Wirkstofftransport Software analysiert anhand von Hochgeschwindigkeits-Videobildern den Wirkstofftransport

Ein amerikanisches Unternehmen hat eine Technologie entwickelt, mit der niedermolekulare und makromolekulare Medikamentenpartikel gezielt in die Atemwege transportiert werden können. Damit die Abgabe durch einen Inhalator optimiert werden kann, müssen Hochgeschwindigkeits-Videos analysiert werden. Dies ermöglicht eine Software mit speziellen Algorithmen.

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Die AIR-Technologie des amerikanischen Unternehmens Alkermes nutzt einen einfach zu bedienenden, mit einer Wirkstoffkapsel beschickten Handinhalator, um niedermolekulare und makromolekulare Medikamentenpartikel gezielt in die Atemwege von Patienten zu transportieren. Der Patient atmet durch das Mundstück ein und saugt so Luft durch die Zerstäuberkammer. Dadurch gerät die Kapsel in Schwingung und gibt ein Medikament als Trockenpulver ab, das dann zur systemischen oder lokalen Anwendung in die Lunge gelangt. Um künftige Versionen des Inhalators noch besser zu gestalten, hat Alkermes eine Testmethode entwickelt, mit der sich das Verhalten der Kapsel unter verschiedenen Einsatzbedingungen nachvollziehen lässt. Dazu gehören beispielsweise verschieden hohe Durchflussraten, die Patienten unterschiedlicher Größe oder unterschiedlichen Alters entsprechen. Die Testmethode ermittelt dabei nicht allein, wieviel Pulver durch das Mundstück abgegeben wird, sondern quantifiziert die Bewegung der Kapsel im Inhalator. Da sich die Kapsel zu schnell bewegt, um mit dem bloßen Auge oder mit einer normalen Kamera verfolgt werden zu können, wurde die Kapselbewegung mithilfe eines Hochgeschwindigkeits-Videosystems aufgezeichnet. In einem Gemeinschaftsprojekt mit MathWorks Consulting Services entwickelte Alkermes ein auf der Software Matlab und der Image Processing Toolbox basierendes Verfahren zur Aufnahme und Analyse der Videos. Dafür wurde in jedem Einzelbild die Position der Kapsel ausgewertet und durch Vergleich aufeinander folgender Bilder die lineare sowie die Rotationsbewegung der Kapsel ermittelt. Die Projektergebnisse sollten Aussagen über die Leistung des Inhalators beeinflussende physikalische Faktoren ermöglichen.

Testaufbau

Für den Testaufbau wurden zunächst mehrere Inhalatoren mit durchsichtigen Kunststoffteilen ausgestattet und so der Blick in die Zerstäuberkammer freigemacht (s. Abb. 1). Um die Entwicklung eines Algorithmus zu ermöglichen, der die aufgezeichneten Videobilder automatisch verarbeitet, wurde die Kapsel mit einem aus zwei Linien bestehenden Muster versehen: Einer äquatorial um die Kapsel umlaufenden, geraden Linie sowie einer um das Oberteil laufenden Zickzack-Linie, die ein Sägezahnmuster erzeugt, wenn sich die Kapsel um ihre Hochachse dreht (s. Abb. 2). Auf diese Weise entstand ein kontinuierliches Bild, das analysiert werden konnte.

Alle Videos wurden mit einer Phantom Monochrome-Hochgeschwindigkeits-Videokamera von Vision Research als Graustufenbilder mit einer Geschwindigkeit von 10 000 Frames pro Sekunde und einer Auflösung von 256 x 256 Pixeln aufgenommen. Um exakt ermitteln zu können, wie sich die Hauptachse der Kapsel innerhalb des Inhalators in zwei Dimensionen bewegt, wurde in jedem Einzelbild der Winkel der äquatorialen Linie gemessen, während die Kapsel in der Kammer schwang. Aus den Maxima und Minima des sinusförmigen Signals wurden Amplitude und Frequenz der Rüttelbewegung ermittelt. Durch Zählung der Maxima des Sägezahnmusters konnte außerdem die Drehgeschwindigkeit der Kapsel um ihre Hauptachse bestimmt werden.

Die Experimente wurden mit verschiedenen Ausrichtungen von Kapsel und Inhalator durchgeführt, von horizontal bis zu vertikal und von aufrecht bis zu auf dem Kopf stehend. Für die Bildanalyse wurden dann die Videobilder so gedreht, dass die Kapsel darin stets vertikal erschien und die äquatoriale Linie sich unterhalb der gezackten Linie befand. Nach der Ausrichtung der Videodaten wurde jedes Graustufenbild zuerst mit der graythresh-Funktion der Image Processing Toolbox durch Schwellenwertbildung in ein Binärbild oder auch Boolsches Bild umgewandelt. Störeffekte durch Rauschen und Reflexionen wurden entfernt.

• Seite 2 beschreibt die Datenanalyse mit Matlab

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