Die Mammographie zählt zu den wichtigsten Methoden zur Früherkennung von Brustkrebs. Sie kann Veränderungen im Gewebe sichtbar machen. Daher unterziehen sich jedes Jahr rund 2,8 Millionen Frauen in Deutschland im Rahmen eines Mammographie-Screenings dieser speziellen Röntgenuntersuchung der Brust.
Doch die Ergebnisse sind nicht immer einfach zu interpretieren. Etwa jede zwanzigste Frau, die am Screening teilnimmt, muss deshalb mit einem auffälligen Befund rechnen. Erhärtet sich daraufhin der Verdacht, schlagen Ärzte in der Regel vor, eine Gewebeprobe (Biopsie) zu entnehmen.
„Das betrifft jährlich fast knapp 35 000 Frauen, doch nur bei rund der Hälfte von ihnen findet sich tatsächlich ein bösartiger Tumor", sagt Sebastian Bickelhaupt vom Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ).
Bösartige Tumoren verändern die Gewebestruktur
Der Radiologe hat sich daher gemeinsam mit seinen Kollegen daran gemacht, die diffusionsgewichtete Magnetresonanz-Tomografie (MRT) für die Untersuchung der weiblichen Brust zu optimieren und mit intelligenten computerbasierten Bildanalyseverfahren zu verbinden. Mit der diffusionsgewichteten MRT lässt sich die Bewegung der Wassermoleküle im Gewebe sichtbar machen und mit Hilfe eines Computeralgorithmus beobachten.
Bösartige Tumoren verändern die Gewebestruktur, was sich auf die Bewegungsmuster der Wassermoleküle auswirkt. Dieser Zusammenhang wiederum könnte sich für die Früherkennung von Brustkrebs nutzen lassen, ohne Gewebeproben entnehmen zu müssen, und ohne den Körper mit Kontrastmitteln zu belasten.
„Ziel ist es, einen besseren nicht-invasiven Einblick in das Körpergewebe zu erlangen und damit den Radiologen neben den weiterhin wichtigen Standardverfahren zusätzliche Gewebeinformationen für die klinische Beurteilung zur Verfügung zu stellen", erklärt Sebastian Bickelhaupt.
Analyse des Brustgewebes mit neuer Methode
Mit der optimierten diffusionsgewichteten MRT-Bildaufnahmetechnik stellen Ärzte eine verdächtige Läsion in der Brust dar. Bei dem farblich markierten Arial könnte es sich um Krebs handeln. © Bickelhaupt / DKFZJetzt belegen die DKFZ-Wissenschaftler in einer von der Dietmar-Hopp-Stiftung geförderten Studie, dass die optimierte diffusionsgewichtete MRT in Kombination mit intelligenten Bildanalyseverfahren tatsächlich zuverlässige Aussagen über bösartige Veränderungen in der Brust erlaubt. Dazu untersuchten sie insgesamt 222 Frauen, die sich nach einem auffälligen Mammographiebefund einer Biopsie unterziehen sollten.
Bevor die Gewebeprobe genommen wurde, analysierten die Forscher das Brustgewebe der Studienteilnehmerinnen mit ihrer neu entwickelten Methode. Das vielversprechende Ergebnis: Die Zahl der falsch positiven Befunde ließ sich in der Studiengruppe um 70 Prozent reduzieren. Tatsächlich vorhandene bösartige Veränderungen konnten die Wissenschaftler in 60 von 61 Fällen erkennen.
Das entspricht einer Trefferquote von 98 Prozent und ist vergleichbar mit der Zuverlässigkeit von MRT-Methoden, bei denen Kontrastmittel zum Einsatz kommen. „Wir werten die Aufnahmen mit Hilfe einer von uns entwickelten, intelligenten Software aus", erklärt der Informatiker Paul Jäger, der sich mit Bickelhaupt die Erstautorschaft der Studie teilt.
Methode muss sich bewähren
„Das macht die Methode weitgehend unabhängig von der Interpretation durch einzelne Ärzte." Auf diese Weise lässt sich gewährleisten, dass die Methode an verschiedenen Studienzentren gleichermaßen zuverlässige Ergebnisse erzielt. In einem nächsten Schritt muss sich die Methode in größeren multizentrischen Studien bewähren, bevor sie routinemäßig in der Klinik Anwendung finden kann.
Die Wissenschaftler bauen derzeit die dafür notwendigen Kooperationen auf. „Wenn sich unser Ergebnis in zukünftigen Studien bestätigt, haben wir ein zusätzliches Diagnoseinstrument zur Verfügung, mit dem sich die Früherkennung von Brustkrebs weiter verbessern lässt", hofft Bickelhaupt.
Quelle: Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ)
Publikation: Klaus H. Maier-Hein et al.; Radiomics Based on Adapted Diffusion Kurtosis Imaging Helps to Clarify Most Mammographic Findings Suspected of Being Cancer; Radiology, 2018; DOI: 10.1148/radiol.2017170723
