Radiomics: medizinische Bildverarbeitung zur Analyse von Eigenschaften, die mit bloßem Auge nicht erkennbar sind
Modernste Verfahren der Bildgebungsanalyse (Radiomics) haben diesen Forschungsbereich vorangebracht und liefern genombezogene quantitative Merkmale für genauere räumliche und längsschnittliche Daten der Tumorbiologie. Die Technologie liefert über radiologische Muster Charakteristika zur zeitlichen Entwicklung des Tumorphänotypen auch nach der Behandlung sowie wichtige prognostische Daten. Kombination von Radiomics und MRT Magnetresonanztomographie (MRT) ist eines der vielversprechendsten Verfahren zur Diagnose und Beobachtung des Krankheitsfortschritts bei Krebserkrankungen. Veränderungen der Magnetfeldstärke resultieren jedoch in variablen MRT-Bildern, was die Auswertung von Radiomics-Daten erschwert. Wissenschaftler des EU-finanzierten Projekts REACT entwickelten daher eine innovative Lösung für die standardisierte Extraktion quantitativer Daten aus medizinischen MRT-Aufnahmen. Hierfür wird ein Set stabiler Tumorphänotypenmerkmale wie Form, Textur (und weitere mit bloßem Auge nicht erkennbare Merkmale) ermittelt, die (unabhängig von Magnetfeldstärke oder Hersteller) mit der Gewebepathologie korrelieren. „Unser Ziel war es, Mediziner durch mehr Informationen bei der therapeutischen Entscheidungsfindung zu unterstützen“, betont Dr. Samir Barakat, leitender Datenwissenschaftler von PT Theragnostic B.V. einem Unternehmen, das maßgeschneiderte Therapien für Krebspatienten entwickelt. Die Forscher von REACT griffen auf modernste Verfahren künstlicher Intelligenz wie Machine Deep Learning zurück, um präzise und robuste klinische Entscheidungen auf der Grundlage standardisierter klinischer Bildgebung zu ermöglichen. Radiomics-Daten können als Endpunkte für das herkömmliche progressionsfreie Überleben dienen und genauere Informationen zur Wirksamkeit des jeweiligen Medikaments liefern. Vor allem könnte die im Projekt entwickelte standardisierte Methodik zentren- und herstellerübergreifende Analysen greifbar machen und so die Variabilität reduzieren. Auch vereinfacht sich mit den erstellten Daten die Patientenstratifizierung und Schnelldiagnose von Komplikationen. Die Zukunft der Radiomics Aufgrund der räumlichen und zeitlichen Heterogenität von Tumoren und der Unmenge an Behandlungsoptionen ist es immer ausgesprochen schwierig, die richtige therapeutische Entscheidung zu treffen. Daher ist die Detektion biologischer Unterschiede zwischen Tumoren mittels Biomarkern ein vielversprechender Ansatz in der personalisierten Therapie, und er sollte idealerweise nicht-invasiv sein und die Komplexität solider Tumoren widerspiegeln. Radiomics ist ein leistungsfähiges Verfahren, das anhand von Routineaufnahmen einen umfassenden Überblick über die Tumoreigenschaften und eine Orientierung für die personalisierte Behandlung liefert. Anhand von Hunderten aus den Aufnahmen extrahierten Eigenschaften können Tumortypen sehr viel genauer und zuverlässiger als mit bisherigen Verfahren bestimmt werden. Gleichzeitig kann mittels Radiomics die Entstehung und Progression eines Tumors und das Ansprechen auf Therapien überwacht werden. Im Gegensatz zu den teuren genomischen und proteomischen Technologien eignen sich die mittels Radiomics gewonnenen quantifizierbaren Daten nun auch für klinische Routineuntersuchungen. Mit seiner Plattform für das hochdurchsatzfähige Mining quantitativer Bildmerkmale wird REACT dazu beitragen, den Wissensstand zu erweitern und die Diagnostik, Prognose und Vorhersagegenauigkeit des bisherigen klinischen Entscheidungsunterstützungssystems zu verbessern. Zweifellos werden Schnelldiagnose und personalisierte Medizin die Zukunft der Krebsbehandlung entscheidend prägen. Langfristig richtige Therapieentscheidungen können Überlebensraten und Lebensqualität der Patienten verbessern und Behandlungskosten senken. Mit Blick auf die Zukunft ist Dr. Bakarat überzeugt, dass „MRT-Verfahren, wenn sie durch Radiomics unterstützt werden, den aktuellen technischen Stand in der Onkologie deutlich voranbringen können.“
Schlüsselbegriffe
REACT, Radiomics, MRI, Krebs, quantitative Bildgebung, medizinische Bildgebung, Tumorphänotyp, personalisierte Therapien, Patientenstratifizierung
