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Aufgrund der immer kleiner werdenden Größe elektronischer Geräte und Systeme hat die rasante Entwicklung von mikro- und nanobasierten Technologien und Geräten an Dynamik gewonnen. Ein solches Gerät ist die Rasterkraftmikroskopie (AFM), die biologische Oberflächen scannen und topografische oder biomechanische Informationen sowohl im Nano- als auch im Mikrometerbereich abrufen kann 1,2. Zu seinen umfangreichen Funktionen gehört, dass dieses Werkzeug sowohl als Mikro- als auch als Nano-Eindringkörper betrieben werden kann, um Informationen über die mechanischen Eigenschaften verschiedener biologischer Systeme zu erhalten 3,4,5,6. Die Daten werden durch physischen Kontakt mit der Oberfläche durch eine mechanische Sonde gesammelt, die an ihrer Spitze7 nur etwa 1 nm betragen kann. Die resultierende Verformung der Probe wird dann basierend auf der Eindringtiefe der Cantilever-Spitze und der auf die Probe8 ausgeübten Kraft angezeigt.
Arthrose (OA) ist eine langfristige degenerative chronische Erkrankung, die durch eine Verschlechterung des Gelenkknorpels in den Gelenken und dem umliegenden Gewebe gekennzeichnet ist, was zu einer vollständigen Freilegung der Knochenoberflächen führen kann. Die Belastung durch Open Access ist erheblich; derzeit leidet die Hälfte aller Frauen und ein Drittel aller Männer ab 65 Jahren an OA9. Traumata, Fettleibigkeit und die daraus resultierende veränderte Biomechanik des Gelenks10 bestimmen die Degeneration des Gelenkknorpels, die als häufiges Endergebnis angesehen wird. Die bahnbrechende Studie von Ganz et al. postulierte, dass die frühen Schritte des OA-Prozesses die biomechanischen Eigenschaften des Knorpels beinhalten könnten11, und seitdem haben Forscher diese Hypothese bestätigt12. Ebenso ist es allgemein anerkannt, dass die biomechanischen Eigenschaften des Gewebes funktionell durch die ultrastrukturelle Organisation sowie durch Zell-Zell- und Zell-Matrix-Übersprechen orchestriert werden. Jede Veränderung kann sich dramatisch auf die gesamte biomechanische Funktion des Gewebes auswirken13. Bisher ist die Arthrose-Diagnose klinisch und basiert auf der Röntgenaufnahme14. Dieser Ansatz hat zwei Seiten: Erstens erschwert das Fehlen einer definierten degenerativen Cut-off-Schwelle zur Formulierung der Diagnose Arthrose die Quantifizierung der Erkrankung, und zweitens mangelt es den bildgebenden Verfahren an Sensitivität und Standardisierung und sie können lokalisierte Knorpelschäden nicht erkennen15,16,17. Dazu hat die Beurteilung der mechanischen Eigenschaften des Knorpels den entscheidenden Vorteil, dass sie einen Parameter beschreibt, der sich im Verlauf der Arthrose unabhängig von der Ätiologie der Erkrankung verändert und bereits in einem sehr frühen Stadium einen direkten Einfluss auf die Gewebefunktionalität hat. Eindringinstrumente messen die Kraft, mit der das Gewebe dem Einzug widersteht. Dies ist in der Tat kein neues Konzept; Die frühesten Studien stammen aus den 1980er und 1990er Jahren. In dieser Zeit deuteten zahlreiche Studien darauf hin, dass Eindringinstrumente, die für die arthroskopischen Messungen von Gelenkknorpel konzipiert sind, gut geeignet sein könnten, degenerative Veränderungen des Knorpels zu erkennen. Bereits vor 30 Jahren konnten einige Studien zeigen, dass Indentationsinstrumente in der Lage sind, in vivo Veränderungen der Knorpeloberfläche während der Gewebedegeneration durch Drucksteifigkeitsmessungen während der Arthroskopie zu erkennen18,19,20.
Die AFM-Einkerbung (AFM-IT) des Gelenkknorpels gibt Aufschluss über eine zentrale mechanische Eigenschaft des Gewebes, nämlich die Steifigkeit. Hierbei handelt es sich um einen mechanischen Parameter, der den Zusammenhang zwischen einer aufgebrachten, zerstörungsfreien Belastung und der daraus resultierenden Verformung des eingedrückten Gewebebereichs21 beschreibt. Es hat sich gezeigt, dass AFM-IT in der Lage ist, altersabhängige Veränderungen der Steifigkeit in makroskopisch nicht beeinflussten Kollagennetzwerken zu quantifizieren und somit zwischen den pathologischen Veränderungen zu unterscheiden, die mit dem Ausbruch von Arthrose verbunden sind (Grad 0 auf der Outerbridge-Skala im Gelenkknorpel)22. Wir haben bereits gezeigt, dass AFM-ITs auf der Grundlage der räumlichen Chondrozytenorganisation als bildbasierter Biomarker für die frühe Knorpeldegeneration es ermöglichen, die frühesten degenerativen mechanischen Veränderungen nicht nur zu quantifizieren, sondern auch tatsächlich zu lokalisieren. Diese Befunde wurden bereits von anderen bestätigt23,24. Daher ist AFM-IT ein interessantes Werkzeug, um frühe degenerative Veränderungen zu diagnostizieren und zu identifizieren. Diese Veränderungen können bereits auf zellulärer Ebene gemessen werden, was das Verständnis des pathophysiologischen Prozesses der Arthrose verändert.
In diesem Protokoll demonstrieren wir ein vollständiges histologisches und biomechanisches Grading-Verfahren von Gelenkknorpel-Explantaten, von der nativen Knorpel-Explantat-Präparation bis hin zur AFM-Datenerfassung und -verarbeitung. Anhand eines Schritt-für-Schritt-Ansatzes zeigen wir, wie Gelenkknorpelgewebe nach verschiedenen Stadien der Degeneration mit Hilfe von 2D-Bildgebung mit großem Mosaik, gefolgt von Mikro-AFM-Eindrücken, generiert, klassifiziert und visuell klassifiziert werden kann.
Auch wenn die AFM-IT derzeit eines der empfindlichsten Werkzeuge zur Messung biomechanischer Veränderungen im Knorpel ist7, wie jede andere instrumentelle Technik, hat sie Einschränkungen und praktische Besonderheiten25, die zu einer fehlerhaften Datenerfassung führen können. Zu diesem Zweck nehmen wir die häufigsten Probleme, die bei AFM-Messungen der Knorpelexplantate auftreten, unter die Lupe und beschreiben, wo möglich, wie diese minimiert oder überwunden werden können. Dazu gehören topographische Aspekte der Proben und die Schwierigkeiten, sie in einer AFM-kompatiblen Umgebung zu stabilisieren, physikalische Besonderheiten der Gewebeoberfläche und die daraus resultierenden Schwierigkeiten bei der Durchführung von AFM-Messungen auf solchen Oberflächen. Es werden auch Beispiele für fehlerhafte Kraft-Weg-Kurven vorgestellt, wobei die Bedingungen hervorgehoben werden, die sie verursachen können. Weitere Einschränkungen, die sich aus der Geometrie der Kragarmspitze und der Verwendung des Hertz-Modells für die Datenanalyse ergeben, werden ebenfalls diskutiert.