Rofo 2014; 186 - YIAII109_4
DOI: 10.1055/s-0034-1373481

Multispektrale Optoakustische Tomografie von Rheumatoider Arthritis

C Schacky 1, N Beziere 1, Y Kosanke 2, M Kimm 2, M Aichler 3, E Rummeny 2, V Ntziachristos 1, R Meier 2
  • 1Chair for Biological Imaging, Technische Universität München, München
  • 2Klinikum rechts der Isar, Technische Universität München, Radiologie, München
  • 3Helmholtz Zentrum München, Abteilung Analytische Pathologie, München

Zielsetzung:

Evaluierung und Optimierung der Multispektralen Optoakustischen Tomografie (MSOT) zur Detektion von entzündlichen Gelenkveränderungen in einem murinen Modell der rheumatoiden Arthritis (RA) im Vergleich zur Magnetresonanztomografie (MRT).

Material und Methodik:

Im verwendeten Tiermodell (DBA/1) wurde durch Injektion von „Complete Freund's Adjuvant“ (CFA) und bovinem Kollagen in das linke Hinterbein der Maus (n = 14) eine Gelenkarthritis ausgelöst. Die MSOT der Mauskniegelenke wurde mithilfe eines L- und P-Selektin bindenden, entzündungsspezifischen Kontrastmittels (dPGS-ICG, Mivenion, Berlin) durchgeführt. Die MSOT-Signalintensitäten von arthritischen und gesunden Gelenken der Gegenseite wurden quantifiziert. Die Ergebnisse der Bildgebung wurden mit Kontrastmittel unterstützter MRT und histologischen Untersuchungen verglichen.

Ergebnisse:

MSOT mit Verwendung des selektiven Kontrastmittels dPGS-ICG ermöglichte eine präzise Detektion der Gelenkentzündung und eine Differenzierung von entzündeten zu gesunden Gelenken (P = 0,023). Die Ergebnisse der MSOT-Bildgebung wiesen eine hohe Korrelation mit der MRT und den histologischen Analysen auf.

Schlussfolgerungen:

Die Kombination von MSOT und einem entzündungsspezifischen Kontrastmittel erlaubt die Detektion und Beurteilung einer RA mit hoher Korrelation zur MRT und Histologie. Diese neu verfügbare Bildgebungsmethode ist prinzipiell direkt klinisch anwendbar und könnte verwendet werden, um Gelenkentzündungen in Patienten nicht-invasiv mit schnellen Aufnahmezeiten und hoher Sensitivität frühzeitig zu detektieren.

E-Mail: c.schacky@tum.de