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Virtuelle Kontrastmittel für die onkologische MRT-Bildgebung
Bei der Erkennung von krebsverdächtigen Gewebeveränderungen spielt die Magnetresonanztomografie (MRT) eine zentrale Rolle. Die MRT ist ein zuverlässiges und schonendes bildgebendes Verfahren, das präzise Ergebnisse liefert.
Bildquelle: National Cancer Center; Dr. Peter Choyke, Molecular Imaging Program
Für die Beantwortung vieler onkologischer Fragestellungen, etwa bei der Brustkrebsdiagnostik, ist derzeit die Injektion von gadoliniumhaltigen Kontrastmitteln über die Vene notwendig. Neue digitale Methoden könnten diesen Bedarf jedoch signifikant reduzieren. Genau auf diesem Gebiet forscht Dr. Andrzej Liebert, der nun die angesehene Förderung des Bayerischen Forschungsinstituts für Digitale Transformation (bidt) in Rahmen seines Graduate Center Programs erhalten hat. Die Förderung ermöglicht es ihm, am Radiologischen Institut (Direktor: Prof. Dr. Michael Uder) des Uniklinikums Erlangen neue Verfahren zur Erzeugung virtueller Kontrastmittel für das MRT zu entwickeln. Dazu kombiniert er seine Erfahrungen in der MRT-Sequenztechnik mit den Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, um die Charakteristika der dynamischen Gewebedurchblutung digital ableiten und visualisieren zu können.
Ziel ist es, dass die komplexen Algorithmen lernen, die Informationen über die Gewebedurchblutung aus den Daten abzuleiten und diese dann im gewohnten Bildkontrast darstellen können – ohne, dass wir hierfür Kontrastmittel applizieren müssen
Andrzej Liebert
Aus der onkologischen Diagnostik ist die MRT nicht mehr wegzudenken. Sie liefert hochaufgelöste Bilder aus dem Körperinneren und ermöglicht es, auffällige Veränderungen frühzeitig zu entdecken, zu charakterisieren und nachzuverfolgen. Die MRT arbeitet mit einem starken Magnetfeld und Radiowellen, um die Aufnahmen zu erzeugen. Für die Beurteilung durch eine Radiologin oder einen Radiologen ist die Gabe von Kontrastmitteln über die Vene fester Bestandteil vieler MRT-Untersuchungen. Die Kontrastmittel strömen mit dem Blut durch den Körper und unterstützen die hochaufgelöste Darstellung des Gewebes. Zusätzlich ist es mit den Kontrastmitteln möglich, das Durchblutungsverhalten im Gewebe zu untersuchen. Hiermit lassen sich z. B. bösartige Tumoren identifizieren und charakterisieren, die aufgrund ihres hohen Nährstoffbedarfs viele Blutgefäße neu bilden und somit ein anderes Durchblutungsverhalten aufweisen können als gesundes Gewebe.
Auch wenn Kontrastmittel seit vielen Jahren etablierte und wichtige Hilfsmittel in der MRT-Bildgebung sind, können sie für den menschlichen Körper belastend sein. Ebenso werden mögliche Auswirkungen auf die Umwelt zunehmend geprüft, etwa die Anreicherung im Trinkwasser. Daher möchte Dr. Liebert nun mithilfe der Förderung des bidt untersuchen, wie das Potenzial digitaler Technologien genutzt werden kann, um für die MRT-Diagnostik virtuelle Kontrastmittel zu entwickeln. Vereinfacht gesagt soll dann ein Klick am Gerät genügen, um den gleichen Kontrast im Bild zu erreichen, für den bisher ein gandoliniumhaltiges Arzneimittel in die Vene gespritzt werden muss. „Hierzu nutzen wir spezielle MRT-Sequenzen, die kein Kontrastmittel benötigen, und verschränken sie mit Verfahren des maschinellen Lernens“, erklärt Andrzej Liebert, der in der Arbeitsgruppe Digital Health Data Center unter der Leitung von PD Dr. Sebastian Bickelhaupt forscht. „Ziel ist es, dass die komplexen Algorithmen lernen, die Informationen über die Gewebedurchblutung aus den Daten abzuleiten und diese dann im gewohnten Bildkontrast darstellen können – ohne, dass wir hierfür Kontrastmittel applizieren müssen.“
In der Radiologie des Uniklinikums Erlangen findet Andrzej Liebert weltweit einzigartige Bedingungen für sein ambitioniertes Forschungsprojekt: „Der Standort bietet eine herausragende Umgebung für ein solches Projekt an der Schnittstelle zwischen Radiologie, Medizinphysik und Informatik. Die enge Zusammenarbeit und der multiprofessionelle Charakter in der Arbeitsgruppe – bessere Voraussetzungen, um das Projekt erfolgreich umzusetzen, gibt es nirgendwo anders“, betont Andrzej Liebert, der Elektronik in Warschau und Medizintechnik in Erlangen studierte. Hier erwarb er mit seinen Arbeiten zur MRT-Sequenztechnik auch seinen Doktortitel. „Eine weitere Besonderheit ist, dass das Uniklinikum Erlangen alle klinisch zugelassenen Ganzkörper-MRT-Feldstärken vorweisen kann: 0,55, 1,5, 3 und 7 Tesla. „Das ist perfekt, um Vergleichsstudien durchzuführen und zu überprüfen, ob das virtuelle Kontrastmittel nicht nur bei unterschiedlichen klinischen Indikationen, sondern auch auf verschiedenen Geräten anwendbar ist“, erklärt Dr. Liebert.
Quelle: Uniklinikum Erlangen
29.10.2022
