Topologische Analyse von 2D-Zellnetzwerken

Die Strahlentherapie (RT) gilt heute neben Operationen, Chemotherapie und monoklonaler Antikörper-basierter Immuntherapie als Hauptbestandteil der Krebstherapie. Bei der RT wird Krebsgewebe ionisierender Strahlung ausgesetzt, was zum Absterben bösartiger Zellen führt und die Krebsrückbildung begünstigt. Die Effizienz der RT kann jedoch durch die Strahlenresistenz (RR) der Zellen beeinträchtigt werden – ein Merkmal von Tumorzellen, die RT widerstehen. Um die RT-Leistung zu verbessern, ist es entscheidend, Methoden zu entwickeln, die dabei helfen können, die Empfindlichkeit der Zellen gegenüber Strahlung zu quantifizieren. In Anerkennung der Tatsache, dass keine der vorhandenen Methoden zur Bewertung von RR auf der Topologie von Zellgraphen basiert, haben wir in dieser Arbeit untersucht, wie sich 2D-Zellnetzwerke als Reaktion auf Dosen ionisierender Strahlung im Bereich von 0 bis 8 Gy verhalten. Wir haben die Struktur der resultierenden Zelldiagramme mithilfe gut bewerteter Netzwerkanalysemetriken wie dem Clustering-Koeffizienten (c), der charakteristischen Pfadlänge (cpl) und dem Small-World-Koeffizienten (SW) gemessen. Die Ergebnisse der Arbeit verdeutlichen, dass die Clustering-Eigenschaften von Zellnetzwerken eine ausgeprägte Empfindlichkeit gegenüber der Dosis und der Zelllinie aufweisen. Zukünftige Bemühungen werden sich auf die Nutzung der Fähigkeiten von Algorithmen der künstlichen Intelligenz konzentrieren, um die Strahlenresistenz von Zellen anhand von Bildern automatisch vorherzusagen.