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DOI: 10.1055/s-0033-1347543
Sentinellymphknoten-Detektion durch Realtime-3D-Navigation unter Verwendung superparamagnetischer Nanopartikel und Magnetic Particle Imaging
Zielsetzung:
Die Weiterentwicklung der Sentinellymphknoten-Detektion steht im Fokus dieser Forschungsarbeit. Eine Detektion von Sentinellymphknoten (SNLs) durch just-in-time 3D-Lokalisation kann unter Verwendung superparamagnetischer Nanopartikel (SPIOs) mittels Magnetic Particle Imaging (MPI) ermöglicht werden. Die MPI-gestützte SNL Punktion in Lokalanästhesie als Diagnostikverfahren ist denkbar. Hierzu wird derzeit eine MPI-Handsonde interdisziplinär entwickelt.
Material und Methoden:
Im in vivo Model der gesunden Maus und im Tumor-Maus-Model wird das neue Prinzip untersucht. Mammäres und axilläres Gewebe werden durch histologische, elektronenmikroskopische, atomabsorptionsspektrometrische und MRT Diagnostik aufgearbeitet und die Verteilung der SPIOs nachvollzogen. Zur Evaluation der Sicherheit dieser Methode erfolgt eine Aufarbeitung der Maus um die Verteilung der Nanopartikel darzustellen.
Ergebnisse:
Die Methodik für die Sentinel-Detektion kann in vivo in der gesunden und tumortragenden Maus bestätigt werden. Nach Injektion der SPIOs in das Brustdrüsengewebe wird die Verteilung im Brust-, Lymph-, Muskel- und Fettgewebe dargestellt. Die Kolonisation der Lymphknoten findet von außen nach innen statt. Es zeigt sich eine Distribution entlang der Kollagenfasern.
Zusammenfassung:
Eine Verbesserung der Mammachirurgie kann durch die neue Sentinel-Detektion ermöglicht werden. Die exakte 3D-Lokalisation senkt durch gezielte Navigation die Morbidität der Patientin. Zudem ist ein neues Diagnostikverfahren durch Lymphknotenpunktion denkbar. Der MPI-Tracer ist intraoperativ injizierbar, nicht radioaktiv und kostengünstig, wodurch diese Methode einem großen Patientinnen-Kollektiv zugänglich wird. Dieses Prinzip der SLNB kann bei allen soliden Tumoren Anwendung finden.
Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF Grant number 01EZ0912) und der universitäre Forschungsschwerpunkt „Bildgebung bei Krankheitsprozessen“ der Universität zu Lübeck unterstützen dieses Projekt.