Der Hirntumor ist in der T1-gewichteten MRT nach Kontrastmittelgabe (links) nur...
Der Hirntumor ist in der T1-gewichteten MRT nach Kontrastmittelgabe (links) nur sehr schwer abzugrenzen. In der FET-PET stellt sich der Tumor als stoffwechselaktives Areal dar (rot-gelbe Anfärbung).

© Forschungszentrum Jülich

MRT bei Hirntumor

FET-PET: Bessere Bildgebung unterscheidet zwischen 'gut' und 'bösartig'

Ein Problem bei der Hirntumordiagnostik mittels Magnetresonanztomographie (MRT) ist die Unterscheidung zwischen erneutem Tumorwachstum und gutartigen Veränderungen, häufig in Folge einer vorausgegangenen Therapie. Dies kann die Beurteilung des Therapieansprechens erheblich beeinträchtigen.

Eine weitere wichtige Fragestellung ist die Beurteilung der Prognose der Hirntumorpatienten anhand bildgebender Verfahren bereits bei Diagnosestellung. Forscher der Klinik für Neurologie der Uniklinik Köln und der Medizinischen Fakultät haben nun zusammen mit dem Forschungszentrum Jülich im Rahmen eines von der Wilhelm Sander-Stiftung geförderten Forschungsprojektes exaktere Diagnosemöglichkeiten mittels moderner Bildgebungsmethoden untersucht.

Die Wissenschaftler veröffentlichten ihre Ergebnisse jetzt im European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging.

Die Diagnostik von Hirntumoren beruht heute in erster Linie auf der Magnetresonanztomographie (MRT). Die MRT ist weit verfügbar und bietet eine hervorragende anatomische Darstellung. Jedoch kann beispielsweise die Unterscheidung von Tumorgewebe und gutartigen Veränderungen, die durch die Tumortherapie (z. B. Strahlentherapie) selbst bedingt sein kann, schwierig sein. Bei dieser Problematik können Diagnoseverfahren, die den Stoffwechsel des Gewebes erfassen, sehr hilfreich sein. Die sogenannte Positronen-Emissions-Tomographie (PET) mit radioaktiv markierten Aminosäuren wie zum Beispiel F-18-Fluorethyltyrosin (FET) ist zurzeit eines der leistungsfähigsten diagnostischen Verfahren, um die MRT-Bildgebung zu ergänzen und die Versorgung von Patienten mit Hirntumoren zu verbessern. FET wurde am Forschungszentrum Jülich entwickelt, seitdem wurde dessen Einsatz durch die Etablierung besonderer Auswertungsmethoden wie die Aufnahmekinetik der FET im Gewebe über die Zeit (sogenannte dynamische oder kinetische Analyse) oder die Gewinnung von weiteren, für das menschliche Auge nicht wahrnehmbaren Bildinformationen aus der FET-PET mithilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) weiter optimiert.

portrait of norbert galldiks
Prof. Dr. Norbert Galldiks

Bildquelle: Uniklinik Köln/Klaus Schmidt

Die Mitglieder der Arbeitsgruppe Neuro-Onkologie, geleitet von Prof. Dr. Norbert Galldiks, an der Klinik für Neurologie der Uniklinik Köln haben in enger Zusammenarbeit mit dem Forschungszentrum Jülich nun untersucht, wie man bei Hirntumorpatienten mittels dieser modernen Bildgebungsverfahren (vor allem FET-PET) wertvolle Zusatzinformationen erheben kann.

Eine der wichtigsten Beobachtungen im Rahmen des von der Wilhelm Sander-Stiftung geförderten Forschungsprojektes war, dass bestimmte Biomarker, die durch die angewendeten Bildgebungsmethoden identifiziert werden konnten, eine hohe prognostische Aussagekraft haben. Vor allem traf dies auf Patienten mit neu diagnostizierten niedriggradigen Tumoren zu, die bestimmte bildgebende Zeichen in der FET-PET (sogenannte „Photopenic Defects“) aufwiesen. Die Arbeitsgruppe um Prof. Galldiks konnte in Zusammenarbeit mit Neurowissenschaftlern der Ludwig-Maximilians-Universität München zum ersten Mal zeigen, dass diese Patientengruppe – auch unabhängig von der gewählten Therapie – eine deutlich ungünstigere Prognose zu haben scheint.

Eine ähnlich hohe prognostische Aussagekraft der modernen Bildgebungsmethoden konnte das Forscherteam um Prof. Galldiks auch mithilfe von dynamischen FET-PET Parametern in der Publikation zeigen. Die Wissenschaftler beobachteten, dass diese Methode helfen kann, die Prognose bei bösartigen hirneigenen Tumoren (sogenannten malignen Gliomen ohne Mutation im Isozitrat-Dehydrogenase-Gen) vorherzusagen. Darüber hinaus gelang es sowohl mittels der dynamischen FET-PET als auch mit KI-Methoden der, bestimmte prognostisch relevante molekulare Veränderungen mit einer hohen Genauigkeit zu identifizieren.

Weiterhin wurde erforscht, ob mittels der FET-PET eine Differenzierung zwischen gutartigen therapiebedingten Veränderungen und erneutem Tumorwachstum möglich ist. In einem Vergleich mit sogenannter diffusionsgewichteter MRT-Bildgebung, welche die Diffusionsbewegung von Wassermolekülen in Körpergewebe misst und räumlich aufgelöst darstellt, konnte die Überlegenheit der FET-PET bei dieser Fragestellung gezeigt werden. Die FET-PET lieferte auch bei der Anwendung neuerer Therapieformen wie dem Multikinase-Inhibitor Regorafenib oder der Immuntherapie mit Checkpoint-Inhibitoren wichtige diagnostische Zusatzinformationen zu diesem klinisch hochrelevanten Problem.

Auch gelang mittels der FET-PET eine verbesserte Beurteilung des Therapieansprechens im Vergleich zur kontrastmittelgestützten MRT. In einer prospektiven Studie mit bösartigen Hirntumoren (Glioblastomen) konnte mit der FET-PET nach erstmaligem Wiederauftreten des Tumors nach Abschluss der Standardtherapie das Ansprechen auf eine experimentelle Kombinationstherapie aus einem Hemmstoff der Blutgefäßneubildung und einem Chemotherapeutikum deutlich genauer vorhergesagt werden. Insbesondere zeigten Patienten, die auf diese Therapiemaßnahme ansprachen (sogenannte „Responder“), in der FET-PET ein signifikant längeres Überleben.

Zusammengefasst weisen diese Forschungsergebnisse darauf hin, dass ergänzende Bildgebungsverfahren wie zum Beispiel die FET-PET wertvolle Zusatzinformationen für die Hirntumor-Patientenversorgung liefern können und somit einen wichtigen Beitrag zur klinischen Implementierung dieser Methoden im Sinne der translationalen Forschung leisten.


Quelle: Uniklinik Köln

14.02.2020

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