CT-Densitometrie der Lunge zur prognostischen Bestimmung der Krankheitsschwere und der Mortalität bei IPF-Patienten

Die idiopathische pulmonale Fibrose (IPF) ist eine der häufigsten und schwerwiegendsten Entitäten unter den idiopathisch interstitiellen Pneumonien. Für die Beurteilung der Krankheitsschwere werden für gewöhnlich Lungenfunktionsparameter bestimmt. Alternative Methoden wie beispielsweise der Nutzen der HRCT zur Identifikation eines Krankheitsprogresses sind in der Literatur beschrieben. Dies könnte vorteilhaft sein, da diese Messwerte direkt mit dem morphologischen Krankheitsausmaß assoziiert sind. Semiquantitative HRCT Auswertungen haben sich als starke unabhängige Prädiktoren für klinische Funktionsparameter und die Mortalität gezeigt. Quantitative HRCT Parameter sind jedoch einfacher zu standardisieren, lassen sich leichter reproduzierten und sind frei von Subjektivität. Wir untersuchten retrospektiv die Relation zwischen klinischen Funktionsparametern, Überleben und histogrammbasierten HRCT Parametern bei 70 IPF-Patienten. Bestimmt wurden die mittlere Lungendichte (mean lung attenuation, MLA), die Schiefe (skewness) und Steilheit (kurtosis) der Histogrammkurve sowie die Werte für das Maximum, den Wendepunkt, die Gesamtfläche und die Fläche rechts vom Wendepunkt (area right of inflexion point, AROIP). Weiterhin wurden die forcierte Vitalkapazität (FVC), die Einsekundenkapazität (FEV1), die totale Lungenkapazität (TLC), die Diffusionskapazität (DLCO) und der 6-Minuten-Gehtest (6MWT) gemessen. Univariate und multivariate Analysen wurden verwendet um den prognostischen Wert der HRCT Parameter auf die Ergebnisse der Funktionsmessungen und das Überleben zu bestimmen. Für die Histogrammparameter und die klinischen Funktionsparameter zeigte sich eine klare Korrelation. Die stärksten Werte wurden zwischen MLA und FEV1 beobachtet. MLA, das Maximum der Histogrammkurve sowie AROIP korrelierten negativ mit allen Funktionsmessungen. Der neu definierte Parameter AROIP war der stärkste Prädiktor für die DLCO. Univariate Regressionsanalysen zeigten eine signifikante Relation von AROIP, kurtosis und FVC auf das Überleben. Nach multivariaten Regressionsanalysen konnte nur ein signifikanter Einfluss von AROIP auf das Überleben dokumentiert werden. Nach Auswertung der Daten dieser Studie zeigt sich, dass quantitative HRCT Parameter mit klinischen Funktionsmessungen korrelieren. Der neu definierte Messwert AROIP ist von zusätzlicher Bedeutung als Prädiktor insbesondere für die DLCO und das Überleben.Idiopathic Pulmonary Fibrosis (IPF) represents one of the most frequent and most severe forms of idiopathic interstitial pneumonias. Traditionally, physiological measurements are used for the evaluation of disease severity. Alternative or additive methods such as the use of HRCT have been suggested for the identification of progressive disease. This might be advantageous as it could provide a direct morphological measure for disease extent. Semiquantitative HRCT scores have been shown to be strong independent predictors of physiological parameters and mortality. However, quantitative CT indexes might be easier to standardize, reproduce and do not rely on subjectivity. We retrospectively assessed the relation between physiological measurements, survival and quantitative HRCT indexes in 70 patients with IPF. Mean lung attenuation (MLA), skewness, kurtosis, peak-attenuation, total lung area, inflexion point with slope and the area right of the inflexion point (AROIP) were assessed. Forced vital capacity (FVC), forced expiratory volume in one second (FEV1), total lung capacity (TLC), diffusing capacity (DLCO) and 6-minute walking distance (6MWT) were measured. Univariate and multivariate analysis were used for the prediction of physiological outcomes by HRCT indexes. These factors were then related to survival in a proportional hazards analysis. Histogram features and the physiological measurements revealed a clear correlation. The strongest correlation was observed between MLA and FEV1. MLA, peak attenuation and AROIP correlated negatively with all physiological measurements. The newly defined parameter AROIP was the best predictor of DLCO. Univariate regression analysis for prediction of mortality showed that AROIP, kurtosis and FVC were significantly related to survival. Multivariate regression revealed only a significant impact of AROIP on survival. These data indicate that HRCT indexes are correlated to physiological measurements. The newly defined parameter AROIP is of additive value for the prediction especially of DLCO and survival