Neue Untersuchungsmethode bei Schilddrüsentumoren: Präzisere Krebsdiagnose dank 3D-Computertomographie
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Neue Untersuchungsmethode bei Schilddrüsentumoren: Präzisere Krebsdiagnose dank 3D-Computertomographie

20/02/2025 Empa

Für Pathologen ist die neue 3D-Gewebeanalyse von Schilddrüsentumoren noch ungewohnt. Anstatt das entnommene Gewebe wie bisher in dünne Scheiben zu schneiden und diese unter dem Mikroskop zweidimensional zu betrachten, können sie jetzt die gesamte Gewebeprobe virtuell am Bildschirm untersuchen und beliebig drehen, um krankhafte Veränderungen zu identifizieren. Möglich gemacht hat dies die sogenannte nicht-invasive histopathologische 3D-Bildgebung. «Das Besondere an dieser Methode ist, dass sie in kurzer Zeit komplette Biopsieblöcke eines Tumors dreidimensional analysieren kann, ohne das Gewebe zu verändern oder zu zerstören. Dadurch bleibt die Probe für weitere molekularbiologische Untersuchungen nutzbar», sagt Robert Zboray, Gruppenleiter am Zentrum für Röntgenanalytik der Empa, der diese Technologie entwickelt hat.

Personalisiert behandeln

Gemeinsam mit Pathologen der Universität Bern konnte Zboray nachweisen, dass seine neue Methode klinisch relevante Gewebemerkmale bei Schilddrüsentumoren erkennen kann. Die Röntgenphasenkontrast-Micro-Computertomographie (Micro-CT) macht selbst kleinste Unterschiede in weichen Geweben sichtbar. Diese dreidimensionalen Bilder von Gewebeproben werden anschliessend mithilfe von maschinellem Lernen analysiert. Der Empa-Forscher hofft, dass Pathologen dadurch präzisiere Diagnosen und Prognose stellen können. Denn die grösste Herausforderung besteht darin, Patienten so individuell wie möglich zu behandeln – also Übertherapien bei risikoarmen Tumoren zu vermeiden und gleichzeitig Patienten mit höherem Risiko angemessen zu behandeln und zu überwachen.
Weltweit sind etwa 300 Millionen Menschen von Schilddrüsenkrebs betroffen. Die Tumormerkmale unterscheiden sich jedoch häufig von Patient zu Patient. Diese messbaren biochemischen und molekularen Eigenschaften eines Tumors werden als Biomarker bezeichnet. Sie helfen, den Krebs frühzeitig zu erkennen oder weisen darauf hin, wie aggressiv ein Tumor wachsen kann und auf welche Therapie er möglicherweise ansprechen wird.

Gewebe aus der Vergangenheit untersuchen

Ein grosser Vorteil der 3D-Analyse ist, dass sie auch Tumormerkmale in den tieferen Gewebeschichten erfasst, die bei herkömmlichen Methoden eventuell übersehen werden. «Wenn eingekapselte Schilddrüsentumore aggressiv und schnell wachsen, brechen sie oft ins umliegende gesunde Gewebe ein und dringen sogar in Blutgefässe ein. Solche Gefässeinbrüche sind deshalb häufig ein Hinweis auf Bösartigkeit und Schweregrad des Tumors», erklärt Zboray. Eine frühzeitige und genauere Diagnose ermöglicht es Ärzten, schneller und gezielter zu handeln und so die Prognose der Patienten zu verbessern.
In Zusammenarbeit mit der Universität und dem Inselspital Bern hat Zboray und sein Team eine Schilddrüsentumorprobe eines kürzlich verstorbenen Patienten untersucht. Dieser Patient war 2011 wegen eines als gutartig eingestuften Tumors hospitalisiert worden, der später in bösartiger Form erneut auftrat. «Mit der klassischen Schnittanalyse wurden Kapseleinbrüche tief im Gewebe übersehen, die wir mit unserer Methode nachträglich identifizieren konnten», so Zboray. Basierend auf dieser Erkenntnis wird nun eine Retrospektivstudie solcher Rezidivfälle durchgeführt, bei der europaweit Proben von Patienten untersucht werden, die trotz anfänglich harmloser Befunde später schwerwiegende Tumore entwickelten. Dank der grosszügigen Unterstützung der Mirto Stiftung, der Spendenstiftung Bank Vontobel, der Stiftung für Forschung in Tumordiagnostik und Prävention, der Dr. Hans Altschüler Stiftung sowie vier weiterer Stiftungen kann die Studie durchgeführt werden.

Eine ideale Ergänzung

Die neue 3D-Gewebeanalyse lässt sich laut Robert Zboray nahtlos in den klinischen Arbeitsablauf integrieren und ergänzt die herkömmliche Schnittanalyse optimal. «Im medizinischen Alltag sind etablierte Verfahren fest verankert. Unsere Technologie soll diese Prozesse nicht stören, sondern einen zusätzlichen Nutzen bieten.» Die Entwicklung neuer Technologien für die personalisierte Medizin ist auch das Ziel von «Personalized Health and Related Technologies» (PHRT), ein strategischer Forschungsschwerpunkt der Institutionen des ETH-Bereichs, in den das Projekt eingebettet ist.
Die Technologie scheint auch für weitere Tumorarten wie Prostatakrebs oder Lungenkrebs vielversprechend zu sein. Dank Förderung durch den Schweizerischen Nationalfonds (SNF) kann Zboray nun seine dreidimensionale Histologietechnik bei der Metastasenbildung von Darmkrebs testen. Zudem möchte er aufwändige molekulare Analysen durch einfachere bildgebende Verfahren ersetzen. «Wenn es uns gelingt, die molekularen «Fingerabdrücke» der krankhaft veränderten Zellfunktionen in den Tumorgeweben mit bildgebenden Texturmerkmalen im Mikrometerbereich zu korrelieren, könnten wir unsere Technologie in Zukunft direkt mit den zu Grunde liegenden genetischen Veränderungen verknüpfen», formuliert Zboray seine Vision.
K Tajbakhsh, O Stanowska, A Neels, A Perren, R Zboray: 3D Virtual Histopathology by Phase-Contrast X-Ray Micro-CT for Follicular Thyroid Neoplasms; IEEE Transactions on Medical Imaging (2024); doi: 10.1109/TMI.2024.3372602
K Tajbakhsh, A Neels, E Fadeeva, J C Larsson, O Stanowska, A Perren, R Zboray: A Comprehensive Study of Laboratory-Based Micro-CT for 3D Virtual Histology of Human FFPE Tissue Blocks; IEEE Access (2024); doi: 10.1109/ACCESS.2024.3407733
Attached files
  • Mit einem speziellen Röntgengerät werden Gewebeproben zuerst dreidimensional und ohne Beschädigung erfasst. Diese 3D-Bilder werden anschliessend mithilfe von maschinellem Lernen analysiert. Bild: Empa
  • Gemeinsam mit Pathologen der Universität Bern konnte Empa-Forscher Robert Zboray nachweisen, dass seine neue Methode klinisch relevante Gewebemerkmale bei Schilddrüsentumoren erkennen kann. Bild: Empa
20/02/2025 Empa
Regions: Europe, Switzerland
Keywords: Applied science, Engineering, Technology, Science, Life Sciences, Health, Medical

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