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Medizin

Automatisierte Bildanalyse hilft bei Therapie von Hirntumoren

Montag, 15. April 2019

/Sebastian Kaulitzki, stockadobecom

Heidelberg – Ein neues Verfahren zur automatisierten Bildanalyse von Hirntumoren haben Wissenschaftler des Universitätsklinikums Heidelberg (UKHD) und des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ) entwickelt.

Es kann den Forschern zufolge das Thera­pieansprechen bei Hirntumoren verlässlicher und präziser wiedergeben als etablierte radiologische Verfahren und damit einen Beitrag zu einer individuell angepassten Be­handlung der Tumoren liefern. Die Arbeit ist in der Fachzeitschrift Lancet Oncology erschienen (2019, doi: 10.1016/S1470-2045(19)30098-1). 

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Die Forscher um Martin Bendszus, Ärztlicher Direktor der Abteilung Neuroradiologie am Universitätsklinikum Heidelberg, konzentrierten sich bei der Arbeit auf Gliome. Diese sind die häufigsten und bösartigsten Hirntumoren bei Erwachsenen.

In Deutschland erkranken jährlich etwa 4.500 Menschen an einem Gliom. Die Tumoren lassen sich durch eine Ope­ration häufig nicht vollständig entfernen. Chemo- oder Strahlentherapie sind nur be­grenzt wirksam, da der Tumor eine hohe Widerstandskraft besitzt.

Um die Wirksamkeit einer neuen Therapie beurteilen zu können, müssen Ärzte die Wachs­tumsdynamik des Tumors kennen. Diese wird über die MRT-Bildgebung ermittelt. Laut den Forschern ist das gängige Verfahren jedoch fehleranfällig und führt leicht zu abweichenden Ergebnissen.

„Das kann die Beurteilung des Therapieansprechens und in der Folge die Reprodu­zier­bar­keit und Präzision von wissenschaftlichen Aussagen, die auf Bildgebung beruhen, negativ beeinflussen“, erklärte Bendszus.

Das Team hat daher neuronale Netzwerke entwickelt, um computerbasiert das Therapie­ansprechen von Hirntumoren in der MRT standardisiert und vollautomatisch zu beurtei­len und klinisch zu validieren. 

Anhand einer Referenzdatenbank mit MRT-Untersuchungen von knapp 500 Hirntumor­patienten des Universitätsklinikums Heidelberg erlernten die Algorithmen unter dem Einsatz künstlicher neuronaler Netzwerke, die Hirntumoren automatisch zu erkennen und zu lokalisieren. Außerdem wurden die Algorithmen darauf trainiert, die einzelnen Bereiche volumetrisch zu vermessen und das Therapieansprechen präzise zu beurteilen. 

„Die Auswertung von über 2.000 MRT-Untersuchungen von 534 Glioblastompatienten aus ganz Europa zeigt, dass unser computerbasierter Ansatz eine zuverlässigere Beurteilung des Therapieansprechens ermöglicht, als es mit der herkömmlichen Methode der manuellen Messung möglich wäre“, erklärte Philipp Kickingereder aus der Abteilung Neuroradiologie am Universitätsklinikum Heidelberg.

Man habe die Verlässlichkeit der Beurteilung um 36 % verbessern können. „Das kann für die auf Bildgebung basierende Beurteilung der Wirksamkeit einer Therapie in klinischen Studien von entscheidender Bedeutung sein. Auch die Vorhersage des Gesamtüberlebens war mit unserem neuen Verfahren exakter möglich“, so Kickingereder.

Seine Team hat für die Arbeit mit den Forschern der Abteilung Medizinische Bildverarbei­tung am Deutschen Krebsforschungszentrum unter der Leitung von Klaus Maier-Hein kooperiert sowie mit Kollegen vom Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen (NCT) und von der Neurologischen Klinik des Universitätsklinikums Heidelberg unter der Leitung von Wolfgang Wick. © hil/aerzteblatt.de

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