Bessere Krebsdiagnosen in der Kinderradiologie

by | Jun 6, 2024

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Gemeinsam mit 38 anderen Universitätskliniken wollen Forscher der Medizinischen Hochschule Hannover CT- und MRT-Bilddaten auswerten, um neue Merkmale zu identifizieren, anhand derer das Krankheitsstadium bei Kindern mit Non-Hodgkin-Lymphom verlässlicher beurteilt werden kann.

RACOON-RESCUE heißt das Projekt, mit dem Prof. Dr. Diane Renz, Leiterin des Arbeitsbereichs Kinderradiologie am Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie der Medizinischen Hochschule Hannover (MHH), gemeinsam mit Kollegen von 38 anderen Universitätskliniken vorhandene Bilddaten erfassen und strukturiert auswerten will. Ziel ist es, besser bestimmen zu können, in welchem Krankheitsstadium sich Patienten mit Non-Hodgkin-Lymphom (NHL) befinden, wie sie auf die Therapie ansprechen und welche Nachsorge in Betracht kommt. Das Forschungsvorhaben ist Bestandteil des Netzwerks Universitätsmedizin (NUM) und wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung über 18 Monate mit insgesamt rund einer Million Euro gefördert. Davon gehen rund 460.000 Euro an die MHH.

Non-Hodgkin-Lymphome gehören zu den bösartigen Erkrankungen des Lymphgewebes und stellen die vierthäufigste Krebsform im Kindes- und Jugendalter dar. Mehr als 30 Untergruppen sind bekannt. Zwar liegt die langfristige Überlebensrate zwischen 70 und 90 Prozent. Bei einem Rückfall ist die Aussicht auf Heilung insgesamt aber eher schlecht. Die Diagnose erfolgt meist über invasive Methoden – also direkte Eingriffe in den Körper – wie eine Biopsie des befallenen Gewebes oder Lumbal- und Knochenmarkpunktionen. Um zu untersuchen, wie weit sich das Lymphom im Körper ausgebreitet hat, ist die nicht-invasive radiologische Diagnostik mittels Bildgebung ein entscheidender Baustein. Allerdings gibt es noch keine standardisierte und automatisierte Bildauswertung, mit der sich das aktuelle Stadium und der weitere Verlauf der Erkrankung zuverlässig und vergleichbar bestimmen lassen.

Neue Methoden benötigt

„Zur Beurteilung des Ansprechens wollen wir noch mehr auf die für die betroffenen Kinder und Jugendlichen weniger belastenden radiologischen Untersuchungen setzen“, sagt Prof. Renz. Dafür müsse aber zunächst eine Methode entwickelt werden, um die Flut an Informationen aus den radiologischen Bildern so herauszufiltern und aufzubereiten, dass sie einem bestimmten Lymphom-Stadium eindeutiger zuzuordnen sind. „Bislang erfolgt die Bestimmung mittels CT und MRT keinem Referenzstandard, an dem sich die Radiologinnen und Radiologen orientieren können“, erklärt die Projektleiterin. „So bleibt eine Vielzahl möglicher verfügbarer Hinweise auf das Tumorstadium und das Rückfallrisiko leider ungenutzt.“

Ein wesentliches Ziel von RACOON-RESCUE ist es daher, eine standardisierte und automatisierte Bildanalyse zu entwickeln. Das Vorhaben stützt sich dabei nicht nur auf die radiologischen Bilddaten, die im Rahmen der klinischen Routine bereits erfasst wurden. Die Forschenden nutzen auch das „NHL-Berlin-Frankfurt-Münster-Register“, das seit 2012 klinische Daten von Kindern und Jugendlichen aller NHL-Untergruppen in Deutschland erhebt.

KI soll helfen

„Wir erhalten so einen neuen und einzigartigen Datensatz, den wir mit Hilfe künstlicher Intelligenz automatisiert auswerten wollen, um die Vorhersagen über den Therapieerfolg zu verbessern und das individuelle Rückfallrisiko vorherzusagen“, erklärt Prof. Renz. Auch bildbasierte Merkmale, wie etwa Größe, Art und Form der Lymphknoten sollen einbezogen werden und mithelfen, das maschinelle Vorhersagemodell zu trainieren. „Am Ende wollen wir daraus eine digitale Befundungsmaske entwickeln, um das jeweilige Tumorstadium aus den CT- und MRT-Bildern direkt zu bestimmen, das Therapieansprechen zu beurteilen und dadurch auch die Tumornachsorge zu verbessern.“

 

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