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Radiomics & Tracing

Moderne Bildgebungsverfahren können viel mehr als nur ein Schwarz/Weiß-Bild von Organen und Knochen zu erzeugen. Die aktuellen Verfahren sind dazu imstande, neben funktionellen auch molekulare Informationen nicht-invasiv zu gewinnen. Hierfür können zum Einen spezielle Kontrastmittel (Tracer) entwickelt werden oder zum Anderen über eine Kreuzkorrelation von Bilddaten mit klinisch-chemischen oder pathologischen Parametern Rückschlüsse auf die molekularen Eigenschaften der Gewebe (zum Beispiel von Tumoren) gewonnen werden. Die so erhaltenen Daten können erhebliche Auswirkungen auf Behandlungsstrategien, Prognose und Therapieoptionen haben und sind daher von allerhöchsten klinischen Interesse.

Das neue Heißlabor, in dem die neu entwickelten Radiotracer „on demand“ patientenindividuell hergestellt werden können.

Im Bereich der Tracerentwicklung liegt der Schwerpunkt bei uns auf der Entwicklung von Target-spezifischen Radiotracern für die Positronen-Emissions-Tomographie, da die PET das sensitivste Verfahren für die funktionelle molekulare Bildgebung darstellt und auch hier die Entwicklung from-bench-to-bedside – also von der Laborbank in die klinische Anwendung – aufgrund der ultrakleinen Stoffmengen, die für die Bildgebung notwendig sind (praktisch keine Nebenwirkungen möglich), am schnellsten erreicht werden kann. Dennoch müssen natürlich bei der Translation in die Klinik alle Vorgaben des Arzneimittelgesetzes eingehalten werden, weshalb an der UMM ein voll GMP-konformes („Gute Herstellungspraxis“) Labor etabliert wurde.

Links: Referenzverbindung, rechts: neu entwickelter Radiotracer. Die neue Verbindung zeigt im Vergleich zur Referenz eine deutliche höhere sowie dauerhaftere Anreicherung im Tumor und ermöglicht somit eine frühere Detektion.

Im Bereich der Grundlagenforschung werden allerdings auch für andere Bildgebungsverfahren (Fluoreszenzbildgebung (FLI), Einzelphotonentomographie (SPECT) und Magnetresonanztomographie (MRT) neue Kontrastmittel entwickelt, synthetisiert und evaluiert.

Radiomics beruht andererseits auf dem Vergleich von klinischen Daten mit klinisch chemischen und pathologischen Ergebnissen. Die Idee hierbei ist es, aus den Bildern direkt diese molekularen Eigenschaften ableiten zu können, ohne dass zusätzliche Untersuchungen notwendig sind, was Entscheidungsprozesse und Diagnosen erheblich beschleunigt.  Da diese Informationen jedoch nicht direkt (wie beim PET oder SPECT) aus den Bildern ableitbar sind, basiert Radiomics auf dem Vergleich eines einzelnen Datensatzes mit den Daten großer Patientenkollektive. Hierfür müssen die Zusammenhänge zwischen Bildinformation und molekularer Information durch Deep Learning Verfahren gefunden und klinisch etabliert werden.

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