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MRT Radiomics-basierte Langzeitevaluation von bildgebenden Biomarkern für die Wachstumsvorhersage distinkt nodulärer Läsionen in plexiformen Neurofibromen bei NF1

Antragstellerinnen / Antragsteller Dr. Inka Ristow; Professor Dr. René Werner
Fachliche Zuordnung Radiologie
Medizininformatik und medizinische Bioinformatik
Förderung Förderung seit 2023
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 515277218
 
Neurofibromatose Typ 1 (NF1) ist ein seltenes, autosomal-dominant vererbtes Tumorprädispositions-Syndrom, verursacht durch Defekte im Neurofibromin-Gen. NF1-Patienten haben ein hohes Risiko, periphere Nervenscheidentumore zu entwickeln. Plexiforme Neurofibrome (PNF) und distinkt noduläre Läsionen (DNL) sind von besonderer klinischer Relevanz. PNF können sich als große Tumorkonglomerate (>20% des Körpergewichts) manifestieren und eine schwere Morbidität verursachen. DNL entwickeln sich innerhalb von PNF oder als singuläre Läsionen. DNL-Wachstum gilt als Hinweis für die Transformation in ein prämalignes atypisches Neurofibrom (ANF). Anders als maligne periphere Nervenscheidentumoren zeigen ANF als prämaligne Vorläufer weder eine lokale Rekurrenz nach Resektion noch eine Metastasierung. Ein frühzeitiges Erkennen der Transformation ist daher entscheidend für das Outcome und eine risikoangepasste Versorgung von NF1-Patienten. Bildbasierte Merkmale sind als vielversprechend zur Charakterisierung der Transformation beschrieben, jedoch von menschlichen Beobachtern nur schwer einheitlich und objektiv zu quantifizieren. Diese Limitation kann durch automatisierte, standardisierte Merkmalsextraktion, d. h. durch Radiomicsanalysen, in longitudinalen Bilddaten von NF1-Patienten adressiert werden. Bisherige NF1-Radiomics wurden allerdings nur als Querschnittsstudien in kleinen NF1-Patientenkohorten (N<79) durchgeführt. Projektziel ist daher die Identifizierung bildgebender Biomarker für die Entwicklung und das Wachstum von DNL in PNF bei NF1-Patienten unter erstmaliger Verwendung eines longitudinalen Radiomics-Ansatzes in diesem seltenen Erkrankungsbild und eines umfassenden Langzeit-Ganzkörper (WB)-MRT-Datensatzes. Einschlusskriterien sind eine NF1-Diagnose gemäß NIH-Kriterien und Vorliegen von ≥2 WB-MRT-Untersuchungen. Für die Langzeit-Radiomics-Studie werden WB-MRTs von 249 Patienten über einen Beobachtungszeitraum von 18 Jahren (2003-2021) genutzt. Die Gesamtzahl der WB-MRT-Untersuchungen beträgt etwa 1300 (durchschnittlich 5,2 pro Patient). Zu beantwortende Fragen sind: (1) Unterscheiden sich DNL- und PNF-Radiomics-Signaturen bei NF1-Patienten und können sie automatisch differenziert werden? (2) Unterscheiden sich Radiomics-Signaturen von DNL und PNF mit unterschiedlichen Wachstumsmustern (lineares vs. nicht-lineares Wachstum, schnelles/langsames Wachstum)? (3) Können Radiomics-Signaturen als prognostischer Imaging Biomarker für PNF- und DNL-Wachstum genutzt werden? (4) Unterscheiden sich radiogenomische Signaturen von NF1-Patienten mit großen von denen ohne größere Deletionen des NF1-Gens (Genotyp-Phänotyp-Korrelation)? (5) Können Radiomics und genetische Informationen zu einer genaueren Wachstumsvorhersage kombiniert werden? Im Idealfall ermöglicht der untersuchte Radiomics-Ansatz die Identifizierung nicht-invasiver prognostischer bildgebender Biomarker für eine individualisierte Risikostratifizierung von NF1-Patienten.
DFG-Verfahren Schwerpunktprogramme
 
 

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