Einzigartige Technologie

SciBase EIS – elektrische Impedanzspektroskopie – ist eine patentierte Technologie, die im Laufe von 20 Jahren am Stockholmer Karolinska Institutet entwickelt wurde und im Rahmen derer harmlose elektrische Signale an die Haut gesendet werden. EIS reagiert empfindlich auf Veränderungen der Zellstruktur, der Zellausrichtung, der Zellgröße sowie des Zelltyps – das sind die gleichen Kriterien, auf deren Grundlage Histopathologen ihre Diagnose erstellen. Diese neue Methode ermöglicht eine bessere Informationsextraktion aus Spektren unterschiedlicher Tiefe, und ein innovatives mikroinvasives Elektrodensystem erleichtert die Sammlung genauerer Daten und deren Analyse.

Funktionsweise

Je nach gesundheitlichem Zustand weist das Hautgewebe unterschiedliche elektrische Eigenschaften auf. Daher kann eine Erkrankung, z. B. ein malignes Melanom, mit Hilfe der einzigartigen EIS-Methode von Nevisense erkannt werden.

EIS misst den Gesamtwiderstand im Gewebe bei Wechselströmen unterschiedlicher Frequenzen. Dabei wird zwischen zwei Elektroden an der Sondenspitze ein nicht wahrnehmbares wechselndes Potenzial angelegt. Um die Läsion sowohl in der Breite als auch in der Tiefe abzudecken, wird die Messung in 10 Permutationen vorgenommen. Dabei erfolgen sowohl flache Messungen zwischen benachbarten Elektroden als auch tiefere Messungen zwischen weiter voneinander entfernten Elektroden.

Zur Messung verschiedener Zelleigenschaften werden verschiedene Frequenzen eingesetzt. Im Allgemeinen werden EIS-Messungen bei niedrigen Frequenzen von der extrazellulären Umgebung beeinflusst, Messungen bei höheren Frequenzen hingegen von der intra- und extrazellulären Umgebung. Die von Nevisense eingesetzten Frequenzen (1 kHz – 2,5 MHz) beziehen sich auf die klinisch relevanten Eigenschaften, wie die Zusammensetzung der intra- und extrazellulären Umgebung, die Zellform und -größe sowie die Zusammensetzung der Zellmembran – allesamt Kriterien, die von Histopathologen für die Diagnose von Hautkrebs herangezogen werden.

In Sekundenschnelle wird die Läsion mit Hilfe des ausgeklügelten Algorithmus an Hand der Messdaten von der Läsion und einer Referenzstelle klassifiziert. Die Pivotstudie – die größte klinische Studie dieser Art weltweit – hat belegt, dass dieser Klassifikator, der in mehreren Iterationen mit Daten aus mehreren klinischen Studien entwickelt wurde, die Genauigkeit bei der Melanomerkennung erhöht.