfuss-Bömeke et al. 2017; Sun et al. 2012; Wyles et al. 2016; Yang et al. 2018). Strukturelle Analysen dieser mutationsinduzierten Zellmodelle zeigten eine vergrößerte Zellgröße, eine gestörte Kalziumverarbeitung und eine veränderte Sarkomerorganisation (Giacomelli et al. 2017; Streckfuss-Bömeke et al. 2017).

Außerdem wurden hiPSC-CMs von Patienten mit Duchenne-Muskeldystrophie erzeugt, um die molekularen Mechanismen der Dystrophie zu untersuchen. Kardiomyo-

zyten, die aus hiPSCs von Patienten gewonnen wurden, zeigten einen phänotypischen Mangel an Dystrophin, erhöhte Ca2+-Werte und eine erhöhte Apoptose (Lin et al. 2015).

Im Gegensatz zur Erzeugung von hiPSC-Modellen aus patienteneigenen Zellen ermöglichen neuartige GeneEditing-Ansätze die Manipulation von Zellen zur Simulation des Geno- und Phänotyps mutationsbedingter CVDs, unabhängig von der Verfügbarkeit von Patientengewebematerial. So haben de la Roche et al. mit Hilfe von CRISPR/ Cas9 die Mutation A735V in das SCN5A-Gen eingeführt, um ein In-vitro-Modell für das Brugada-Syndrom zu schaffen. Differenzierte CMs wiesen eine irreguläre Elektrophysiologie auf, einschließlich einem verlangsamten AP-Anstieg und einer verringerten Natriumstromdichte (de la Roche et al. 2019). In ähnlicher Weise wurde das Gen-Editing erfolgreich in von Patienten stammenden hiPSC-CMs angewandt, die an Morbus Fabry leiden, um die funktionellen Folgen der zugrunde liegenden Gendefekte zu analysieren (Birket et al. 2019).

Die Krankheitsmodellierung hilft nicht nur bei der Aufdeckung der molekularen Pathomechanismen, sondern kann auch die Auswirkungen auf die Zellmorphologie und -funktionalität aufklären. CMs, die aus hiPSCs von Patienten mit hypertropher Kardiomyopathie stammen, wurden als Mikrogewebe kultiviert und einer Analyse der Kontraktionskraft unterzogen. Die Induktion einer mechanischen Überbelastung zeigte, dass die hypertrophe Kardiomyopathie die Dysfunktion der Zellkontraktilität verstärkt (Ma et al. 2018). In ähnlicher Weise etablierten Caluori et al. ein korrelatives System mit einer MEA-Plattform und einem Rasterkraftmikroskop, um die Topografe, den Pulsdruck und die elektrischen Ereignisse in hiPSC-CMs von Patienten mit dilatativer Kardiomyopathie zu untersuchen (Caluori et al. 2019).

Da die CIPA-Initiative darauf abzielt, In-vitround In-silico-Simulationen zu kombinieren, ist die computergestützte Krankheitsmodellierung ein weiterer Ansatz, um die Zuverlässigkeit der in Nasslaborexperimenten erzielten Ergebnisse/Vorhersagen zu verbessern. Für das Long-QT-Syndrom wurde eine In-silico-Analyse durchgeführt, um das in erkrankten hiPSC-CMs gefundene Verhalten nachzubilden. Die gewonnenen in silico-Daten der zellulären Elektrophysiologie waren mit den experimentellen Ergebnissen vergleichbar, was die Bedeutung der Synergie von Zellkulturstudien und In-silico-Simulationen unterstreicht (Paci et al. 2018).

7 Schlussfolgerung und Zukunftsperspektive

In den letzten Jahren haben humane iPSCs eine zunehmend wichtige Rolle bei der Erforschung von Herzerkrankungen und -funktionen, der Herzentwicklung und bei der Ent-

S. Kussauer et al.

Mikroelektroden-Arrays: Ein wertvolles Instrument zur Analyse von aus Stammzellen gewonnenen Kardiomyozyten

deckung neuer pharmakologischer Wirkstoffe übernommen (Casini et al. 2017; Edwards et al. 2018; Satsuka und Kanda 2019; Zhang et al. 2019). Dazu gehört auch die detaillierte Charakterisierung der elektrophysiologischen Eigenschaften von CMs, die aus diesen hiPSCs gewonnen wurden. Die MEA-Technologie ermöglicht eine nicht-invasive und markierungsfreie Analyse elektrisch aktiver Zellen und ist daher zu einer häufg verwendeten Plattform für die Bewertung elektrischer Parameter in CMs in vitro geworden. Darüber hinaus ist der MEA-basierte Nachweis nicht nur auf zelluläre Monolayer beschränkt, sondern kann auch zur Messung von Gewebeschnitten aus Herz und Gehirn oder Organoiden verwendet werden, um die Bedingungen in vivo besser widerzuspiegeln. Somit bieten MEA-Systeme die Möglichkeit für Organ-on-a-Chip-Engineering und erleichtern die klinische Umsetzung der in vitro gewonnenen Daten (Zhang et al. 2018).

Die MEA-Technologie ermöglicht Hochdurchsatzmessungen, die für die Entwicklung und Identifzierung neuer therapeutischer Wirkstoffe in der kardiovaskulären Forschung hilfreich sind. MEA-Systeme und hiPSC-CMs haben sich zu einem Dream-Team entwickelt, das bereits erfolgreich für die Modellierung von Krankheiten und pharmakologische Studien eingesetzt wurde. In dieser Hinsicht bieten hiPSC-basierte MEA-Plattformen einen vielversprechenden Ansatz für die Etablierung einer personalisierten Medikation, die die Möglichkeit einer therapeutischen Intervention bietet, die speziell auf die Bedürfnisse des Patienten abgestimmt ist (Chen et al. 2016; Sanzo et al. 2017; Hamazaki et al. 2017).

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Inhaltsverzeichnis

Kardiomyozyten

1 Einleitung

Patch-Clamp-Aufnahmen

2.3 Ganzgewebemessung mit extrazellulären Elektroden

5 Personalisierte Medizin

7 Schlussfolgerung und Zukunftsperspektive

Literatur