News

Das "Paper of the Month" 04/2023 geht an: Robert Seifert und Kambiz Rahbar aus der Klinik für Nuklearmedizin

Priv.-Doz. Robert Seifert (links, Erstautor), Prof. Kambiz Rahbar (Letztautor) (Fotos: UK Essen / UKM)

Für den Monat April 2023 geht das „Paper of the Month“ der Medizinischen Fakultät der WWU Münster an:
 

Priv.-Doz. Robert Seifert und Prof. Kambiz Rahbar aus der Klinik für Nuklearmedizin:
 

A Prognostic Risk Score for Prostate Cancer Based on PSMA-PET-derived Organ-specific Tumor Volumes

Seifert, R; Rasul, S.; (…); Rahbar, K.
Apr 2023 | RADIOLOGY e222010

 

Begründung der Auswahl:

Der hier entwickelte prognostische Risiko-Score ist für den Krankheitsverlauf von Patienten mit Prostatakarzinom von großer Relevanz. Einen solchen Score aus einer Bildgebung (hier: PSMA-PET) statistisch gut aufzubauen, zu trainieren und an einer zweiten Kohorte zu bestätigen ist enorm aufwändig, und kann - wenn akzeptiert - das therapeutische Vorgehen bei dieser sehr häufigen Krebserkrankung risikoadaptierter und damit individueller gestalten. Die Arbeit belegt diesen Score an großen internationalen Patientenkohorten und bekommt dadurch grundlegende Bedeutung.
 

Zu Hintergrund, Fragestellung und Bedeutung der Publikation:

Die das prostataspezifische Membranantigen darstellende PSMA-PET/CT hat sich zum Referenzstandard der Bildgebung von Patienten mit Prostatakarzinom entwickelt. Sie ermöglicht die genaue Lokalisierung von Tumormanifestationen und Metastasen. Die Untersuchungen werden aktuell jedoch manuell ausgewertet und nur exemplarische Läsionen in der klinischen Routine genauer charakterisiert.

Durch einen KI-basierten Ansatz wurden zunächst alle Tumormanifestationen und Metastasen in den PSMA-PETs segmentiert. Das so bestimmte PSMA-PET-basierte Tumorvolumen ist ein hervorragender Parameter, um die Erkrankungsschwere quantitativ zu erfassen. Die Studie konnte darüber hinaus zeigen, dass die Bestimmung des Tumorvolumens pro Organsystem zu einer höheren Genauigkeit bei der Vorhersage der Überlebenswahrscheinlichkeit führt. Dies scheint darin begründet zu sein, dass der Ort der Metastase die Aggressivität der Krebserkrankung bestimmt. Mittels der PSMA-PET-basierten Parameter wurde ein Nomogramm entwickelt, das jeder Nuklearmediziner zur Bestimmung der Überlebenswahrscheinlichkeit verwenden kann.

Diese Arbeit konnte erstmals die Relevanz der Bestimmung des Tumorvolumens zur Vorhersage der Überlebenswahrscheinlichkeit von Patienten mit Prostatakarzinom an einer Kohorte von über 1.000 Patienten zeigen. Die Ergebnisse konnten an einer externen Validierungskohorte der Universitätsklinik Wien bestätigt werden.

 

Background and fundamental question of the publication:

The prostate-specific membrane antigen targeting PSMA-PET/CT-examination has emerged to the reference standard examination for patients with prostate cancer by enabling superb localisation of metastases. However, PSMA-PET-examinations are currently evaluated manually and only exemplary lesions are characterized more closely in routine clinical practice.

Using an AI-based approach, all tumor lesions and metastases were automatically segmented. The so derived PSMA-PET-derived tumor volume is an excellent parameter for the quantitative assessment of disease severity and overall survival rate. We were also able to show that the quantification of the tumor volume per organ system even improved the accuracy. This seems to be based on the fact that the location of metastases determines the aggressiveness of the disease. Furthermore, a nomogram was developed employing the PSMA-PET-derived input parameters that enables any nuclear medicine physician to determine the overall survival rate.

This study was first to demonstrate the relevance of tumor volume quantification for predicting the overall survival likelihood of patients with prostate cancer in a large cohort of more than 1000 patients. The results could be validated in an external validation cohort of the university clinic Vienna.

 

Die bisherigen ausgezeichneten „Papers of the Month“ finden Sie HIER.

This could be interesting for you too: