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Krebsdiagnostik: Neuer Faktor erleichtert Klassifizierung von Gehirntumoren

Donnerstag, 02 Dezember, 2021 - 11:00

Die objektive Erfassung von Unregelmäßigkeiten eines Tumors erlaubt es, dessen Aggressivität bereits vor einer Operation besser einzuschätzen. Das konnten Medizinerinnen und Mediziner der Karl Landsteiner Privatuniversität für Gesundheitswissenschaften Krems für Meningeome, Krebserkrankungen der Hirnhaut, zeigen.

Gehirnmetastasen

In der aktuell im Journal of Neurosurgery veröffentlichten Studie demonstriert das Team die hohe Aussagekraft des von ihm etablierten „Surface Factor“. Dieser stellt ein objektives und vergleichbares Maß für die Unregelmäßigkeit der Tumorform dar. Anhand der Daten von über 125 Patientinnen und Patienten konnte ein statistisch eindeutiger Zusammenhang zwischen niedrigem Faktor (entspr. unregelmäßiger Tumoroberfläche) und höherer Aggressivität belegt werden. 

Meningeome – Tumore der Hirnhaut – sind zwar oft gutartig, doch ca.20 % zeichnen sich durch eine gesteigerte Aggressivität aus. Zur Unterscheidung dient eine I – III Klassifizierung der WHO, die anhand des operativ entfernten Tumors erfolgt und über das weitere Behandlungsregime entscheidet. Tatsächlich wäre jedoch bereits eine prä-operative Klassifizierung von großem Nutzen, da sie den Operierenden wichtige Information für die Operationsstrategie gäbe. Medizinerinnen und Mediziner der Karl Landsteiner Privatuniversität für Gesundheitswissenschaften Krems (KL Krems) konnten nun zeigen, dass ein von ihnen berechneter Faktor genau diese Art von Informationen liefert.

„Oberflächige“ Betrachtung

„Die Grundlage unserer Überlegungen ist ganz einfach“, erläutert Dr. Franz Marhold, Klinische Abteilung für Neurochirurgie des Universitätsklinikum St. Pölten der KL Krems: „Tumore, im Speziellen Meningeome, mit unregelmäßiger Oberfläche sind erfahrungsgemäß aggressiver. Von daher benötigen wir ein objektives und vergleichbares Maß für die Unregelmäßigkeit eines Tumors. Genau dieses Maß haben wir mit dem sogenannten Surface Factor geschaffen.“

Grundlage für den Surface Factor (SF) ist ein Magnetresonanzbild des Tumors. Dieses dient zur Berechnung der Oberfläche sowie des Volumens des Tumors, wobei die Kalkulation mittels einer entsprechenden Software erfolgt. In einem zweiten Schritt wird dann die Oberfläche einer hypothetischen Kugel berechnet, die das gleiche Volumen wie der Tumor hat. Dazu Dr. Branko Popadic, Erstautor der Studie: „Die Kugel ist ja jene geometrische Form, die im Verhältnis zum Volumen die geringste Oberfläche hat. Sie stellt also quasi einen idealisierten Tumor mit so wenig Unregelmäßigkeiten wie möglich dar.“ Der SF wird dann aus dem Verhältnis der Kugeloberfläche zur erfassten Oberfläche des Tumors berechnet. Je unregelmäßiger diese ist desto geringer der SF.

Klare Datenbasis

Die Aussagekraft des SF belegte das Team um Dr. Marhold und Dr. Popadic mit Daten von 126 Patientinnen und Patienten, welchen zwischen 2010 und 2018 in zwei medizinischen Zentren in Österreich Meningeome entfernt wurden. Im Rahmen dieser retrospektiven Studie konnte gezeigt werden, dass mittels des SF mit hoher statistischer Genauigkeit zwischen den WHO Klassen I und II – III unterschieden werden kann. Weitere Analysen belegten, dass der SF unabhängig von anderen Werten ist und somit ein guter, leicht zu berechnender Parameter für die präoperative Einschätzung der Aggressivität von Meningeomen ist.

Insgesamt etablierte das Team mit der nun im Journal of Neurosurgery veröffentlichten Arbeit ein mathematisches Modell, das eine objektive und quantitative Beurteilung der Form von Meningeomen vor einer Operation erlaubt. Das damit geschaffene Vorhersageinstrument kann zukünftig die Operationsstrategie optimieren und einen Beitrag zu besseren Behandlungserfolgen leisten. Die KL Krems unterstreicht damit einmal mehr ihren forschungsbasierten Ansatz der kontinuierlichen medizinischen Innovation zum Wohl von Patientinnen und Patienten.

 

Originalpublikation: The meningioma surface factor: a novel approach to quantify shape irregularity on preoperative imaging and its correlation with WHO grade.

B. Popadic, F. Scheichel, D. Pinggera, M. Weber, K. Ungersboeck, M.Melitta Kitzwoegerer. T. Roetzer, S. Oberndorfer, C. Sherif, C. F. Freyschlag & F. Marhold.   J Neurosurg October 8, 2021. DOI: 10.3171/2021.5.JNS204223

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