Mehrdimensionale räumliche Heterogenitätsanalyse im MRT zur Vorhersage von Schlüsselgenen und der Prognose hochgradiger Gliome: Eine multizentrische Studie

Das Glioblastom, der häufigste primäre intrakranielle Tumor, zeichnet sich durch seine enorme Therapieresistenz aus, die vor allem auf seine intrinsische Heterogenität zurückzuführen ist. Diese erhöhte Heterogenität beschränkt sich nicht nur auf intertumorale Variationen bei verschiedenen Individuen, sondern umfasst auch eine beträchtliche intratumorale Diversität. Die in der wissenschaftlichen Gemeinschaft weit verbreitete Auffassung geht davon aus, dass diese intratumorale Heterogenität einen endogenen Mechanismus für Arzneimittelresistenz begründet und dadurch erheblichen Einfluss auf die Gestaltung klinischer Studien, prognostische Vorhersagen und Patientenergebnisse hat. Bisherige Bewertungsmethoden stehen vor einer Reihe von Herausforderungen, die eine präzise Bewertung der globalen Tumorheterogenität erschweren und innovative Modalitäten erfordern, um diese Sackgasse zu überwinden. Die nicht-invasive und benutzerfreundliche MRT-Bildgebung überwindet die Vorurteile der Einzelpunkt-Probenahme und ermöglicht eine umfassende und dynamische Beurteilung von Glioblastomen. Bemerkenswert ist, dass hochgradige Gliome eine ausgeprägte Mikroumgebungsdruckselektivität und Anpassungsfähigkeit aufweisen, ähnlich der Artenbesetzung in bestimmten ökologischen Nischen. Dieses als „Habitat“ bezeichnete Phänomen manifestiert sich als visuelle Darstellung der räumlichen Verteilung und zeitlichen Entwicklung des Tumors und erleichtert so eine Echtzeit-Längsüberwachung. Angesichts der erheblichen bildgebenden Heterogenität, die Glioblastomen innewohnt, sind sie im Vergleich zu ihren neoplastischen Gegenstücken ein geeignetes Objekt für Habitat-Bildgebungstechniken.

Die vorliegende Untersuchung zielt darauf ab, eine multizentrische, mehrdimensionale räumliche Heterogenitätsanalyse im MRT zu nutzen, um entscheidende Gene vorherzusagen, die für die Prognose und Therapie bei hochgradigen Gliomen von Bedeutung sind, und letztendlich ein stratifiziertes Prognosemodell für betroffene Patienten zu erstellen.