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Integration quantitativer Bildgebungsdaten mit in vitro Daten hin zu einer personalisierteren Medizin
Krankheiten wie Krebs oder neurodegenerative Erkrankungen stellen ein hochkomplexes Interaktionsnetzwerk von physiologischen und pathophysiologischen Prozessen dar. Die präzise Diagnose und damit der Weg hin zu einer personalisierten Medizin hängt daher sowohl von der Sammlung multivarianter Daten als auch von der Interpretation und Integration dieser ab. Dies können in vitro Blutparameter, Biopsien, physiologische Parameter, omics-Analysen und in-vivo Bildgebungsdaten sein. Besonders für die Diagnostik komplexer Krankheitsbilder haben die nicht-invasiven Bildgebungsmethoden viele Vorteile gegenüber anderen Diagnosemethoden.
Die Kombination anatomischer (Magnetresonanztomografie, MRT) oder Computertomografie (CT) mit molekularer Bildgebung (Positronen-Emissions-Tomografie, PET) wie PET/CT oder PET/MRI mit zielgerichteten, radiomarkierten Biomarkern (tracer) bietet einen leistungsstarken Ansatz zur räumlichen und funktionellen Beschreibung der Krankheit. Multimodale Bildgebung erlaubt dabei sowohl die zeitliche Auflösung des Krankheitsverlaufes als auch des Behandlungserfolges. Die daraus gewonnenen Daten ergeben ein gesamtheitliches Bild der Krankheit bezüglich Lokation, molekularem Profil und möglicher Ausbreitung der Krankheit. Diese holistischen, target-spezifischen Informationen können nicht durch Biopsien oder einfache pathologische Befunde oder Biomarkeranalysen im Blut gewonnen werden. Neue Methoden wie das funktionelle MRI (fMRI), PET oder (Fluoreszenz-) Endoskopie sowie target-spezifische Imaging-Liganden (z.B. radiomarkierte PET tracer) bieten neben der klassischen Bildgebung, die hochauflösenden morphologischen Darstellungen ermöglicht, auch quantitative in-vivo Parameter des Metabolismus, der Expression spezifischer Oberflächenmoleküle (z.B. Rezeptoren), der Sauerstoffversorgung oder der Perfusionsrate.
Zur Zeit beschränkt sich die bildgebende Information aber meist auf die visuelle Beurteilung von organischen Veränderungen (RECIST). Wichtige funktionelle und molekulare Bildgebungsinformationen werden oft als zu komplex empfunden und daher nicht zu Rate gezogen. Der Lückenschluss zwischen der visuellen Bildauswertung und der numerischen Informationsdichte, die die moderne und funktionale Bildgebung bereitstellen kann, ist eine große Herausforderung in der medizinischen Diagnostik. Die Korrelation essentieller Imaging Daten (visuell und quantitativ) mit klinischen Parametern des Patienten, die durch Proteomanalysen, Metabolomics, Genomics, Pathologie, Blutbiomarker oder individuelle physiologische Parameter bereit stehen, ist ein wichtiger Schritt hin zu evidenzbasierter und präziser Diagnostik.
Die in diesem Projekt zu etablierenden Bildgebungsmethoden fokussieren auf onkologische Anwendungsbereiche, wie Gliome, Prostatakrebs, Lungentumoren und Rektalkarzinome.
Zentrale Ziele
- Entwicklung von standardisierten, präklinischen und klinischen Imaging Protokollen und SOP
- Präklinisches PET/MRI mit Fokus auf klinische Translation
- Klinische MR, CT, PET/CT und Endoskopie
- Spezifisches, endoskopisches Translationsprojekt (Rectalcarcinom)
- Entwicklung Methoden zur Mustererkennung (imaging texture analysis) und Segmentation
- Entwicklung von Prozessschritten und einer Datenbank zur Speicherung segmentiertet und quantitativ bewerteter Bilderdaten (machine learning & texture analysis)