Eine innovative CFD-basierte Dosimetrie- und Behandlungsplanungsplattform zur Unterstützung personalisierter transarterieller Therapien bei Leberkrebs

TARE hat sich als etablierte lokoregionale Behandlung für das HCC, die häufigste Form von primärem Leberkrebs, etabliert. Während der TARE werden radioaktive Mikrosphären über einen Mikrokatheter in die Leberarterien injiziert, um den Tumor von innen zu bestrahlen. Der minimalinvasive Charakter dieser Therapie macht sie zu einer wichtigen Option für Patienten, die für eine Operation nicht geeignet sind. Trotz ihrer klinischen Relevanz bleibt der Behandlungserfolg jedoch von Patient zu Patient unterschiedlich.

Eine Herausforderung bei TARE ist die begrenzte Fähigkeit, vorherzusagen, wie sich die injizierten Mikrosphären im arteriellen Netzwerk der Leber verteilen. Infolgedessen lagern sich die Mikrosphären nicht immer homogen im Tumor ab, und ein Teil der injizierten Dosis kann in gesundes Lebergewebe gelangen. Dies kann die Behandlungseffektivität verringern und gleichzeitig das Risiko von Komplikationen erhöhen. Aktuelle Ansätze zur Vorbehandlungsplanung und Dosimetrie können die resultierende Strahlendosis nicht vollständig vorhersagen.

Das Ziel dieser Studie ist es, eine Methodik zu entwickeln, die ein besseres Verständnis und eine bessere Vorhersage der Mikrosphärenverteilung und Strahlendosis während der TARE unter Verwendung patientenspezifischer 3D-Modelle ermöglicht. Diese Modelle werden aus klinischen Bildgebungsdaten wie CT, MRT, PET, SPECT oder DSA konstruiert und zur Analyse der hepatischen arteriellen Anatomie und der Dosisablagerungsmuster verwendet. Durch die Untersuchung dieser Zusammenhänge zielt das Projekt darauf ab, zu identifizieren, welche anatomischen und verfahrenstechnischen Faktoren den Mikrosphärentransport und die Dosisabgabe beeinflussen und wie diese Erkenntnisse zu einer verbesserten Vorbehandlungsplanung beitragen können.

Der klinische Teil der Studie besteht ausschließlich aus der Sammlung retrospektiver und prospektiver Bildgebungs- und Behandlungsdaten von Patienten, die sich einer TARE unterziehen, ohne den klinischen Arbeitsablauf zu verändern. Daher entsteht für teilnehmende Patienten kein zusätzliches Risiko oder Unbehagen. Die gesammelten Daten dienen als Grundlage für die Entwicklung und Validierung der 3D-Modelle. Langfristig können die gewonnenen Erkenntnisse dazu beitragen, die Katheterpositionierung, Injektionsparameter und Dosisplanung zu optimieren, mit dem Ziel, wirksamere, personalisierte und sicherere TARE-Behandlungen zu erreichen.