Bildquelle: TUM; Foto: Astrid Eckert
News • Automatisierte Bildanalyse
KI erkennt Schäden an Nieren und Milz im CT-Bild
Software könnte helfen, Nebenwirkungen von Krebstherapien zu reduzieren
Einem Team der Technischen Universität München (TUM) ist es gelungen, eine abnehmende Nierenfunktion infolge bestimmter Krebstherapien frühzeitig vorherzusagen. Bereits Monate bevor sich die Nierenfunktion verschlechterte, zeigen die Nieren eine leichte Volumenabnahme. Das stellten die Forschenden anhand von CT-Aufnahmen fest, die sie mit einem KI-gestützten Algorithmus untersuchten. Ähnliche Effekte konnten sie auch für die Milz nachweisen. In Zukunft könnten auf dieser Grundlage Therapien frühzeitig angepasst werden.
In einer aktuellen Studie, die jetzt im Fachjournal Radiology veröffentlicht wurde, hat das Team um Forschende aus den Kliniken für Radiologie und Nuklearmedizin des TUM Klinikums Daten von 121 Patienten unter die Lupe genommen, deren Prostatakrebs mit Lutetium-177 PSMA behandelt wurde. Diese Radioligandentherapie, eine Form der nuklearmedizinischen Therapie, ist relativ neu und gilt für bestimmte Tumore als besonders vielversprechend. Eine mögliche Nebenwirkung sind allerdings Einschränkungen der Nierenfunktion, die im Laufe der Behandlung auftreten.
Die Veränderungen des Nierenvolumens sind so klein, dass sie bei einer routinemäßigen Begutachtung der Aufnahmen leicht übersehen werden können
Matthias Eiber
„In einer früheren Arbeit hatten wir festgestellt, dass Patienten, deren Nierenwerte nach einer Lutetium-177-PSMA Therapie schlechter wurden, Veränderungen im Nierengewebe aufwiesen“, sagt Erstautorin Dr. Lisa Steinhelfer. „Da Gewebeproben, mit denen sich das feststellen ließe, nicht routinemäßig entnommen werden können, wollten wir untersuchen, ob sich diese Veränderungen auch auf andere Weise nachweisen lassen.“
Lisa Steinhelfer und ihre Kollegen haben einen Ansatz gewählt, der keinerlei zusätzliche Belastung für die Betroffenen bedeutet. Bei Krebstherapien werden zu verschiedenen Zeitpunkten routinemäßig Computertomographie-Aufnahmen erstellt und Blutwerte erfasst, um den Erfolg der Behandlung zu messen. Die Münchner Forschenden überprüften eine Vielzahl von Faktoren aus diesen standardmäßig erfassten Daten, um frühe Anzeichen für Nierenschäden zu finden.

Bildquelle: TUM; Foto: Astrid Eckert
Während Daten wie Veränderungen der Länge der Nieren oder das Alter der Patienten keine Prognosen ermöglichten, waren Veränderungen des Nierenvolumens aussagekräftig: War sechs Monate nach Behandlungsstart das Volumen der Nieren um 10% oder mehr verringert, war die Nierenfunktion mit großer Wahrscheinlichkeit nach weiteren sechs Monaten deutlich eingeschränkt.
„Die Veränderungen des Nierenvolumens sind so klein, dass sie bei einer routinemäßigen Begutachtung der Aufnahmen leicht übersehen werden können. Ärzte suchen ja in erster Linie Tumore und andere schwerwiegende Probleme“, sagt Prof. Matthias Eiber, gemeinsam mit Prof. Rickmer Braren Letztautor der Studie. „Bildanalyse-Algorithmen erkennen dagegen selbst kleine Veränderungen zuverlässig, wenn man sie vorher darauf trainiert“, ergänzt Dr. Friederike Jungmann, wie Dr. Lisa Steinhelfer Erstautorin der Studie.
„Wenn erkennbar ist, dass ein Patient nach sechs Monaten Behandlung ein erhöhtes Risiko für eine spätere Nierenfunktionseinschränkung hat, könnte man sowohl die Anzahl der Therapiezyklen als auch die verabreichte Aktivität im Rahmen eines individuellen Therapiekonzepts gezielt anpassen“, sagt Lisa Steinhelfer. Derzeit nimmt das TUM Klinikum auch an zwei prospektiven Studien zu diesem Thema teil.
In einer früheren Arbeit konnte das Team um Lisa Steinhelfer bereits zeigen, dass Größenveränderungen der Milz früh auf Probleme bei der Blutbildung hinweisen. „Viele Krebstherapien können zu Funktionsstörungen der Leber oder des blutbildenden Systems führen. Ich gehe davon aus, dass sich durch unseren Ansatz bei einer großen Anzahl an Therapien mögliche Nebenwirkungen bereits im Frühstadium erkennen lassen“, sagt Lisa Steinhelfer.
Quelle: Technische Universität München
30.04.2025