Lipiodol-Anreicherung als bildgebender Biomarker (Radiomics) zur Vorhersage des Therapieansprechens und Überlebens nach Transarterieller Chemoembolisation (TACE) bei Patienten mit hepatozellulärem Karzinom
Authors:   , Elenberger Oleg 
Published: September 2023

Sprache Deutsch Auf Grund einer hohen Inzidenz und Mortalität, welche in den nächsten Jahren voraussichtlich eine deutliche Zunahme erfahren wird, stellt die Behandlung eines HCC an alle beteiligten Fächer der Medizin, sowie an den Patienten und die Patientin, eine enorme Herausforderung dar. In der klinischen Routine hat sich die TACE, nicht nur bei Patienten im intermediären Stadium der Erkrankung, etabliert, sodass im Laufe der Erkrankung nahezu jeder zweite Patient mindestens eine TACE-Behandlung bekommt. Der mit Radiomics betitelte, im medizinischen Bereich relativ junge, Forschungszweig beschäftigt sich mit der Idee, dass in den Schnittbildern eine für das menschliche Auge nicht sichtbare Ebene von Informationen vorliegt, welche mit den richtigen Mitteln extrahiert, relevante Daten und Informationen zur Genetik, Phänotypie und Pathophysiologie des Tumors liefern kann. Hier greift der Ansatz dieser Arbeit an. In dieser Arbeit wird die Hypothese postuliert, dass durch die Auswertung und Integration von Lipiodolablagerungen in der Zielläsion nach der ersten durchgeführten TACE eine zuverlässigere Prognose zum Therapieansprechen und Gesamtüberleben mit Hilfe von Radiomics möglich ist, als dies klinische Scores alleine erlauben. Dazu wurde in dieser Arbeit ein Patientenstamm von 61 Patienten untersucht. Alle Patienten litten an einem histologisch gesicherten HCC. Bei allen Patienten wurden innerhalb eines Zeitintervalls von 6 Monaten drei TACE durchgeführt mit einer nachfolgenden Verlaufskontrolle mittels kontrastmittelgestützter MRT oder CT. In einem dezidierten, mehrstufigen Verfahren wurden aus der nativen 24 Stunden postinterventionellen CT-Kontrolle die Lipiodol anreichernden HCC-Herde segmentiert. Aus diesem segmentierten 3-D Bilddatensatz wurde eine Vielzahl von bildgebenden Biomarkern, Features, extrahiert. Die Features wurden im weiteren Prozess selektiert, redundante und nicht reproduzierbare Features wurden für das weitere Vorgehen verworfen. Aus den vorliegenden Daten der Patienten wurden Informationen selektiert, mit welchen insgesamt 5 klinische Scores berechnet wurden, diese Scores wurden im weiteren Verfahren ebenfalls als Features angesehen. Mehrere Machine Learning-Algorithmen wurden mit der Zielvariable: Größenregredienz des Tumors nach TACE als Folge eines annehmbaren Therapieansprechens, angelernt. Das beste Ergebnis lieferte ein ML-Algorithmus mit einem Random Forrest Klassifikator auf der Grundlage des kombinierten, aus Radiomics-Features und klinischem Score-Features bestehendem Featuresets. Um die initial aufgestellte Hypothese zu überprüfen wurde die Zielvariable von Größenregredienz der TL auf OS verändert. Die Performance des ML-Algorithmus in Bezug auf die neu definierte Zielvariable OS wurde hierbei mit dem C-index bewertet. Im Test-Set liegt ein C-Index von 0,67 vor. Das kombinierte Modell aus klinischem Score und Radiomics zeigt hierbei eine Überlegenheit gegenüber dem klinischen Score allein (C-Index 0,58) und dem Radiomics score (C-Index 0,60). Dies bestätigt die aufgestellte Hypothese. Das kombinierte Modell hat die Fähigkeit, anhand der Lipiodolanreicherung in der 24 Stunden postinterventionell durchgeführten CT, zur Prädiktion eines Gesamtüberlebens von HCC-Patienten nach einer TACE. Die Patienten mit der kürzesten und längsten Überlebenszeit innerhalb der Studienpopulation dienten als Grundlage für eine Kaplan-Meier-Schätzung und Berechnung eines Risiko-Scores (siehe Abbildung 37). Dabei zeigt sich eine signifikante Differenz zwischen den Risiko-Scores. Eine Kurve dieser Art könnte zukünftig theoretisch als Schätzung zur Überprüfung der Indikation einer TACE- Wiederholung für einzelne Patienten dienen. Für eine entsprechende Generalisierbarkeit sind weiterführende Studien zur Validierung nötig. Unsere Studie liefert hier erste vielversprechende Hinweise, wobei unsere Limitationen nicht zu vernachlässigen sind, wie im Detail diskutiert. Zusammenfassend zeigt unsere Arbeit, dass ein von uns definierter kombinierter Score, bestehend aus bildgebenden Biomarkern (Radiomics) und einem klinischen Score (m- HAP-II-Score), eine Prognose zum Gesamtüberleben nach der ersten TACE- Behandlung liefern kann. Mit Hilfe dieses kombinierten Scores war es in unserer Studienkohorte möglich abzuschätzen, ob ein Patient von weiteren TACE-Prozeduren profitieren würde. Der Behandlungsalgorithmus könnte auf dieser Basis individuell angepasst werden. Der kombinierte Score hätte somit nicht nur das Potenzial Nebenwirkungen zu verhindern und Kosten im System einzusparen, sondern ebenfalls den Patienten potentiell individuell effektiveren Therapiealternativen zuzuführen.