Liver functional radiomics of gadoxetic acid-enhanced magnetic resonance imaging: A proof-of-concept study

Bevor ein Chirurg einen Teil der Leber eines Patienten entfernt, um Krebs zu behandeln, muss er genau wissen, wie viel gesundes Gewebe zurückbleiben wird und wie gut dieses verbleibende Gewebe funktionieren kann. Die Leber ist ein widerstandsfähiges Organ, aber wenn zu viel entfernt wird oder wenn der verbleibende Teil zu schwach ist, läuft der Patient Gefahr, eine Leberinsuffizienz zu erleiden. Traditionell verlassen sich Ärzte auf Bluttests und globale Messungen, die die gesamte Leber als eine einzige, einheitliche Einheit behandeln. Die Leber ist jedoch nicht einheitlich; ihre Leistungsfähigkeit kann von einem Abschnitt zum anderen erheblich variieren, ganz ähnlich wie ein Feld, auf dem einige Grasbüscheln üppig grün sind, während andere eher trocken sind. Um eine sichere Operation zu planen, insbesondere wenn ein großer Abschnitt entfernt werden muss, benötigen Ärzte eine Möglichkeit, diese regionalen Unterschiede in der Funktion zu sehen, ohne in den Körper hineinzuschneiden.

Seit Jahren bietet eine bestimmte Art der Magnetresonanztomographie, oder MRT, einen Einblick in diese verborgene Landschaft. Dieser Scan verwendet ein spezielles Kontrastmittel, das von gesunden Leberzellen natürlich absorbiert wird und sie auf dem Bild aufleuchten lässt. Während Ärzte diesen Scan schon lange genutzt haben, um einfache Helligkeitsänderungen zu messen, wird nun ein neuerer Ansatz namens Radiomics erforscht. Radiomics betrachtet medizinische Bilder nicht nur als Bilder, sondern als riesige Datenspeicher. Es nutzt Computer, um tausende winzige, unsichtbare Muster aus dem Bild zu extrahieren, wie etwa subtile Variationen in Textur und Schattierung, die das menschliche Auge nicht wahrnehmen kann. Die Frage, die sich Forscher stellen, ist, ob diese verborgenen digitalen Muster uns etwas Konkretes darüber sagen können, wie gut die Leber tatsächlich arbeitet.

In einer kürzlich durchgeführten Studie versuchte ein Forscherteam, diese Antwort zu finden, indem sie die Leber von Patienten mit Darmkrebs untersuchten, der in die Leber gestreut hatte. Sie rekrutierten zehn Patienten, die sich einer größeren Operation unterziehen sollten, um die rechte Seite ihrer Leber zu entfernen. Vor der Operation unterzogen sich jeder der Patienten einer Reihe von Tests. Sie erhielten den Standard-Bluttest, der misst, wie lange ein Farbstoff in der Leber verbleibt, einen nuklearmedizinischen Scan, der die Leberfunktion verfolgt, und das mit Gadoxetsäure verstärkte MRT. Die Forscher konzentrierten sich auf zwei spezifische Zeitpunkte während des MRTs: den Moment unmittelbar vor der Injektion des Kontrastmittels und den Moment zwanzig Minuten später, wenn die gesunden Leberzellen das Kontrastmittel aufgenommen hatten und hell leuchteten.

Das Team widmete sich dann den nicht-tumorösen Teilen der Leber in diesen Bildern. Mithilfe spezialisierter Software zeichneten sie die Umrisse des gesunden Lebergewebes in den Scans manuell nach. Dieser Schritt war entscheidend, da der Computer wissen musste, welche Pixel genau analysiert werden sollten. Nachdem das gesunde Gewebe isoliert worden war, extrahierte die Software über einhundert verschiedene mathematische Merkmale aus den Bildern. Diese Merkmale beschrieben alles, von der allgemeinen Form des Leberabschnitts bis hin zur komplexen Textur der Pixel und erfassten Details darüber, wie die hellen und dunklen Bereiche angeordnet waren und wie sie sich zwischen den beiden Scan-Zeiten veränderten.

Da diese Messungen von einer menschlichen Nachzeichnung der Leber abhängen, mussten die Forscher zunächst sicherstellen, dass ihre Methode zuverlässig ist. Sie baten zwei verschiedene Experten, dieselben Leberbilder nachzuzeichnen, und baten einen Experten, dieselben Bilder einen Monat später erneut nachzuzeichnen. Sie verglichen die Ergebnisse, um zu sehen, ob der Computer jedes Mal dieselben Muster fand. Sie stellten fest, dass sechzig der Merkmale konsistent und wiederholbar waren, was bedeutete, dass die Messungen stabil und nicht bloß zufälliges Rauschen waren. Mit diesem zuverlässigen Datensatz in der Hand begannen sie, nach Verbindungen zu suchen.

Die Forscher verglichen diese sechzig stabilen Merkmale mit den Ergebnissen der anderen Leberfunktionstests der Patienten. Sie suchten nach einer Übereinstimmung, einem Muster in der MRT, das im Einklang mit den bekannten Maßen der Lebergesundheit steigt oder fällt. Sie entdeckten, dass eine spezifische Gruppe von Merkmalen tatsächlich mit der Funktionsweise der Leber verknüpft war. Sieben Merkmale aus dem Scan vor der Aufnahme des Kontrastmittels, achtzehn Merkmale aus dem Scan nach der Aufnahme des Kontrastmittels und zwanzig Merkmale, die die Veränderung zwischen den beiden Scans maßen, zeigten alle eine klare Beziehung zur Leberfunktion der Patienten.

Ein Merkmal, das die allgemeine Energie oder Intensität der Pixelmuster maß, stach hervor, da es in allen drei Gruppen auftauchte. Dies deutet darauf hin, dass die Art und Weise, wie das Lebergewebe im Scan aussieht – sowohl vor als auch nach der Aufnahme des Kontrastmittels –, eine Signatur seiner funktionellen Gesundheit enthält. Die Studie fand auch heraus, dass die Betrachtung der Veränderung zwischen den beiden Scans die meisten Informationen lieferte, wobei zwanzig Merkmale eine starke Verbindung zur Leberfunktion zeigten. Dies impliziert, dass der dynamische Wechsel in der Art und Weise, wie das Lebergewebe das Kontrastmittel verarbeitet, ebenso wichtig ist wie das statische Bild des Gewebes selbst.

Die Forscher merkten an, dass ihre Ergebnisse ein erster Schritt oder ein „Proof of Concept“ sind und keine endgültige Lösung. Die Studie umfasste nur zehn Patienten, was eine geringe Anzahl für die Ziehung breiter Schlussfolgerungen ist, und alle litten an Krebs, der aus dem Dickdarm gestreut hatte. Das Team stellte explizit klar, dass ihre Ergebnisse in größeren Personengruppen getestet werden müssen und auch bei Patienten mit verschiedenen Arten von Lebererkrankungen geprüft werden müssen, bevor Ärzte sich auf sie für klinische Entscheidungen verlassen können. Sie räumten auch ein, dass der Prozess des manuellen Nachzeichnens der Leber zeitaufwendig ist und dass zukünftige Arbeiten darauf abzielen sollten, diesen Schritt zu automatisieren.

Trotz dieser Einschränkungen bietet die Studie eine vielversprechende neue Richtung. Sie demonstriert, dass die digitalen Fingerabdrücke, die in einem Standard-MRT verborgen liegen, entschlüsselt werden können, um Informationen über die Lebergesundheit zu gewinnen, die über die einfache Helligkeit hinausgehen. Durch die Identifizierung dieser reproduzierbaren Muster haben die Forscher den Grundstein für eine Zukunft gelegt, in der Ärzte diese computergestützten Erkenntnisse nutzen könnten, um besser vorherzusagen, wie die Leber eines Patienten auf eine Operation reagieren wird. Dies könnte letztendlich zu sichereren Operationen und personalisierteren Behandlungsplänen führen, um sicherzustellen, dass der richtige Anteil der Leber entfernt wird, während ein gesundes, funktionierendes Organ zurückbleibt.