Die Prognose von Hirntumorpatienten anhand bildgebender Verfahren ist bereits bei Diagnosestellung eine wichtige Fragestellung. Forscher der Klinik für Neurologie an der Uniklinik Köln haben nun zusammen mit dem Forschungszentrum Jülich exaktere Diagnosemöglichkeiten mittels moderner Bildgebungsmethoden untersucht.

Die Diagnostik von Hirntumoren beruht heute in erster Linie auf der Magnetresonanztomographie (MRT). Jedoch kann beispielsweise die Unterscheidung von Tumorgewebe und gutartigen Veränderungen, die durch die Tumortherapie (z. B. Strahlentherapie) selbst bedingt sein können, schwierig sein. Bei dieser Problematik können Diagnoseverfahren, die den Stoffwechsel des Gewebes erfassen, sehr hilfreich sein. Die Positronen-Emissions-Tomographie (PET) mit radioaktiv markierten Aminosäuren wie F-18-Fluorethyltyrosin (FET) ist zurzeit eines der leistungsfähigsten diagnostischen Verfahren, um die MRT-Bildgebung zu ergänzen und die Versorgung von Patienten mit Hirntumoren zu verbessern.

FET wurde am Forschungszentrum Jülich entwickelt, seitdem wurde dessen Einsatz durch die Etablierung besonderer Auswertungsmethoden wie die Aufnahmekinetik der FET im Gewebe über die Zeit (dynamische oder kinetische Analyse) oder die Gewinnung von weiteren, für das menschliche Auge nicht wahrnehmbaren Bildinformationen aus der FET-PET mithilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) weiter optimiert.

Mitglieder der Arbeitsgruppe Neuro-Onkologie an der Klinik für Neurologie der Uniklinik Köln haben in enger Zusammenarbeit mit dem Forschungszentrum Jülich nun untersucht, wie man bei Hirntumorpatienten mittels dieser modernen Bildgebungsverfahren wertvolle Zusatzinformationen erheben kann.

Eine der wichtigsten Beobachtungen im Rahmen des von der Wilhelm Sander-Stiftung geförderten Forschungsprojektes war, dass bestimmte Biomarker, die durch die angewendeten Bildgebungsmethoden identifiziert werden konnten, eine hohe prognostische Aussagekraft haben. Vor allem traf dies auf Patienten mit neu diagnostizierten niedriggradigen Tumoren zu, die bestimmte bildgebende Zeichen in der FET-PET (sog. „Photopenic Defects“, s. Abb.) aufwiesen. Die Arbeitsgruppe um Norbert Galldiks konnte in Zusammenarbeit mit Neurowissenschaftlern der Ludwig-Maximilians-Universität München zum ersten Mal zeigen, dass diese Patientengruppe – auch unabhängig von der gewählten Therapie – eine deutlich ungünstigere Prognose zu haben scheint.

Eine ähnlich hohe prognostische Aussagekraft der modernen Bildgebungsmethoden konnte das Forscherteam um Galldiks auch mithilfe von dynamischen FET-PET-Parametern zeigen. Die Wissenschaftler beobachteten, dass diese Methode helfen kann, die Prognose bei bösartigen hirneigenen Tumoren (maligne Gliome ohne Mutation im Isozitrat-Dehydrogenase-Gen) vorherzusagen. Darüber hinaus gelang es sowohl mittels der dynamischen FET-PET als auch mit Methoden der KI, bestimmte prognostisch relevante molekulare Veränderungen mit einer hohen Genauigkeit zu identifizieren.

Weiterhin wurde erforscht, ob mittels der FET-PET eine Differenzierung zwischen gutartigen therapiebedingten Veränderungen und erneutem Tumorwachstum möglich ist. In einem Vergleich mit sogenannter diffusionsgewichteter MRT-Bildgebung, welche die Diffusionsbewegung von Wassermolekülen in Körpergewebe misst und räumlich aufgelöst darstellt, konnte die Überlegenheit der FET-PET bei dieser Fragestellung gezeigt werden. Die FET-PET lieferte auch bei der Anwendung neuerer Therapieformen wie dem Multikinase-Inhibitor Regorafenib oder der Immuntherapie mit Checkpoint-Inhibitoren wichtige diagnostische Zusatzinformationen zu diesem klinisch hochrelevanten Problem.

Auch gelang mittels der FET-PET eine verbesserte Beurteilung des Therapieansprechens im Vergleich zur kontrastmittelgestützten MRT. In einer prospektiven Studie mit Glioblastomen konnte mit der FET-PET nach erstmaligem Wiederauftreten des Tumors nach Abschluss der Standardtherapie das Ansprechen auf eine experimentelle Kombinationstherapie aus einem Hemmstoff der Blutgefäßneubildung und einem Chemotherapeutikum deutlich genauer vorhergesagt werden. Insbesondere zeigten Patienten, die auf diese Therapiemaßnahme ansprachen, in der FET-PET ein signifikant längeres Überleben.

Zusammengefasst weisen diese Forschungsergebnisse darauf hin, dass ergänzende Bildgebungsverfahren wie die FET-PET wertvolle Zusatzinformationen für die Versorgung von Hirntumorpatienten liefern können und somit einen wichtigen Beitrag zur klinischen Implementierung dieser Methoden im Sinne der translationalen Forschung leisten.

Originalpublikationen:
Bauer EK et al.: Prediction of survival in patients with IDH-wildtype astrocytic gliomas using dynamic O-(2-[18F]fluoroethyl)-L-tyrosine PET. Eur J Nucl Med Mol Imaging, 7. Februar 2020
Galldiks N et al.: Photopenic defects on O-(2-[18F]-fluoroethyl)-L-tyrosine PET: clinical relevance in glioma patients. Neuro Oncol 2019;21:1331-1338.
Werner JM et al.: Differentiation of treatment-related changes from tumor progression: A direct comparison between dynamic FET PET and ADC values obtained from DWI MRI. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2019; 46: 1889-1901.
Galldiks N et al.: Early Treatment response evaluation using FET PET compared to MRI in glioblastoma patients at first progression treated with bevacizumab plus lomustine. Eur J Nucl Med Mol Imaging 2018;45:2377-2386.
Lohmann P et al.: Predicting IDH genotype in gliomas using FET PET radiomics. Sci Rep 2018;8:13328.