Nicht invasive Methode zur Messung des Hirnstoffwechsels

Oft wünschen wir uns, in den Kopf eines anderen Menschen hineinsehen zu können. Physiker von der Medizinischen Universität Wien haben hierfür nun eine automatisierte Kombination aus Magnetresonanztomografie (MRT) und Positronen-Emissions-Tomografie (PET) entwickelt.

Eine genaue Messung des Hirnstoffwechsels ist üblicherweise sehr unangenehm, erklärt Physiker Thomas Beyer: „Dafür wird am Handgelenk arterielles Blut abgenommen, die Probanden müssen dafür eine Stunde ruhig liegen.“ Mit einem PET/MRT-Scanner ließe sich die Blutabnahme vermeiden, so Beyers Hypothese. Ein solches Gerät ist in der Lage, MRT-Bilder, die Weichteilkontraste sichtbar machen, mit PET-Bildern zu verbinden.

Für den PET-Scan wird den Probanden eine geringe Menge an radioaktiv markiertem Zucker verabreicht. „Man appliziert den radioaktiven Zucker in die Blutbahn, wo er sich verteilt. Der von uns verwendete Zucker ist mit dem radioaktiven Element Fluor 18 markiert, das nach dem Zerfall zwei Photonen aussendet“, erklärt der Forscher. Diese können mit dem PET-Scanner detektiert werden. Auf diese Weise wird ein Bild erstellt, das zeigt, wo der Zucker im Hirn verarbeitet wird. Das MR-Bild dient dabei als Referenz, weil Personen im Scanner sich leicht bewegen können und die PET-Scans verwackeln können.

Die Belastung durch Radioaktivität sei dabei im Bereich der gängigen jährlichen Strahlenbelastung einer Person in Österreich durch natürliche Einflüsse. PET/MRT-Scanner sind immer noch sehr selten, sagt Beyer. „Auf der ganzen Welt gibt es etwa 250 Stück, in Österreich genau eines, und zwar jenes an der Medizinischen Universität Wien.“ Die mit PET/MRT erzeugten Bilder seien mehr als eine Überlagerung zweier Einzelbilder, so der Physiker: „Wir verwenden Informationen aus dem MRT, um die PET-Bilder besser und genauer zu machen.“

Hirnaktivität ohne Blutabnahme

Mit diesem Gerät wurde in dem klinischen Projekt gemeinsam mit den Kooperationspartnern der Medizinischen Universität Wien eine Gruppe von zehn Probanden untersucht. Sie bekamen das Kontrastmittel, den radioaktiven Zucker, verabreicht und lagen danach 60 Minuten im PET/MRT-Scanner, wobei ihnen regelmäßig Blut abgenommen wurde. „Das war notwendig, um zu sehen, ob das, was wir im Hirn messen, mit dem Zuckergehalt des Bluts korrespondiert“, sagt Beyer. Durch den Vergleich mit der klassischen Methode durch Blutabnahme konnte die Verlässlichkeit der PET/MRT-Messung der Hirnaktivität bestätigt werden, wodurch es künftig möglich ist, auf die Blutabnahme zu verzichten. Dadurch wird es möglich, quantitative Messungen des Hirnstoffwechsels im klinischen Bereich anzuwenden.

Anwendung für Epilepsie

Nach dieser ersten erfolgreichen Studie wurde untersucht, ob sich die Methode zur Unterstützung von Epilepsie-Behandlungen verwenden lässt. Bei nicht läsionaler Epilepsie ist es entscheidend, die Aktivität bestimmter Hirnregionen zu kennen, die dann das Ziel eines chirurgischen Eingriffs sind, bei dem das problematische Gewebe operativ entfernt wird.

Um sicher zu sein, welche Region für die epileptischen Schübe verantwortlich ist, sind genaue Messungen zur Bestimmung von deren Aktivität nötig. Der Zuckerumsatz eines solchen Areals ist im ruhigen Zustand niedrig, während eines epileptischen Anfalls steigt er aber sprunghaft an. „Der Zuckerumsatz ist nicht der beste Indikator für epileptische Herde, aber wir wollten herausfinden, ob er sich für deren Diagnose eignet“, sagt Beyer. „Unser Ansatz war daher, nicht nur eine statische Aufnahme nach einem bestimmten Zeitpunkt zu machen, zu dem der markierte Zucker gleichverteilt ist, sondern auch seine zeitliche Anhäufung zu dokumentieren.“ So könne man sehen, wie „hungrig“ die Hirnzellen sind. „Wir hofften, es wäre vielleicht möglich, die epileptischen Zonen so besser zu beschreiben.“

In einer ersten Studie mit 15 Patienten, die an nicht läsionaler Epilepsie erkrankt sind, erfüllte sich die ursprüngliche Hoffnung der Forscher allerdings nicht. Nur bei einem Bruchteil der untersuchten Personen konnte wirklich ein Mehrwert durch die bildgebenden PET/MRT-Verfahren und der entwickelten Quantifizierung erreicht werden. „Der Grund liegt darin, dass der Grundverbrauch des Zuckers auch in einem gesunden Hirn stark fluktuiert“, sagt Beyer. „Er ist vom psychologischen Zustand des Patienten abhängig, der beträchtlichen Schwankungen unterliegt – je nachdem, ob man gut gelaunt oder gestresst ist, ändert sich der reale Zuckerverbrauch erheblich. Bislang ist es uns jedoch nicht gelungen, den psychologischen Zustand des Patienten zu normieren, das bleibt eine Herausforderung für die Zukunft.“ Von diesen natürlichen Schwankungen waren die krankheitsbedingten Änderungen des Zuckerstoffwechsels nicht zu unterscheiden.

Automatisierte Bestimmung der Hirnaktivität

In der Folge hat sich das Forscherteam in Wien stärker auf eine allgemeine, nicht invasive Messung der Hirnaktivität gesunder Personen konzentriert. Dieser Zugang stellte sich als erfolgreich heraus. Dank der Arbeit von Beyers Mitarbeiter Lalith Kumar Shiyam Sundar, eines Biomedizintechnikers, der im Rahmen des über vier Jahre laufenden Projekts promovierte, gelang es, die Untersuchung weitgehend zu automatisieren. Die Hirnaktivität wird nun vom Computer aus den Bilddaten rekonstruiert. Kürzlich wurde die Qualität der Bilder mit Methoden des maschinellen Lernens weiter verbessert. „Die Methodik, die wir erarbeitet haben, ist automatisiert, sodass Ärzte sie etwa für neuro-onkologische Untersuchungen verwenden können“, so Beyer. „Für sie haben wir hier vor Ort eine Lösung gefunden, sich per Knopfdruck diese neue Art von Bildern anzeigen zu lassen.“

Publikationen:
Traub-Weidinger T et al.: Utility of Absolute Quantification in Non- lesional Extratemporal Lobe Epilepsy Using FDG PET/MR Imaging. Frontiers in Neurology 2020;11:54.
Shiyam Sundar LK et al. Fully Integrated PET/MR Imaging for the Assessment of the Relationship Between Functional Connectivity and Glucose Metabolic Rate. Frontiers in Neuroscience 2020;14:252.
Shiyam Sundar LK et al.: Promise of Fully Integrated PET/MRI: Noninvasive Clinical Quantification of Cerebral Glucose Metabolism. Journal of Nuclear Medicine 2020;61(2):276–284.
Shiyam Sundar LK et al.: Towards quantitative [18F]FDG-PET/MRI of the brain: Automated MR-driven calculation of an image-derived input function for the non-invasive determination of cerebral glucose metabolic rates. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism 2019;39(8):1516–1530.