Forscher der University of Chicago haben ein neues Verfahren entwickelt, das molekulare und zelluläre Prozesse erstmals über den gesamten Körper einer Labormaus hinweg sichtbar macht. Die Kombination aus räumlicher Transkriptomik, innovativer Probenpräparation und Künstlicher Intelligenz erlaubt eine detaillierte Kartierung aller Organe, Geweberegionen und etwa 75 Prozent aller bekannten Zelltypen. Die Ergebnisse wurden am 27. März 2026 in der Fachzeitschrift „Cell“ veröffentlicht.
Das Team um Associate Professor Nicolas Chevrier von der Pritzker School of Molecular Engineering (PME) der University of Chicago hat die Technik Array-seq weiterentwickelt. Dabei werden extrem dünne Querschnitte eines ganzen gefrorenen Mauskörpers – nur etwa so dick wie eine einzelne Zelle – auf spezielle DNA-Mikroarrays übertragen, ohne die RNA zu zerstören. In Zusammenarbeit mit japanischen Experten gelang es, intakte Ganzkörper-Schnitte herzustellen und mit räumlicher Transkriptomik zu analysieren.
Ein neu entwickeltes maschinelles Lernmodell annotiert anschließend automatisch Organe, Gewebe und Zelltypen auf einfachen Hämatoxylin-Eosin-gefärbten Schnitten. Das spart enorme Zeit und Kosten, da eine manuelle Markierung mit Antikörpern für den gesamten Körper bisher undurchführbar wäre.
Als Testfall untersuchten die Wissenschaftler ein Mausmodell für Sepsis – eine schwere, den ganzen Körper betreffende Entzündungsreaktion. Erstmals konnten sie quantifizieren, wie sich systemische Entzündung auf jeden einzelnen Zelltyp und jedes große Organ auswirkt. „Wir konnten den Einfluss der systemischen Entzündung auf alle Zelltypen und Gewebe in einem Maßstab messen, der bisher unmöglich war“, sagte Chevrier.
Die neue Methode schafft die Grundlage für ein „virtuelles Maus-Modell“. Solche detaillierten, körperweiten Datensätze könnten künftig helfen, Medikamentenwirkungen, Nebenwirkungen und Krankheitsverläufe am Computer zu simulieren und so Tierversuche zu reduzieren. „Wir haben jetzt ein Tool, um Datensätze in einem bisher unvorstellbaren Maßstab zu generieren“, erklärte Chevrier.
Die interdisziplinäre Arbeit wurde von der wissenschaftlichen Mitarbeiterin Maggie Clevenger geleitet und erfolgte in Kooperation mit Partnern aus Japan und China sowie der Industrie. Gefördert wurde das Projekt unter anderem von den National Institutes of Health und der Chan Zuckerberg Initiative.
Die Technik soll nicht nur die Grundlagenforschung, sondern auch die Arzneimittelentwicklung und das Verständnis systemischer Erkrankungen wie Entzündungen, Krebs oder Autoimmunkrankheiten deutlich voranbringen.
