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Nova Acta Leopoldina Band 110 Nummer 377

zehntel!), damit die Wahrscheinlichkeit unterschiedlicher und damit fehlerhafter Klassifika- tionen unter 5 % sinkt. Lindernd kann angeführt werden, dass sich die Abbildung auf eine ein- zelne vermessene Läsion bezieht. Bei der Vermessung von mehreren Läsionen verbessert sich die übereinstimmung der Klassifikationen dadurch, dass sich die einzelnen zufälligen Mess- fehler in der Summe bis zu einem gewissen Grad wegmitteln können. Für wie viele Patienten die insgesamt resultierende Unsicherheit bei der Verlaufsbewertung wirklich eineAuswirkung hat, lässt sich nur schwerlich sagen. Hierzu müsste man beispielsweise die Verteilung des wahren Tumorwachstums kennen. Würden alle Tumoren unter Chemotherapie etwa deutlich schrumpfen, wäre die Anzahl der Irrtümer nahe bei null. Dass dem nicht so ist, zeigt aber eine Studie der TU München (MARTEN et al. 2006), in der RECIST-Messungen durch zwei Radiologen bei Patienten mit Lungenrundherden in 24 % der Fälle zu unterschiedlichen Klassifikationen führten. Von den Durchmessern ausgehend kann daher eine Abschätzung des Wachstums der Herde nur sehr eingeschränkt zuverlässig sein, und man hat im Einzelfall, der ja zu entscheiden ist, nicht einmal eine Einsicht oder einen Hinweis über die tatsächlich vorliegende Irrtumswahrscheinlichkeit. Ein Ansprechen oder Nichtansprechen der Therapie wird daher oft nur nach längeren Behandlungszeiten und mit beschränkter zuverlässigkeit festgestellt. 2.6 Fehlerreduzierung um Faktor 5 durch computergestützte Tumorvolumetrie Mit Hilfe einer bei Fraunhofer MEVIS in den letzten vier Jahren im Rahmen eines Forschungs- verbundes entwickelten Software ist es nun möglich, die Unsicherheit der Beurteilung von Größenänderungen in Metastasen drastisch zu reduzieren. Dies gelingt, indem der Radiologe mit Hilfe der Software das Volumen der Herde direkt dreidimensional unter modellbasierter4 , mathematischer Berücksichtigung der Partialvolumeneffekte bestimmt. Damit kann bereits ab einer änderung von 10–20 % des Volumens eine sinnvolle Aussage zum Therapieerfolg gemacht werden. Diese Genauigkeit bei der Volumenbestimmung entspricht einem Fehler für den Durchmesser von nur 3–6 % oder, anders ausgedrückt, dem Erkennen einer änderung des mittleren Durchmessers um die halbe Größe eines Voxels in einem CT-Bild. Betrachtet man die dafür erforderliche Veränderung der Randkontur der Läsion, so beträgt diese im Mittel nur ein Viertel bis ein Drittel einer Voxelgröße. Eine derartige sogenannte Subvoxel-Genau- igkeit ist selbst mit einem sehr geschulten radiologischen Blick und dem Lineal keinesfalls erreichbar. Die überschreitung der in der Onkologie zur Beurteilung des Erfolgs etablierten Schwellenwerte von ca. 70 %, bezogen auf das Tumorvolumen, wird damit durch die Software OncoTREAT von Fraunhofer MEVIS mit einer mindestens um den Faktor 3–5 reduzierten Irrtumswahrscheinlichkeit festgestellt. In der Folge sollten Fälle mit wesentlichen Fehlurteilen bei guter CT-Bildgebung und korrekter Bedienung der Software ausgeschlossen sein. Abbildung 4 demonstriert dieAuswirkung auf das oben genannte Beispiel der unterschied- lichen Klassifizierung des Tumorwachstums bei wiederholter Messung. Man sieht, dass die Wahrscheinlichkeit widersprüchlicher Klassifizierung deutlich reduziert wird. Die eigentlich interessante Frage, in wie vielen Fällen dies nun wirklich einen spürbaren Unterschied macht, beantwortet die Abbildung aber nicht. Hierzu müsste man – wie schon erwähnt – wissen, wie sich das Tumorwachstum im klinischen Alltag wirklich verhält, d. h. wie hoch der Anteil an subtilen Veränderungen im Verlauf wirklich ist. Allerdings kann man davon ausgehen, dass dieser Anteil (wie groß er auch sein mag) in den nächsten Jahren eher größer werden wird, Nova Acta Leopoldina NF 110, Nr. 377, 259–283 (2011) Heinz-Otto Peitgen, Horst Hahn und Tobias Preusser 270 4 Dem (statistischen) Modell wird eine Empirie über die Verteilung und Wirkung von Partialvolumeneffekten zu Grunde gelegt.