Analyse von Tumormausmodellen mittels dynamischer MRT und einer dedizierten Softwareplattform

Einleitung: In dieser Studie wurde eine Softwareplattform zur Analyse funktioneller MRT-Datensätze entwickelt und an Xenografttumormodellen der Maus evaluiert. Methode: Die im Rahmen dieses Projekts entwickelte und getestete Softwareplattform ermöglicht das Einlesen, Nachverarbeiten und die Auswertung von funktionellen MRT-Datensätzen. Quantitative Analysen von Anreicherungskurven, pixelbasierte Falschfarbendarstellungen unterschiedlicher Parameter, der direkte Vergleich von zu unterschiedlichen Zeitpunkten erhobenen Datensätzen und 3-D-Darstellungen sind möglich. Ebenso wurden ein Zwei-Kompartimenten-Modell zur Modellierung der Gewebsperfusion und eine Bewegungskorrektur implementiert. Wir untersuchten mit dieser Software Datensätze, die nach i. v.-Injektion von Gd-DTPA an 14 tumortragenden Mäusen (Pankreaskarzinomzelllinien:BxPC3 und ASPC1) mittels dynamischer MRT gewonnen wurden. Eine histopathologische Korrelation der Befunde wurde vorgenommen. Ergebnisse: Die Analyse der Datensätze war mit der Softwareplattform in ca. 15 Minuten gut zu erledigen.Die Möglichkeit, unterschiedliche ROIs in verschiedenen Schichtebenen eines Datensatzes anzulegen, macht einen Vergleich des Anreicherungsverhaltens unterschiedlicher Organe sehr einfach. Die implementierte Bewegungskorrektur war in der Lage, größere und kleinere Bewegungsartefakte in den Datensätzen mit gutem Ergebnis zu korrigieren. Die Analyse der dynamischen MRT zeigte eine ausgeprägte Tumorinhomogenität der unterschiedlichen Perfusionsparameter, was mit der Histopathologie der Tumoren gut korreliert. ASPC1-Tumoren zeigten ein stärker vaskularisiertes Anreicherungverhalten, mit steilerem Wash-in und gering ausgeprägterem Wash-out, im Vergleich zu BxPC3-Tumoren. Dies korreliert mit dem beobachteten biologischen Verhalten der Tumoren. Diskussion: Mit der hier vorgestellten Softwareplattform ist eine rasche und flexible Analyse funktioneller MRT-Datensätze – auch an kleinen Untersuchungsobjekten möglich. Sie stellt damit ein wertvolles Werkzeug f9r die experimentelle und klinische Analyse von Gewebsperfusionen dar. Die von uns erhobenen Daten korrelierten mit der Histopathologie und dem biologischen Tumorverhalten