Stellenwert spektraler CT-Techniken zur Beurteilung der Knochenmarksinfiltration beim Multiplen Myelom: ein systematisches Literaturreview

Einleitung

Das Multiple Myelom (MM) ist die zweihäufigste hämatoonkologische Systemerkrankung, die durch eine klonale Proliferation maligner Plasmazellen im Knochenmark gekennzeichnet ist [1]. Diese maligne Proliferation führt zur Affektion des Knochenmarkmikromilieus und verursacht eine Vielzahl klinischer Symptome und Komplikationen [1]. Zu den häufigsten gehören Anämie, Infektionsanfälligkeit, Hypercalcämie und die charakteristischen osteolytischen Läsionen, die zu Knochenschmerzen und pathologischen Frakturen führen können [1].

Die Diagnose des Multiplen Myeloms stützt sich auf die sogenannten SLiM-CRAB-Kriterien, die Hypercalcämie (C), renale Dysfunktion (R), Anämie (A) und Knochenläsionen (B) umfassen [2]. Ergänzend werden spezifische Biomarker wie der Serumspiegel freier Leichtketten oder die Plasmazellinfiltration im Knochenmark untersucht [2]. Die Bildgebung stellt eine zentrale Säule für die Beurteilung des Krankheitsstatus und die Überwachung des Therapieverlaufs dar [3].

So spielen Magnetresonanztomografie (MRT) und Computertomografie (CT) eine wichtige Rolle für die Detektion von Knochenmarksinfiltrationen und osteolytischen Läsionen [3]. Die MRT wird aufgrund ihrer hohen Weichteilauflösung und Sensitivität für die Detektion diffuser Infiltrationen als Goldstandard angesehen [4]. Die konventionelle CT hingegen bietet eine exzellente Darstellung von knöchernen Veränderungen, ist jedoch in der Beurteilung des Knochenmarks limitiert [5]. So ist laut deutscher S3-Leitlinie bereits mehr als ein myelomtypischer Befund >5 mm in der MRT auch ohne Destruktion des mineralisierten Knochens diagnostisch entscheidend [6]. Dies kann mittels konventioneller CT-Techniken jedoch nicht hinreichend erkannt werden.

Entsprechend haben spektrale CT-Techniken wie die Dual-Source-CT und Dual-Layer Detektor Spektral-CT erhebliches Interesse für die Beurteilung des Knochenmarks geweckt [5] [7]. Sie ermöglichen eine differenzierte Darstellung verschiedener Gewebe und Materialien. So kann in spektralen CT-Techniken aufgrund der Abhängigkeit des photoelektrischen Effektes von der Ordnungszahl der Materialien und entsprechend material- und energiespezifischen Abschwächungswerten von bspw. Calcium, Fett und Weichgewebe über virtuelle Calcium-Subtraktion (VNCa), das Knochenmineral aus CT-Bildern eliminiert werden [8]. Durch die qualitativ bessere Beurteilbarkeit des Knochenmarks gelingt eine sensitivere Differenzierung von tumorösen Infiltrationen und gesundem Knochenmark. Vorteilhaft ist auch die so mögliche Extraktion quantitativer Parameter des Knochenmarks. Diese können als Imaging Biomarker für die Bewertung von Tumorlast und Krankheitsprogression dienen. So scheinen u.a. texturbasierte Merkmale nach Calciumsubtraktion wertvolle diagnostische und prognostische Informationen zu liefern [9] [10]. Spektrale Technologien könnten insbesondere in Fällen, in denen eine MRT nicht durchführbar ist, oder zur Therapieüberwachung bei bereits zur Beurteilung von Osteolysen erfolgenden CT-Untersuchungen, eine zentrale Rolle einnehmen.

Ziel dieses systematischen Literaturreviews ist es, die Evidenz zur Anwendung spektraler CT-Techniken für die Detektion und Charakterisierung einer Knochenmarksinfiltration zu untersuchen.

Methoden

Die systematische Literaturrecherche wurde in „PubMed“ als weltweit führende biomedizinische Datenbank durchgeführt. PubMed wird vom U.S. National Center for Biotechnology Information (NCBI) im Rahmen der National Institutes of Health (NIH) bereitgestellt und bietet hauptsächlich Zugang zur MEDLINE-Datenbank mit Referenzen aus den Bereichen Biomedizin und Lebenswissenschaften. Da es sich um Analysen bereits publizierter Daten handelte, war kein Ethikvotum notwendig. Ein Reviewprotokoll wurde nicht angefertigt. Dieses Manuskript folgt den Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses (PRISMA) aus 2020 (Anhang, Tabelle 1) [11].

Suchstrategie

Die Suchstrategie kombinierte Schlüsselwörter, die sich auf das Myelom und spektrale CT-Techniken beziehen, wie „myeloma“ oder „plasmocytoma“ und „spectral CT“, „dual-energy CT“ bzw. „DECT“ und „dual-layer CT“. Da die Forschung zu spektralen CT-Techniken seit 2010 deutlich zugenommen hat, wurden die Suchergebnisse auf den Zeitraum zwischen 2010 und dem Datum der Suche (Dezember 2024) begrenzt.

Die PubMed-Datenbank wurde nach Ergebnissen in Titeln und Abstracts durchsucht. Die genauen Suchkombinationen mit Boolean Operatoren lauteten wie folgt:

(myeloma AND spectral CT) AND (("2014/01/01"[Date – Publication] : "3000"[Date – Publication])); (myeloma AND DECT) AND (("2014/01/01"[Date – Publication] : "3000"[Date – Publication])); (myeloma AND dual-energy CT) AND (("2014/01/01"[Date – Publication] : "3000"[Date – Publication])); (myeloma AND dual-layer CT) AND (("2014/01/01"[Date – Publication] : "3000"[Date – Publication])); (plasmocytoma AND DECT) AND (("2014/01/01"[Date – Publication] : "3000"[Date – Publication])); (plasmocytoma AND dual-energy CT) AND (("2014/01/01"[Date – Publication] : "3000"[Date – Publication])); (plasmocytoma AND spectral CT) AND (("2014/01/01"[Date – Publication] : "3000"[Date – Publication])); (plasmocytoma AND dual-layer CT) AND (("2014/01/01"[Date – Publication] : "3000"[Date – Publication]))

"3000" wird vom Algorithmus verwendet, um eine Suche bis zur Gegenwart anzuzeigen. Es ergaben sich insgesamt n = 55 initiale Suchergebnisse.

Auswahlprozess

Vor der Literaturrecherche wurden Ein- und Ausschlusskriterien definiert. Folgende Einschlusskriterien wurden festgelegt: Originalien, Fokus auf Knochenmarksinfiltration beim Multiplen Myelom und Einsatz spektraler CT-Techniken. Primäre Ausschlusskriterien waren: Preprints, Übersichtsartikel, Artikel ohne verfügbare englischsprachige Volltextversion oder Artikel mit anderweitigen Fragestellungen (z.B. mit Augenmerk auf einem Strahlendosisvergleich oder Fokus auf Frakturdetektion beim Myelom). Alle Suchergebnisse wurden anhand ihrer Titel und Abstracts auf die definierten Ein- und Ausschlusskriterien durch eine Reviewerin (FM) geprüft. Potenziell geeignete Studien wurden in einer zweiten Iteration anhand der Volltexte hinsichtlich ihrer Eignung validiert. Übersichtsartikel aus der Primärsuche wurden nicht eingeschlossen (n = 6), jedoch basierend auf Volltexten und Quellen auf weitere potenziell geeignete Studien überprüft. Die Studienauswahl wurde von einer zweiten unabhängigen Reviewerin (IM) bestätigt. Der Selektionsprozess ist als Flowchart in [Abb. 1] dargestellt.

Abb. 1 PRISMA Flow-Chart der Studienselektion. Es wurden keine Automatisierungstools für die Studienselektion verwendet. * Es handelte sich um Reviews zu Deep Learning, zur Darstellung der Körperzusammensetzung und zur Differenzialdiagnostik von Facettengelenkserkrankungen ** ausgeschlossen, da es um Dosisvergleich, Evaluation des kalzifizierten Knochens, Bildqualität in der Photon-Counting-CT, Strahlendosis, Signal-Rausch-Verhältnis und die Detektion von Osteolysen, nicht jedoch die Beurteilung des Knochenmarks in der Photon-Counting-CT ging. *** bspw. ausgeschlossen da Untersuchung extramedullärer Myelommanifestationen, Fokus nicht auf spektralen Techniken, Fokus auf KI-gestützter Segmentierung, Fokus auf Entwicklung eines KI-Modells anhand von Spektral-CT-Läsionswerten, Fokus auf KI-Methode zur Verbesserung der Bildqualität, Fokus auf Frakturdetektion **** ausgeschlossen, da Untersuchung knochennaher Tumoren allgemein, KI-Modell zur Frakturdetektion.

Bewertung der Studienqualität und eines möglichen Bias

Die Qualität sämtlicher eingeschlossener Studien wurde anhand des QUADAS-2 Fragenkatalogs bewertet (Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies) [12] (Anhang, Tabelle 2). Mit Hilfe von QUADAS-2 werden das Ausmaß einer möglichen Verzerrung von Studienergebnissen und die Anwendbarkeit der Studienergebnisse für die Reviewfrage anhand von vier Domänen bewertet (Patientenselektion, Indextest, Referenzstandard, Zeitplan des Patientenflusses und der Tests) [12]. Ein Bias hinsichtlich der Studienergebnisse entsteht durch systematische Mängel in der Studienmethodik. Die Evidenz einer Studie kann für die Reviewfrage nur begrenzt anwendbar sein, wenn die Studie bspw. eine andere Patientengruppe evaluiert oder in ihrer Zielsetzung von der Reviewfrage abweicht. Die Bewertung erfolgte durch eine Reviewerin (FM) ohne Verwendung automatisierter Hilfsmittel.

Datensynthese

Aus sämtlichen Studien wurden Publikationsjahr, Studienziele, Kohortendefinition, für die Materialdekomposition relevante CT-Parameter, die Art der Materialdekomposition, Referenztechniken, Messparameter, Statistik und Ergebnisse hinsichtlich der Fragestellungen dieses Artikels durch zwei unabhängige Reviewerinnen (FM, IM) extrahiert. Es ergaben sich keine Datenkonflikte. Studienergebnisse wurden im vorhandenen Format berichtet (absolute Messwerte, ROC AUC-Ergebnisse inklusive 95%-Konfidenzintervallen, Sensitivität, Spezifität, Korrelationskoeffizienten, p-Werte). Diese sind im Detail in [Tab. 1] und [Tab. 2] aufgeführt. Weiterhin wurden die Ergebnisse der eingeschlossenen Studien in Textform zusammengefasst. Dafür erfolgte eine studienübergreifende Gruppierung der Ergebnisse nach der am häufigsten genutzten Technik der Calciumsubtraktion (VNCa), der Anwendung spektraler Techniken zur Detektion einer Knochenmarksinfiltration und zur Eignung spektraler Techniken zur Differenzierung verschiedener Infiltrationsmuster. Von der Durchführung einer Metanalyse wurde aufgrund der Heterogenität der evaluierten spektralen Techniken abgesehen. Entsprechend entfielen eine Datenkonversion und uneinheitliche oder fehlende Ergebnisvariablen waren nicht von Relevanz.

Tab. 1 Methodik der eingeschlossenen Studien.

Autor, Jahr	Zielsetzung	Kohorte	Spektral-CT Charakteristika	Art der Materialdekomposition	(MRT) Vergleichstechnik
Abkürzungen: ADC = Apparenter Diffusionskoeffizient, BWK = Brustwirbelkörper, DECT = Dual-Energy-Computertomografie, DWI = Diffusionsbildgebung, ED = Erstdiagnose, FS = Fettsättigung, GE = General Electric, GRE = Gradientenecho, GSI = Gemstone Spectral Imaging, HD = High Definition, IMWG = International Myeloma Working Group, LWS = Lendenwirbelsäule, MGUS = Monoklonale Gammopathie unklarer Signifikanz (Vorstufe des Multiplen Myeloms), MM = Multiples Myelom, RBM = Rotes Knochenmark, SE = Spinecho, STIR = Short-Tau-Inversion-Recovery-Sequenz, SWK = Sakralwirbelkörper, TIRM = Turbo-Inversion Recovery-Magnitude, TSE = Turbo-Spin-Echo, VB10, VB20, VB30 = Software-Versionen der Syngo.via-Plattform, VNCa = Virtuelle Calciumsubtraktion
Chen et al., 2024	Detektion einer Knochenmarksinfiltration und Differenzierung unterschiedlicher Infiltrationsmuster mittels monoenergetischer und Materialdichtekarten	n=41 Erkrankte und n=41 Kontrollprobanden MM nach den Kriterien der IMWG Keine Osteolysen in der CT	Dual-Source-CT (Revolution CT scanner, GE Healthcare) Scanbereich: Thorax 80 and 140 kV, adaptive Röhrenstrommodulation, nativ 70 keV Rekonstruktionen	Zwei-Materialdekomposition mit Calcium bzw. Hydroxyapatit als dichtem Material und jeweils für Fett, Wasser und Muskel als weniger dichtem Material	1,5 T thorakale Wirbelsäule T1w und STIR Zweck: zur Identifikation einer Myelominfiltration und des Musters (diffus vs. fokal) im Knochenmark
Xiong et al., 2024	VNCa zur Detektion einer Knochenmarksinfiltration, Prognose des Tumorrisikoprofils und der Schwere der Erkrankung	n=47 unbehandelte Myelompatienten Histologisch gesichertes Myelom	Dual-Layer Detektor Spektral-CT (IQon Spectral CT, Philips Healthcare) Scanbereich: Schädel bis Knie 120 kV, 70 mAs, nativ	Calciumsubtraktion (VNCa Karten) für einen Suppressionsindex in 10% Schritten von 25% erhaltenem Calcium bis 95% Herstellersoftware ohne nähere Angaben zur Dekomposition (IntelliSpace Portal, Spectral Diagnostics Suite, Philips Healthcare)	3 T Kopf bis Oberschenkel TIRM und DWI Verhältnis freier Leichtketten im Serum Histologie: Plasmazellinfiltrationsrate, zytogenetischer Status (Hochrisiko (del(17p), t(4;14), t(14;16), t (14;20), gain(1p), p53 Mutation))
Wang et al., 2024	VNCa zur Differenzierung diffuser Knochenmarksinfiltration gegenüber rotem Knochenmark	Aus n=306 Patienten mit LWS MRT Auswahl von: n=21 Patienten mit diffuser Knochenmarksinfiltration (neu diagnostiziertes aktives oder symptomatisches MM nach IMWG-Kriterien, 2014) n=11 Patienten mit rotem Knochenmark n=20 Patienten mit gelbem Knochenmark	Dual-Source-CT (Somatom Force, Siemens Healthineers) Scanbereich: Hals/Thorax/Abdomen <90 kg: 90 und Sn150 kV, 220 mAs (Röhre A), 138 mAs (B Röhre) > 90 kg: 100 und Sn150 kV, 276 mAs (Röhre A), 138 mAS (Röhre B)	Calciumsubtraktion über Herstellersoftware ohne nähere Angaben zur Dekomposition (Syngo.via, VB10, Siemens Healthineers)	1,5 T Wirbelsäule T1, T2, TIRM Zweck: Identifikation von Myelompatienten mit diffuser Knochenmarksinfiltration oder Gesundem mit rotem Knochenmark definiert jeweils über homogen iso- oder hypointensere T1w Signalintensität innerhalb der Wirbelkörper als in den Bandscheibenfächern sowie von Patienten mit gelbem Knochenmark (T1 hyperintenses Knochenmark gegenüber Bandscheiben oder isointens zu subkutanem Fett) Überdies Sicherung der Knochenmarksinfiltration über Knochenmarksaspiration und Folgeuntersuchungen
Jiang et al., 2024	Fettdichtekarten zur Detektion eines Knochenbefalls bei fehlendem Korrelat in der CT	MM Patienten n=32 (ED oder V.a. MM gemäß IMWG-Kriterien) ohne fassbare Knochenläsionen in der konventionellen CT Kontrollgruppe n=64 Patienten ohne MM, mit Rückenschmerzen und/oder Lumbalsymptomatik und CT-Thorax, Abdomen	Rapid-Switching CT (Revolution CT scanner, GE Healthcare) Scanbereich: Thorax, Abdomen 80–140 kV, automatische Röhrenstrommodulation, nativ	Hydroxyapatitsubtraktionskarten = Fettdichtekarten und 70 keV Karten über Herstellersoftware ohne nähere Angaben zur Dekomposition (GSI Viewer, GE Healthcare)	keine MRT-Referenztechnik MM wurde anhand der IMWG-Kriterien diagnostiziert.
Brandelik et al., 2021	Nutzen der VNCa zur Detektion einer Knochenmarksinfiltration und Differenzierung von Infiltrationsmustern	n=32 Patienten (n=27 mit MM, n=4 mit Smouldering Myelom, n=1 mit MGUS) Diffuse Infiltration: n=14 Patienten; nicht-diffuse Infiltration: n=18 Patienten	Dual-Layer-Detektor-Spektral-CT (IQon Spectral CT, Philips Healthcare) Scanbereich: vom Scheitel bis zu den Knien 120 kV; 93 mAs;	Calciumsubtraktion über Herstellersoftware ohne nähere Angaben zur Dekomposition (IntelliSpace Portal Version 11, Philips) Calcium-Suppressionsindizes: 25–95 in Schritten von 10	1,5 T T1 TSE, T2 STIR, DWI mit ADC-Karten zur Bestimmung der Infiltrationsmuster Ganzkörper-Scan Konventionelle CT
Liang et al., 2024	Eignung der VNCa zur Detektion einer Knochenmarksinfiltration in unterschiedlichen Knochen	MM-Patienten (n=72) gemäß den Kriterien der chinesischen Leitlinien zur Diagnose und Behandlung des MM von 2020 Kontrollgruppe (n=10)	Dual-Source-CT (SOMATOM Force, Siemens Healthineers) Scanbereich: Gesamte Wirbelsäule inkl. Becken 100 kV/Sn150 kV, 190 mAs (Röhre A), 380 mAs (Röhre B), nativ	Drei-Material-Dekomposition (Knochenmineral, gelbes und rotes Knochenmark) Post-Processing mittels syngo.via VB20 (Siemens Healthineers)	3 T T1 und T2 Wirbelsäule und Becken MRT als Referenz zur Bestimmung der Knochenmarksinfiltrationsmuster
Werner et al., 2022	Eignung der VNCa zur Analyse der Aktivität osteolytischer Läsionen	n=32 Patienten mit MM mit aktivem/inaktivem Krankheitsstatus gemäß IMWG-Kriterien 37 Untersuchungen der 32 Patienten mit Analyse von 103 fokalen osteolytischen Läsionen	Dual-Source-CT (SOMATOM Definition Flash, Siemens Healthineers) Scanbereich: Schädelbasis bis Knie 100 kV und 140 kV, 160 mAs (Röhre A), 139 mAs (Röhre B), nativ	Drei-Material-Dekomposition (Fett, Weichgewebe und Calcium) Post-Processing mittels syngo.via VB30A (Siemens Healthineers)	1,5 T T1 und T2 Spin Echo, DWI Kopf bis Oberschenkel Hämatologische Marker: M-Gradient im Serum und Urin, Immunfixationstests zur Bestimmung des Krankheitsstatus Knochenmarksbiopsien am Beckenkamm in 24 von 37 Fällen zur Bestimmung der Plasmazellinfiltration
Gu et al., 2022	Automatisierte Segmentierung des Gesamtskeletts Eignung der VNCa zur Detektion der Aktivität von Läsionen	n=21 Patienten mit V.a. oder bestätigtem neu diagnostiziertem oder rezidivierendem MM gemäß IMWG-Kriterien davon n=16 mit Osteolysen	Dual-Source-CT (SOMATOM Force, Siemens Healthineers) Scanbereich: Scheitel bis proximale Tibia 90 kV und 150 kV, automatische Dosismodulation, nativ	Drei-Material-Dekomposition (Knochenmineral, gelbes und rotes Knochenmark) Post-processing mittels syngo.via VB30 (Siemens Healthineers)	Biopsie in 15 Patienten zwecks Bestimmung der Plasmazellinfiltration des Knochenmarks als Referenzstandard Korrelation mit Hämoglobinspiegel und Alter
Hu et al., 2021	Nutzen spektraler Parameter zur Detektion einer Knochenmarksinfiltration und von Infiltrationsmustern	n=35 Patienten mit neu diagnostiziertem MM nach IMWG-Kriterien Kontrollgruppe: n=15 gesunde Personen	Rapid kVp-Switchin- CT (Discovery CT750 HD, GE Healthcare) Scanbereich: Kopf bis Oberschenkel (für MM-Patienten); BWK 11 bis SWK 1 (für die Kontrollgruppe) 80 kV / 140 kV, 260 mA, nativ	Zwei-Material-Dekomposition für Calcium und Wasser bzw. Hydroxyapatit und Fett Post-Processing mittels Herstellersoftware (GSI Viewer, GE Healthcare)	3 T T1 Fast SE, T2 FS Fast SE, DWI Wirbelsäule und Becken Zwei Personen im Konsensus
Fervers et al., 2021	VNCa zur Kontrolle unter Radiatio und Früherkennung eines Therapieversagens	n=33 Patienten mit MM-Diagnose nach IMWG-Kriterien Z.n. Radiatio mindestens einer Osteolyse, nicht mehr als 5 bestrahlte Osteolysen Einteilung in zwei Gruppen (stabil/partielle Remission vs. Progress/Rezidiv) Insg. 170 Läsionen	Dual-Layer-Detektor-Spektral-CT (IQon, Philips Healthcare) Scanbereich: Ganzkörper 120 kV, 70 mAs, nativ	Calcium Subtraktion (VNCa) mit hohem Suppressionsindex (25%) Herstellersoftware ohne nähere Angaben zur Dekomposition (IntelliSpace Portal, Spectral Diagnostics Suite, Philips Healthcare)	Konventionelle CT
Reinert et al., 2021	Identifikation von VNCa Texturmerkmalen zur Prädiktion der Krankheitsaktivität und des Therapieansprechens	n=110 Patienten mit MM nach IMWG-Kriterien Subgruppe mit Histologie: 56 Patienten	Dual-Source-CT (SOMATOM Definition Flash, Siemens Healthineers) Scanbereich: Ganzkörper mit elevierten Armen vom Ellenbogen bis zum Knie 100 kV und Sn140 kV, 230 mAs (Röhre A), 178 mAs (Röhre B), nativ	Drei-Material-Dekomposition (Fett, Weichgewebe und Calcium) Post-Processing mittels syngo.via VB30A (Siemens Healthineers)	Segmentierung durch drei Personen im Konsensus Histologie zwecks Ausmaß der Knochenmarksinfiltration (Biopsien aus dem Beckenkamm) Serologische Marker: Serumfreie Leichtketten, Verhältnis freier Leichtketten, Kappa/Lambda-Verhältnis Radiomics über Herstellersoftware (Pyradiomics) für insgesamt 92 Merkmale
Reinart et al., 2020	Nutzen von VNCa-Texturmerkmalen zur Prädiktion des Therapieansprechens	n = 44 Patienten mit MM (Diagnosesicherung über Laborparameter) und CT vor sowie nach Therapie Therapie in n=29 Patienten Vorbereitung zur Stammzelltransplantation mit Bortezomib, Lenalidomide, Dexamethasone; in n= 5 Patienten Konsolidierungstherapie mit Cyclophosphamide, Adriamycin und Dexamethasone; in n = 5 Patienten Erhaltungstherapie mit Lenalidomide und Dexamethasone; in n = 5 Patienten aktive Überwachung nach bereits vorausgegangener Therapie	Dual-Source-CT (SOMATOM Definition Flash, Siemens Healthineers) Scanbereich: Ganzkörper mit elevierten Armen vom Ellenbogen bis zum Knie 100 kV und Sn140 kV, 230 mAs (Röhre A), 178 mAs (Röhre B), nativ	Drei-Material-Dekomposition (Fett, Weichgewebe und Calcium) Post-Processing mittels syngo.via VB30A (Siemens Healthineers)	Segmentierung der Wirbelkörper durch drei Personen im Konsensus Laborwerte: M-Protein in Serum und Urin Einteilung des Therapieansprechens entsprechend der IMWG in: komplette Remission, partielle Remission, stabile Erkrankung und Progress Radiomics über Herstellersoftware (Pyradiomics) für insgesamt 41 Merkmale
Kosmala et al., 2018 (Radiology)	Nutzen der VNCa zur Detektion einer Knochenmarksinfiltration	n=34 Patienten, darunter: n=29 mit bekanntem MM, n=5 mit monoklonaler Gammopathie unklarer Signifikanz	Dual-Source-CT (SOMATOM Force, Siemens Healthineers) Scanbereich: Scheitel bis proximale Tibia <90 kg 90 kV und Sn150 kV mit 220 mAS (Röhre A) und 138 mAs (Röhre B), >90 kg 100 kV und Sn150 kV mit 276 mAs (Röhre A) und 138 mAs (Röhre B), nativ	Drei-Material-Dekomposition (Knochenmineral, gelbes und rotes Knochenmark) Post-Processing mit Syngo.via Version VA30A (Siemens Healthineers)	3 T T1 TSE, T2 TIRM Gesamte Wirbelsäule und Becken Evaluation der MRT-Bilder in Hinblick auf Knochenbeteiligung durch eine Person Evaluation der regulären CT-Bilder in Hinblick auf Knochenbeteiligung durch zwei andere Personen
Kosmala et al., 2018 (Eur Radiol)	Eignung der VNCa zur Differenzierung von Infiltrationsmustern	n=53 Patienten, inkl. der n=34 aus der Studie von Kosmala et al. 2018 in Radiology; darunter: n=45 mit MM, n=8 mit monoklonaler Gammopathie unklarer Signifikanz gemäß IMWG Kontrollgruppe: n=21 gesunde Personen	Dual-Source-CT (SOMATOM Force, Siemens Healthineers) Scanbereich: Scheitel bis proximale Tibia <90 kg 90 kV und Sn150 kV mit 220 mAS (Röhre A) und 138 mAs (Röhre B), >90 kg 100 kV und Sn150 kV mit 276 mAs (Röhre A) und 138 mAs (Röhre B), nativ	Drei-Material-Dekomposition (Knochenmineral, gelbes und rotes Knochenmark) Post-Processing mit Syngo.via Version VA30A (Siemens Healthineers)	3 T T1 TSE, T2 TIRM Gesamte Wirbelsäule und Becken Definition des Infiltrationsmusters nach IMWG durch zwei unabhängige Personen
Thomas et al., 2015	Eignung der VNCa zur Detektion einer Knochenmarksinfiltration und Differenzierung von Infiltrationsmustern	n=32 Patienten, darunter n=22 mit MM, n=10 mit monoklonaler Gammopathie unklarer Signifikanz gemäß IMWG	Dual-Source-CT (SOMATOM Definition Flash, Siemens Healthineers) Scanbereich: vom Ellenbogen bis zum Knie 100 kV und Sn140 kV, 230 mAs (Röhre A), 178 mAS (Röhre B), nativ	Drei-Material-Dekomposition für Fett, Weichgewebe und Calcium Post-Processing mittels selbstentwickeltem Matlab-Tool	1,5 T T1 TSE und T2* GRE der Wirbelsäule Einschätzung der Knochenmarksinfiltration in der MRT und des Musters der Infiltration durch zwei Personen im Konsensus (hohe Infiltration wenn Knochenmark in der T1 iso- oder hypointens zu den Bandscheiben, moderat bei T1 Intensität hypointenser als üblich aber hyperintenser als Bandscheiben; Muster: diffus, multifokal – Salz und Pfeffer Muster trat in der Kohorte nicht auf).

Tab. 2 Zentrale Ergebnisse der eingeschlossenen Studien.

Autor, Jahr	Parameter	Statistik	Ergebnisse	Konklusion
Abkürzungen: 95%-KI = 95%-Konfidenzintervall, ADC = Apparenter Diffusionskoeffizient, AUC = Fläche unter der Kurve, BWK = Brustwirbelkörper, DECT = Dual-Energy-Computertomografie, DWI = Diffusionsbildgebung, ED = Erstdiagnose, FS = Fettsättigung, GE = General Electric, GRE = Gradientenecho, GSI = Gemstone Spectral Imaging, HD = High Definition, HU = Hounsfield-Einheit, HWK = Halswirbelkörper, ICC = Intraklassenkorrelationskoeffizient, IMWG = International Myeloma Working Group, LWK = Lendenwirbelkörper, MGUS = Monoklonale Gammopathie unklarer Signifikanz (Vorstufe des Multiplen Myeloms), MM = Multiples Myelom, RBM = Rotes Knochenmark, ROI = Region of Interest, ROC = Receiver Operating Characteristic, SE = Spinecho, STIR = Short-Tau-Inversion-Recovery-Sequenz, SWK = Sakralwirbelkörper, TIRM = Turbo-Inversion Recovery-Magnitude, TSE = Turbo-Spin-Echo, VB10, VB20, VB30 = Software-Versionen der Syngo.via, VNCa = Virtuelle Calciumsubtraktion
Chen et al., 2024	ROIs in BWK 11, BWK 12 und LWK 1 Materialdichtewerte (mg/cm3) auf Materialdichtekarten nach Subtraktion von Hydroxyapatit oder Calcium; HU-Werte auf 70 keV Bildern	Für Unterschiede t-Test/ Mann-Whitney U-Test/Chi-Quadrat Test/Fisher Exact Test ROC hinsichtlich der Diagnosestellung MM Positiver prädiktiver Wert, negativer prädiktiver Wert Definition des besten diagnostischen Cut-off (Youden Index) Delong-Test für Unterschiede der AUC	Vor Calcium bzw. Hydroxyapatitsubtraktion keine Unterschiede in der Materialdichte oder der HU-Werte zwischen Gesunden, MM mit diffuser oder fokaler Knochenmarksinfiltration Nach Subtraktion von Calcium bzw. Hydroxyapatit, bestanden jeweils signifikante Unterschiede der Materialdichte oder HU-Werte zwischen allen Gesunden, MM und diffuser oder fokaler Knochenmarksinfiltration. Die Materialdichtekarten nach Subtraktion von Hydroxyapatit waren den Materialdichtekarten nach Subtraktion von Calcium überlegen: AUC MM vs. gesund Hydroxyapatit: (95%-KI), 0,874 (0,800–0,949) vs. Calcium: 0,737 (0,630–0,844); p=0,02; AUC Diffuse Infiltration vs. fokale Infiltration Hydroxyapatit 0,809 (0,654–0,964) vs. Calcium 0,736 (0,566–0,907); p=0,049. Dabei zeigten Materialdichtekarten identische diagnostische Wertigkeit egal ob Fett, Muskel oder Wasser als zweites Material gewählt wurde.	Materialdichtewerte und HU-Werte nach Calcium-/Hydroxyapatitsubtraktion eignen sich zur Detektion von Knochenmarksinfiltration und Differenzierung der Infiltrationsmuster.
Xiong et al., 2024	ROIs in LWK 1 bis LWK 5 HU-Werte auf den jeweiligen Calciumsubtraktionskarten	Intraklassenkorrelationskoeffizient zwischen zwei Reviewern für VNCa HU- und ADC-Werte Pearson Korrelation zwischen VNCa HU- und ADC-Werten ROC zur Prädiktion des Verhältnisses freier Leichtketten im Serum und eines Hochrisiko zytogenetischen Status	ICC für VNCa HU-Werte: 0,824−0,970 HU-Werte auf VNCa Bildern korrelieren mit ADC-Werten für Calciumsubtraktionsindex von 75 bis 95% (Pearson’s r=0,342−0,612, p<0,05). Bei stärkerer Calciumsubtraktion (Calciumsuppressionsindex 25%-45%) bestand keine Korrelation. Für einen Calciumsubtraktionsindex von 85 bestand eine Korrelation zur Plasmazellinfiltration (r = 0,835, p<0,001). AUC zur Prädiktion des Leichtkettenverhältnisses für Calciumsuppressionsindex von 85: 0,876 (0,736−0,958) AUC zur Prädiktion des Hochrisiko zytogenetischen Status für Calciumsuppressionsindex von 85: 0,760 (0,603−0,878)	HU-Werte auf VNCa-Bildern sind diagnostisch und prognostisch verwertbar.
Wang et al., 2024	ROIs in BWK10 bis SWK1 (und wenn gut abgebildet im Os Ilium) HU-Werte auf VNCa-Karten der Patienten mit gelbem Knochenmark (Kontrolle), rotem Knochenmark (RBM), und MM mit diffuser Knochenmarksinfiltration.	Intraklassenkorrelationskoeffizient zwischen zwei Reviewern für VNCa HU Einfaktorielle Varianzanalyse zur Messung von Gruppenunterschieden ROC-Analyse zur Bestimmung diagnostischer Schwellenwerte und Sensitivität/Spezifität Spearman-Korrelationsanalyse für MRT-Grade und VNCa HU-Werte	ICC für VNCa HU-Werte in MM Gruppe: 0,908, in Gesunden: 0,948, in RGB: 0,890 Die VNCa HU-Werte steigen von gelbem Knochenmark, zu RBM zu zunehmender Knochenmarksinfiltration (jeweils p < 0,001). Hohe Korrelation zwischen MRT-Grad der Knochenmarksinfiltration nach Baur und Stäbler und VNCa HU-Werten (0,897 (95% KI: 0,822–0,942), p < 0,001). ROC-Analyse: Cut-off Wert von –25,85 HU für die Unterscheidung von gelbem Knochenmark zu MM (AUC = 0,997; Sensitivität 99,5%; Spezifität 96,3%), Cut-off-Wert von 7,15 HU für die Unterscheidung von RBM und MM (AUC = 0,723; Sensitivität 50,1%, Spezifität 89,8%); RBM und schwere MM-Infiltration von 8,0 HU (AUC = 0,80; Sensitivität 70,9%; Spezifität 78,9%), RBM vs. moderate Knochenmarksinfiltration Cut-off 12,1 HU (AUC = 0,609; Sensitivität 31%; Spezifität 93,9%), moderate vs. schwere MM-Infiltration Cut-off –0,35 HU (AUC = 0,672; Sensitivität 71,1%; Spezifität 54,9%) Knochenmarksaspiration bestätigte die CT-Diagnose einer Knochenmarksinfiltration bei MM	VNCa HU-Werte sind sensitiv und spezifisch zur Detektion einer diffusen Knochenmarksinfiltration gegenüber fettigem Knochenmark. Differenzierung einer moderater Knochenmarksinfiltration gegenüber rotem Knochenmark ist weniger sensitiv.
Jiang et al., 2024	HU-Werte auf 70 keV Karten, Fettmaterialdichtewerte (mg/cm3) auf Hydroxyapatitsubtraktionskarten Jeweils Durchschnittswerte von ROIs von BWK 1–4, BWK 5–10, BWK 11-LWK 1, und LWK 2–5 Kombination von CT-Werten und DFat(HAP) zur Diagnostik von MNBD (MM ohne sichtbare Knochenerkrankung auf Standard-CT)	Intraklassenkorrelationskoeffizient zwischen zwei Reviewern ROC-Analyse zur Bewertung der diagnostischen Leistung der Fettmaterialdichte (Sensitivitäts- und Spezifitätsbewertung für Segmentanalysen) Definition optimaler Cut-off-Werte für Fettmaterialdichte je nach Wirbelsäulensegment (Youden-Index)	Niedrigere HU-Werte und höhere Fettdichtewerte in MM Patienten gegenüber Gesunden für alle Wirbelsäulensegmente (p<0,001). Jedoch keine diagnostische Eignung von HU-Werten in 70 keV Karten zur Detektion einer Knochenmarksinfiltration (AUC = 0,427; p<0,001; Sensitivität 60,3%; Spezifität 27,5%; Cut-off −0,121 HU) Basierend auf Fettmaterialdichtekarten ist eine moderate diagnostische Genauigkeit gegeben (AUC = 0,733; p<0,001; Sensitivität 58,8%; Spezifität 77,8%, Cut-off 958 (mg/cm3). Diagnostische Genauigkeit war am höchsten für Fettmaterialdichtewerte auf Höhe von LWK2–5 (AUC = 0,837; Sensitivität 80%; Spezifität 82,4%).	Fettdichtekarten sind zur Detektion einer Knochenmarksinfiltration besser geeignet als 70 keV HU.
Brandelik et al., 2021	Nutzung der VNCa-Technik mit Calcium-Suppression Indizes von 25–95% zur Beurteilung einer Knochenmarksinfiltration ROIs in den Wirbelkörpern HWK7, BWK12, LWK1 bis L5 und im Os ilium	ROC-Analyse zur Bewertung der diagnostischen Leistung der VNCa-Bildgebung (z.B. des CaSupp Index 65) Pearson-Korrelation zwischen VNCa-Werten und ADC-Werten	Die höchste Korrelation zwischen VNCa HU-Werten und ADC-Werten fand sich für einen CaSupp Index 65 (r = 0,68, p < 0,001). Die ROC-Analyse zeigte eine AUC von 0,819 für LWK1–5 zur Unterscheidung von diffuser vs. nicht-diffuser Infiltration (Cut-off: –1,6 HU; Sensitivität = 78,6 %, Spezifität = 75,0 %). Das konventionelle CT zeigte eine geringere diagnostische Leistung (AUC = 0,641). Die Interrater-Übereinstimmung für quantitative VNCa-Messungen war exzellent (ICC = 0,98).	Insbesondere VNCa HU bei moderater Calciumsubtraktion erlaubt die Detektion einer Knochenmarksinfiltration und Differenzierung von Infiltrationsmustern.
Liang et al., 2024	ROIs in Wirbelsäule (zervikal, thorakal, lumbal) und Becken HU-Werte regulär und auf VNCa-Karten	Fleiss-Kappa-Analyse zur Übereinstimmung zwischen VNCa- und MRT-Befunden Bland-Altman-Analyse zur Interobserver-Konsistenz ROC-Analyse zur Bewertung der diagnostischen Effizienz mit AUC, Sensitivität, Spezifität und optimalen Cut-off-Werten Tamhane’s T2-Test für Gruppenvergleiche	HU-Werte waren höher bei MM mit Knochenmarksinfiltration (169,7 HU; 95%-KI 164,6–174,7) als bei MM ohne Knochenmarksinfiltration (163,6 HU; 95%-KI, 158,1–169,0) oder in der Kontrollgruppe (139,6 HU; 95%-KI, 131,4–147,8; p<0,001). HU-Werte auf VNCa Karten waren höher bei MM mit Knochenmarksinfiltration (−28,3 HU; 95%-KI, −32,1 bis −24,6) als bei MM ohne Knochenmarksinfiltration (−97,5 HU; 95%KI −104,7 bis −90,3) oder in der Kontrollgruppe (−89,1 HU; 95%-KI, −95,1 bis −83,1; P < 0,001), wobei der Unterschied in der VNCa HU zwischen MM ohne Knochenmarksinfiltration und Kontrollgruppe nicht signifikant war (P = 0,240). Die diagnostische Performance der VNCa HU lag bei einem Cut-off von –42,2 HU (AUC = 0,839, Sensitivität 70,6%, Spezifität 84,4%) über der von HU-Werten vor Calciumsubtraktion (AUC = 0,532; Sensitivität 80,6%; Spezifität 29%). Die VNCa HU-Werte waren HU-Werten vor Calciumsubtraktion in allen anatomischen Regionen (HWS, BWS, LWS, Becken) überlegen. Die optimalen VNCa HU Cut-off-Werte variierten nach Region (HWS –21,9 HU; BWS –42,8 HU; LWS –56,9 HU; Becken –66,3 HU)	Im Gegensatz zu regulären HU-Werten sind VNCa HU-Werte geeignet, eine Knochenmarksinfiltration zu detektieren. Es bedarf unterschiedlicher diagnostischer Cut-off-Werte je Körperregion.
Werner et al., 2022	VNCa HU-Werte von fokalen osteolytischen Läsionen in Wirbelsäule und Becken Vergleich mit MRT (T1w und ADC-Werte) zur Validierung	ROC-Analyse zur Bewertung der diagnostischen Leistung. Spearman-Korrelationsanalyse zur Bestimmung von Zusammenhängen zwischen VNCa-Werten, ADC und T1w-Signal. T-Tests und Mann-Whitney-U-Tests zur Analyse von Gruppenunterschieden. Intraclass-Korrelationskoeffizient für Reproduzierbarkeit der Messungen.	Mittlere VNCa HU bei aktiver Erkrankung (höhere Plasmazellinfiltration in der Biopsie) 12,4 HU (SD 24,6), bei inaktiver Erkrankung –25,3 HU (SD 32,0) (p < 0,001) AUC-Wert der ROC-Analyse: 0,823 (95%-KI 0,739–0,907; p<0,001) für die Differenzierung zwischen aktiver und inaktiver Erkrankung. Idealer VNCa Cut-off zur Detektion aktiver Fälle war –21,4 HU (Sensitivität 92%, Spezifität 58%) Im Vergleich betrug für eine visuelle Einschätzung der Krankheitsaktivität die Sensitivität nur 57% and Spezifität 70%. Es bestand eine negative Korrelation der VNCa-Werte zur T1w-Signalintensität (r = –0,617) und positive Korrelation zu den ADC-Werten (r = 0,521), jeweils p < 0,001.	VNCa HU-Werte ermöglichenes, aktive von inaktiven Läsionen zu differenzieren.
Gu et al., 2022	Segmentierung des gesamten Skelettsystems VNCa HU-Werte des gesamten Skeletts ROIs in LWK3, im Beckenkamm sowie falls Osteolysen vorhanden waren in max. 5 osteolytischen Läsionen	Spearman-Korrelationsanalyse zwischen HU-Werten und Plasmazellinfiltration Wilcoxon-Test für Unterschiede zwischen ROIs und dem Gesamtskelettsystem	Median des VNCa HU des Gesamtskeletts –59,9 HU (–66,3 bis −51,8 HU); Median fokaler ROIs in LWK 3 und im Beckenkamm −51,3 HU, Median innerhalb der Osteolysen –11,8 HU (jeweils p<0,001) Signifikante Unterschiede zwischen Gesamtskelett VNCa HU-Werten und fokalen ROI HU-Werten (z.B. LWK 3 vs. Beckenkamm, p<0,001). Positive Korrelation zwischen VNCa HU-Werten des gesamten Skeletts und der Plasmazellinfiltration im Knochenmark (r = 0,79; p<0,001) sowie negative Korrelation zum Hb-Wert (r = −0,66; p = 0,001)	VNCa HU korrelieren mit der Aktivität von Läsionen und variieren je Körperregion
Hu et al., 2021	ROIs in der LWS: bei fokalem Muster in fünf der größten Läsionen von mindestens 5 mm Diameter, bei allen anderen Infiltrationsmustern und Gesunden 10 mm2 ROI im Wirbelkörper HU-Werte auf 70-keV Karten, effektive Ordnungszahl, Materialdichte Wasser, Calcium, Hydroxyapatit und Fett	Spearman-Korrelationen Bonferroni-angepasste ANOVA für Gruppenvergleiche ROC-Analysen Prädiktion einer Knochenmarksinfiltration Logistische Regressionsmodelle mit jeweils zwei Materialdichtepaaren zur Prädiktion einer Knochenmarksinfiltration.	Es bestanden signifikante Unterschiede zwischen infiltriertem und gesundem Knochenmark hinsichtlich effektiver Ordnungszahl, Hypdroxyapatitdichte, Kalkdichte, Wasserdichte und Fettdichte (p<0,001), nicht aber in den HU-Werten auf 70 keV Karten (p=0,427). Wurde lediglich ein Parameter für die ROC-Analyse verwendet, zeigten sich nur für die Fettdichte eine gute diagnostische Leistung (AUC = 0,846 (95%-KI 80,4–88,3%); Sensitivität 62%; Spezifität 93%). Wurden jeweils zwei Materialdichtekarten verwendet, zeigte sich eine gute diagnostische Leistung für Calcium und Wasser (AUC = 0,856 (95%-KI 81,4–89,1%); Sensitivität 84%; Spezifität 77%) und Hypdroxyaptit und Fett (AUC = 0,850 (95%-KI 80,7–88,6%); Sensitivität 79%; Spezifität 81%). Hinsichtlich der Knochenmarksinfiltration zeigten sich signifikante Unterschiede zwischen Patienten mit normalem Infiltrationsmuster und gesunden Kontrollpersonen in Bezug auf die 70 keV HU-Werte sowie die Calciumdichtewerte (jeweils p = 0,031). Zwischen Knochenmarksinfiltration mit normalem Muster und allen anderen Mustern (fokal, diffus, Salz und Pfeffer Muster) bestanden jeweils signifikante Unterschiede für die Calciumdichte, Hydroxyapatitdichte, Fettdichte und die Ordnungszahlkarten (jeweils p<0,01). Regressionsmodelle mit Calcium- und Wasserdichtekarten hatten eine diagnostische Leistung zur Differenzierung vom normalen zu den drei anderen Mustern (AUC = 0,951 (95%-KI 90,5–93,2%); Sensitivität 90,5%; Spezifität 93,3%) ähnlich der MRT ADC-Werte (AUC = 0,954 (95%-KI 84,2–88,4%); Sensitivität 90,5%; Spezifität 95,2%).	Die Kombination von Materialdichtewerten ist spektralen Einzelparametern zur Detektion einer Knochenmarksinfiltration und Differenzierung von Infiltrationsmustern diagnostisch überlegen und kann äquivalente Werte wie die MRT ADC erreichen.
Fervers et al., 2021	ROIs innerhalb aller bestrahlter und nicht bestrahlter Osteolysen der Wirbelsäule und des Beckens auf dem konventionellen Bild und dann Kopie der ROIs auf die VNCa-Karte HU-Werte auf konventionellen Bildern und VNCa-Karte Wertung des Tumoransprechens nach MD Anderson-Kriterien Prozentuale Veränderung der HU-Werte vor und nach Bestrahlung Berechnung der Knochenmineraldichte durch Subtraktion der HU-Werte der VNCa von den konventionellen Bildern	30% der Fälle als Subset zur Interraterreliabilität ROC-Analyse hinsichtlich der Differenzierung von bestrahlten zu nicht bestrahlten Läsionen anhand der prozentualen regulären und VNCa HU-Wert-Veränderungen vom CT vor Bestrahlung zur CT nach Bestrahlung; wenn keine CT vor Bestrahlung vorhanden war anhand der absoluten post-Bestrahlungs-HU-Werte Pearson-Korrelation zwischen Strahlentherapiedosis und Dichtewerten der bestrahlten Läsionen Intraclass-Korrelation zur Beurteilung der Reproduzierbarkeit der Messungen.	Signifikante Abnahme der regulären HU-Werte nach Strahlentherapie von 22,0 HU (30,5–47,0) auf 8,5 HU (–31,8–33,0) und der VNCa HU von –4,5 HU (–38,0–7,0) auf –53,5 HU (–94,8– –20,5). Prozentual betrug die Änderung der Werte von vor zu nach der Radiatio –48% (–7 bis –92) der regulären HU-Werte und –228% (–23 bis –583) der VNCa HU-Werte Etwas bessere Performance der VNCa HU-Werte hinsichtlich der Identifikation einer vorbestrahlten Läsion (AUC 0,57–0,85, abhängig von der zeitlichen Distanz zur Bestrahlung) als der regulären HU-Werte (AUC = 0,56–0,75, abhängig von der zeitlichen Distanz zur Bestrahlung) Diagnostische Eignung der VNCa HU-Werte zur Detektion bestrahlter Läsionen stieg deutlich für Knochenläsionen mit hohem Kalkgehalt (für diese bei bspw. >90% Calciumsubtraktion, AUC 0,96 (0,91–1,00)) Bei Einzelfällen mit Progress der Läsionen trotz bis Bestrahlung (3 von 75 Läsionen) teils auch erst nach 1800 Tagen nach Bestrahlung, waren die VNCa HU-Werte in allen Verlaufsuntersuchungen durchgehend höher als in stabilen oder regredienten Läsionen. Die Differenz war in den VNCa HU-Werten ausgeprägter (–3,0 HU (IQR –21,8 bis 8,3) vs. –62,5 HU (IQR –99,8 bis –30,3)) als in regulären HU-Werten (32,5 HU (IQR 29,0 bis 39,8) vs. 7,0 HU (IQR –35,0 bis 29,3). Negative Korrelation zwischen Strahlendosis und Dichtewerten (reguläre HU r=–0,40 (95 KI –0,55 bis –0,23), p<0,001; VNCa HU r=–0,21 (95 KI –0,38 bis –0,02), p=0,03) ICC zwischen ROI Messungen und klinischem Tumoransprechen nach MD Anderson-Kriterien jeweils 0,85	VNCa HU-Werte sind regulären HU-Werten in der Detektion bestrahlter Läsionen und Prädiktion eines Therapieansprechens überlegen.
Reinert et al., 2021	Volumetrische ROIs von BWK 10 bis LWK 5 Texturanalysen der VNCa-Karten	ICC und Bland-Altman-Analysen für die Interraterreliabilität Mann-Whitney-U-Test für Unterschiede in Texturmerkmalen zwischen verschiedenen Myelomstadien zu serologischen Parametern und zu Präsenz/Abwesenheit von Osteolysen Pearson-Korrelation für den Zusammenhang zwischen Texturmerkmalen und Knochenmarksinfiltration. Multivariable lineare und logistische Regression zur Prädiktion einer Knochenmarksinfiltration und pathologischer Serumparameter basierend auf den Texturmerkmalen Z-Transformation der Texturmerkmale	Signifikant positive Korrelation zwischen Knochenmarksinfiltration (%) und Merkmal 1. Ordnung „10. Perzentile“ sowie „Uniformität“ (jeweils p<0,001) sowie negative Korrelation zum Merkmal 1. Ordnung „Entropie“ (p<0,001) und Merkmal 2. Ordnung „Grauwert-Koinzidenzmatrix Kontrast“ sowie „Grauwert-Koinzidenzmatrix“ durchschnittlicher Unterschied (jeweils p<0,0001). In den Regressionsmodellen zeigten ebendiese Merkmale sowie „Grauwert-Koinzidenzmatrix Unterschied in der Entropie“ einen signifikanten Einfluss (r von –0,52; –0,23 bis 0,49). Osteolysen waren assoziiert mit den Merkmalen 1. Ordnung „Mean“ (p<0,004), „Minimum“ (p<0,004), „10. Perzentile“ (p<0,003) und „Grauwert-Koinzidenzmatrix Run Variance“ (p<0,007), woraus sich ein Regressionsmodell mit einem r2 = 0,33 ergab. Myelomstadien waren assoziiert mit dem 1. Ordnung Merkmal „10. Perzentile“ (p<0,01), „90. Perzentile“ (p<0,01), „Median“ (p<0,02) und dem 2. Ordnung Merkmal „Grauwert-Koinzidenzmatrix Klusterprominenz“ (p<0,004) Weiterhin bestanden geringere Assoziationen zum kappa/lambda Verhältnis (r2 = 0,18) und zu erhöhten Leichtketten im Serum (r2 = 0,18) ICC 0,85 (0,72–0,95) bis 0,87 (0,65–0,94)	VNCa Radiomics könnten potenziell geeignet sein, Krankheitsaktivität und Therapieansprechen zu prädizieren.
Reinart et al., 2020	Volumetrische ROIs von BWK 10 bis LWK 5 Texturanalysen der VNCa-Karten	Wilcoxon-Test für Unterschiede der Texturmerkmale vor und nach Therapie ROC-Analysen zur Prädiktion basierend auf Texturmerkmalen Z-Transformation der Texturmerkmale	n= 29 komplette Remission, n = 10 Progress, n= 5 stabiler Befund Bei Progress Abnahme der Merkmale 1. Ordnung „10. Perzentile“ (0,8 ± 1,0 vs. 0,1 ± 1,2, p > 0,05), „Median“ (0,7 ± 1,0 vs. 0,1 ± 1,2, p > 0,05), und „Minimum“ (0,5 ± 0,1 vs.−0,5 ± 1,5, p>0,05) sowie Zunahme der Merkmale 1. Ordnung „Range“ (–0,6 ± 0,1 vs. 0,5 ± 1,5, p>0,05) und 2. Ordnung „Grauwert-Koinzidenzmatrix Differenz der Varianz“ (–0,3 ± 0,1 vs. 0,1 ± 0,6, p>0,05). 2. Ordnung Merkmal „Grauwert-Koinzidenzmatrix Differenz der Varianz“ unterschied mit einem Cut-off von –0,28 zwischen kompletter Remission und Progress (AUC = 0,76; Sensitivität 93%; Spezifität 70%). Bei stabiler Erkrankung waren auch Texturmerkmale unverändert.	VNCa Radiomics sind mit dem Krankheitsverlauf assoziiert.
Kosmala et al., 2018 (Radiology)	Bis zu fünf ROIs in aus der MRT bekannten Knochenläsionen pro Patient sowie fünf ROIs pro Patient von 100 mm2 in der MRT in unauffälligen Knochenmarkregionen in Wirbelkörpern und im Becken. Evaluation einer Knochenmarksbeteiligung in VNCa Karten durch zwei Personen	ROC-Analyse zur Bewertung der diagnostischen Leistung von regulären HU-Werten und VNCa-HU-Werten Interobserverreliabilität (kappa) Berechnung von Sensitivität, Spezifität, positivem und negativem prädiktivem Wert.	Interobserverreliabilität der visuellen Analyse einer Knochenmarksbeteiligung auf regulären CT-Daten k 1,00; für VNCa Karten k 0,93 Visuelle Analysen: reguläres CT: Sensitivität 69,6%; Spezifität 90,9%; VNCa Karten Sensitivität 91,3%, Spezifität 90,9%, somit insbesondere höherer negativ prädiktiver Wert der VNCa von 83,3% vs. 58,8% in der regulären CT Quantitative Analysen: reguläres CT (AUC = 0,734; SD 0,035; bei einem Cut-off von 78,5 HU; Sensitivität 52,0%; Spezifität 84,7%), VNCa (AUC 0,978; SD 0,007; bei einem Cut-off von 244,9 HU; Sensitivität 93,3%; Spezifität 92,4%)	Qualitativ und quantitativ ist die VNCa der konventionellen CT zur Detektion einer Knochenmarksinfiltration überlegen.
Kosmala et al., 2018 (Eur Radiol)	Bei fokalem Muster bis zu fünf ROIs in den aus der MRT bekannten Knochenläsionen pro Patient, bei normalem und diffusem Muster fünf ROIs pro Patient von 100 mm2 in BWK 12, LWK4-SWK1 oder im Ilium VNCa HU-Werte	ROC-Analyse zur Bewertung der diagnostischen Leistung von VNCa-Werten bei der Unterscheidung zwischen Infiltrationsmustern.	VNCa HU-Werte waren bei diffuser Knochenmarksinfiltration signifikant höher als für Patienten mit normalem oder fokalen Muster oder in Gesunden (p<0,001) oder in fokalen Läsionen (p=0,002). VNCa HU-Werte in fokalen Läsionen waren different von Gesunden (p<0,001). Es bestanden keine Unterschiede zwischen Kontrollen und Patienten mit normalem Muster (p=0,672). VNCa basierte Differenzierung eines diffusen von normalem Infiltrationsmuster (AUC = 0,997; Cut-off Wert –35,7 HU; Sensitivität 100% (95%-KI 100–100%); Spezifität 97% (95%-KI 94–100%). VNCa-basierte Differenzierung eines diffusen von fokalem Muster (AUC = 0,726; Cut-off-Wert –14,4 HU; Sensitivität 33% (95%-KI 15–52%); Spezifität 25% (95%-KI 16–33%). VNCa-basierte Differenzierung eines fokalen von einem normalen Infiltrationsmuster (AUC = 0,996; Cut-off Wert -31,9 HU; Sensitivität 97% (95%-KI 94–100%); Spezifität 99% (95%-KI 98–100%)	VNCa HU sind gut geeignet, Infiltrationsmuster voneinander zu differenzieren.
Thomas et al., 2015	10–20 ROIs in der Wirbelsäule in aus der MRT bekannt betroffenen und nicht betroffenen Arealen Reguläre HU-Werte und VNCa HU-Werte	ROC-Analysen zur Prädiktion einer Knochenmarksinfiltration in osteolytischen und nicht osteolytischen Läsionen Matthew-Korrelationskoeffizient zur Güte der Prädiktion	In osteolytischen Läsionen waren reguläre HU-Werte (AUC = 0,877) und VNCa HU-Werte (AUC = 0,916) geeignet, einen Knochenmarksinfiltration zu detektieren. In nicht osteolytischen Läsionen waren nur VNCa HU-Werte geeignet, um eine Knochenmarksinfiltration zu detektieren (AUC = 0,932), nicht jedoch reguläre HU-Werte (AUC = 0,577). VNCa HU Cut-off Werte für Detektion einer Knochenmarksinfiltration: 4 HU in Osteolysen (89% Sensitivität, 85% Spezifität, Matthew r = 0,7288) und –3 HU in nicht osteolytischen Läsionen. VNCa HU-Werte zeigten eine anteilig bessere diagnostische Leistung zur Differenzierung der Infiltrationsmuster als reguläre HU-Werte (diffuse Infiltration: VNCa HU Sensitivität 40%, Spezifität 85,7% vs. reguläre HU 0% und 100%; multifokale Infiltration: VNCa HU Sensitivität 87,5%, Spezifität 78,3% vs. reguläre HU 87,5% und 73,9%).	VNCa HU sind konventionellen HU-Werten insbesondere in nicht-osteolytischen Läsionen zur Detektion einer Knochenmarksinfiltration und Differenzierung der Infiltrationsmuster überlegen.

Ergebnisse

Studienübersicht

Final eingeschlossen wurden n = 15 Studien ([Abb. 1]), die zwischen 2015 und 2024 publiziert wurden. Die Mehrheit der Arbeiten nutzte Dual-Source CT-Techniken (10/15). Zwei Untersuchungen verwandten Fast-kVp-Switching CT und drei Dual-Layer Detektor Spektral-CT. Während die untersuchten Körperregionen variierten, beinhalteten sämtliche Studien Messungen innerhalb der Wirbelsäule. Mit Abstand am häufigsten wurde der Nutzen von Abschwächungswerten in Hounsfield-Einheiten (HU) nach VNCa evaluiert (10/15). Seltener fanden Materialdichtekarten für Kalk, Hydroxyapatit, Fett und Wasser Anwendung (insgesamt 4/15) oder HU-Werte auf monoergetischen Karten (jeweils 70 keV, 3/15). Eine Studie inkludierte überdies Karten der Ordnungszahl (Z-Effektiv). Zwei Studien fokussierten sich auf den Nutzen von Radiomicsanalysen von VNCa-Karten. Eine grafische Zusammenfassung der Studiencharakteristika und ihrer Ergebnisse findet sich in [Abb. 2], Details zur Zielsetzung, Studienmethodik sowie den zentralen Ergebnissen in [Tab. 1] und [Tab. 2].

Abb. 2 Übersicht der Studiencharakteristika und Designs. Created in BioRender. Molwitz, I. (2025) https://BioRender.com/x71k794. [rerif].

Bewertung der Studienqualität und eines möglichen Bias

Die 10 Studien zur Anwendung der VNCa zeigten ein überwiegend niedriges Verzerrtheitsrisiko hinsichtlich der Studienergebnisse (28/40 Bewertungen „niedriges Risiko“, neun „hohes Risiko“, drei „unklar“) sowie durchgehend gute Anwendbarkeit bezüglich der Reviewfrage (30/30 Bewertungen). In den vier Studien, die Materialdichtekarten einsetzten, wurde das Verzerrtheitsrisiko in 10 von 16 Domänen als „niedriges Risiko“ eingeschätzt, in fünf als „hohes Risiko“ und in einer als „unklar“. Bedenken hinsichtlich der Anwendbarkeit für die Reviewfragestellung waren in allen Fällen gering. Ebenso für die drei Studien zum Nutzen monoenergetischer HU-Werte (Verzerrtheitsrisiko der Ergebnisse in neun Domänen „niedriges Risiko“, drei „hohes Risiko“; Bedenken zur Anwendbarkeit durchgehend gering). Details der Auswertungen für sämtliche Studien sind im Anhang, Tabelle 2 aufgeführt sowie grafisch im Anhang, Abbildung 1 dargestellt.

Detektion einer Knochenmarksinfiltration mittels Calciumsubtraktion (VNCa)

HU-Werte in der VNCa sind in der Lage, eine Knochenmarksinfiltration beim Multiplen Myelom zu detektieren [13] [14] [15]. Sie sind darin HU-Werten in der konventionellen CT deutlich überlegen [14] [16] [17]. So demonstrierten u.a. Kosmala et al. eine Sensitivität von 52,0% und Spezifität von 84,7% für reguläre HU-Werte und eine Sensitivität von 93,3% und Spezifität von 92,4% für VNCa HU-Werte [17].

Da der Unterschied beider Techniken in der Calciumsubtraktion besteht, ist die Überlegenheit der VNCa HU-Werte insbesondere gegeben, wenn es sich um nicht osteolytische Läsionen handelt (VNCa HU: AUC = 0,932; reguläre HU: AUC = 0,577) [18]. Auch in osteolytischen Läsionen können die VNCa HU-Werte gegenüber der konventionellen CT jedoch zusätzliche Informationen zur Krankheitsaktivität bieten (Differenzierung aktive vs. inaktive Erkrankung AUC 0,823 (95%-KI 0,739–0,907); p<0,001 [14]. VNCa HU-Werte und damit geeignete Cut-off Werte zur Festlegung einer Knochenmarksinfiltration innerhalb einer Messregion variieren zwischen anatomischen Regionen, bspw. der Hals-, Brust- und Lendenwirbelsäule [16]. Allerdings kann die Definition von Cut-off-Werten sich dennoch lohnen, da eine quantitative einer visuellen Einschätzung überlegen scheint [14] [17]. Die Ergebnisse zur Detektion einer Knochenmarksinfiltration für 70 keV monoenergetische Karten sind hingegen insuffizient (AUC = 0,427; Sensitivität 60,3%; Spezifität 27,5%) [19]. Die Eignung von VNCa HU-Werten ist insbesondere zur Detektion einer Infiltration gegenüber fettigem Knochenmark gegeben (für einen Cut-off von -25,85 HU: AUC = 0,997; Sensitivität 99,5%; Spezifität 96,3%) [20]. Gegenüber rotem Knochenmark sinkt bei moderater statt schwerer Infiltration insbesondere die Sensitivität von 70,9% (Spezifität 78,9%) auf 31% (Spezifität 93,9%) [20].

HU-Werte auf VNCa-Bildern korrelieren für einen Calciumsubtraktionsindex von 75−95% mit den Werten des Apparenten Diffusionskoeffizienten (ADC) in der MRT (r = 0,342–0,612; p<0,05) [13].

Detektion einer Knochenmarksinfiltration mittels Materialdichtekarten

Materialdichtekarten wurden abhängig von den Basismaterialien der Dekomposition für Calcium, Hydroxyapatit, Fett und Wasser untersucht. Dabei scheinen Materialdichtekarten prinzipiell gut geeignet, um eine Knochenmarksinfiltration zu detektieren. So zeigten Hu et al., die u.a. reguläre HU-Werte, VNCa HU-Werte, 70 keV HU-Werte und Ordnungszahlkarten (Z-Effektiv) untersuchten, insbesondere für Fettmaterialdichtekarten eine hohe diagnostische Leistung (AUC = 0,846 (95%-KI 80,4–88,3%); Sensitivität 62%; Spezifität 93%) [21]. Chen et al. demonstrierten eine Abhängigkeit der diagnostischen Leistung primär vom dichten Material in der Dekomposition (AUC Hydroxyapatit: 0,874 (95%-KI 0,800–0,949) vs. Calcium: 0,737 (95%-KI 0,630–0,844)) [15]. In Regressionsmodellen mit Kombination der Werte verschiedener Materialdichtekarten war die diagnostische Leistung sowohl für Calcium und Wasser gut (AUC = 0,856 (95%-KI 0,814–0,891); Sensitivität 84%; Spezifität 77%) als auch für Hypdroxyaptit und Fett (AUC = 0,850 (95%-KI 0,807–0,886); Sensitivität 79%; Spezifität 81%) [21]. Auch Jiang et al. gaben an, anhand von Fettmaterialdichtekarten eine Knochenmarksinfiltration selbst bei Fehlen eines konventionell CT-graphisch sichtbaren Knochenbefalls identifizieren zu können (auf Höhe von Lendenwirbelkörper 2–5: AUC = 0,837; Sensitivität 80%; Spezifität 82,4%) [19].

Wertigkeit spektraler CT-Techniken für die Differenzierung von Knochenmarksinfiltrationsmustern

Es werden fünf verschiedene Knochenmarksinfiltrationsmuster unterschieden: Infiltration mit normalem Erscheinungsbild des Knochenmarks, homogen diffuse Infiltration, fokale Infiltration, gemischt diffuse und fokale Infiltration sowie das „salt and pepper“-Muster [22]. Thomas et al., Kosmala et al. und Brandelik et al. demonstrierten die Eignung von VNCa HU-Werten zur Differenzierung solcher Knochenmarksinfiltrationsmuster [18] [23] [24]. Auch für die Differenzierung von Infiltrationsmustern zeigten Chen et al. die Eignung von Materialdichtekarten und eine potenzielle Überlegenheit von Hydroxyapatit- gegenüber Calciumdichtekarten (AUC diffuse Infiltration vs. fokale Infiltration: Hydroxyapatit 0,809 (95%-KI 0,654–0,964) vs. Calcium 0,736 (95%-KI 0,566–0,907)) [15]. Für die Fettdichte- und Ordnungszahlkarten (Z-Effektiv) bestanden jeweils signifikante Unterschiede zwischen sämtlichen Knochenmarksinfiltrationsmustern in der Studie von Hu et al. [21]. Auch eine Knochenmarksinfiltration mit normalem Erscheinungsbild konnte so differenziert werden [21]. Für ein Regressionsmodell, das Materialdichtewerte für Calcium und Wasser kombinierte, wurde eine diagnostische Leistung äquivalent zur MRT ADC angegeben, wobei kritisch anzumerken ist, dass das genannte Konfidenzintervall für die CT den AUC-Wert nicht einschließt (CT AUC = 0,951 (95%-KI 0,905–0,932); Sensitivität 90,5%; Spezifität 93,3%; ADC AUC = 0,954 (95%-KI 0,842–0,884); Sensitivität 90,5%; Spezifität 95,2%). Entsprechend ist die Plausibilität der Ergebnisse zu hinterfragen.

Nutzen spektraler CT-Parameter als bildgebende Biomarker beim Multiplen Myelom

VNCa HU-Werte scheinen als bildgebende Biomarker mit Tumorrisikoprofilen assoziiert [13] und korrelieren mit serologischen Biomarkern, z.B. der Plasmazellinfiltration (r = 0,79; p < 0,001) [25] oder dem Leichtketten-Ratio als Maß der Aktivität der Erkrankung (Prädiktion Leichtketten-Ratio 0,876 (0,736−0,958)) [13]. Auch die Prädiktion eines Therapieansprechens lokaler ossärer Läsionen nach Bestrahlung über höhere HU-Werte in Läsionen, die kein Ansprechen aufwiesen, konnte gezeigt werden, wobei dies für die VNCa evidenter ausfiel als für reguläre HU-Werte (durchschnittliche Differenz zwischen ansprechenden und nicht ansprechenden Läsionen in der VNCa: 59,5 HU; regulär: 25,5 HU) [26]. Auch hier war der Vorteil der VNCa zur Detektion von bestrahlen Läsionen insbesondere für Läsionen mit hohem Calciumgehalt gegeben (AUC 0,96 (0,91–1,00)) [26]. In Radiomicsanalysen von VNCa Karten konnten Texturparameter mit prädiktivem Mehrwert für den Krankheitsverlauf identifiziert werden [10] [27].

Diskussion

Unser systematisches Literaturreview untersuchte die Anwendung spektraler CT-Techniken für die Detektion und Charakterisierung einer Knochenmarksinfiltration bei Multiplem Myelom.

Insgesamt wurden 15 Studien eingeschlossen, die zeigten, dass:

• Spektrale CT-Techniken die Differenzierung zwischen gesundem und infiltriertem Knochenmark im Vergleich zur regulären CT signifikant verbessern. So zeigten sich die besonders häufig evaluierte virtuelle Calciumsuppression (VNCa) und auch Materialdichtekarten, sowohl dichter Materialien wie Calcium und Hydroxyapatit als auch wenig dichter Materialien wie Fett, als diagnostisch wertvoll.

• Spektrale CT-Techniken die Differenzierung der unterschiedlichen Infiltrationsmuster des Multiplen Myeloms ermöglichen. Sowohl die VNCa als auch Materialdichtekarten sind hilfreich für die Differenzierung der Infiltrationsmuster des Multiplen Myeloms. Die einzige Studie, die auch Ordnungszahlkarten untersuchte, zeigte für diese ebenfalls relevante Unterschiede zwischen den verschiedenen Infiltrationsmustern.

• Spektrale CT-Parameter Potenzial haben, als bildgebende Biomarker für die Tumoraktivität, das Tumorriskoprofil und das Therapieansprechen zu dienen. So korrelierten VNCa-Werte stark mit klinischen Parametern wie der Plasmazellinfiltration und ermöglichten die Differenzierung von Hochrisikopatienten. Auch für Texturparameter (Radiomics) wurde eine prädiktive Relevanz demonstriert.

Einordnung der Ergebnisse

Es ist einschränkend zu berücksichtigen, dass in der Studienberichterstattung teilweise auch schwache Korrelationen positiv bewertet wurden. Darüber hinaus war die Zahl der Studien je untersuchtem Parameter sehr heterogen. Da die Mehrheit der Studien VNCa-Daten untersuchte (10/15), ist die Validität diesbezüglicher Ergebnisse als repräsentativer einzuschätzen. Auch Calcium- und Hydroxyapatitkarten fanden mehrfach Anwendung (4/15). Hingegen evaluierte nur eine Minderheit der Studien Ordnungszahlkarten (1/15) oder Radiomics (2/15). Deren positive Bewertung zur Detektion einer Knochenmarksinfiltration, Differenzierung der Infiltrationsmuster und prädiktiven Relevanz ist entsprechend zunächst unter Vorbehalt zu reflektieren.

Hinsichtlich der klinischen Anwendung der Studienergebnisse ist kritisch zu berücksichtigen, dass obwohl die erste der eingeschlossenen Studien aus dem Jahr 2015 stammt, die Translation in den klinischen Alltag weiterhin vor zentralen Herausforderungen steht. So erfordern spektrale Analysen des Knochenmarks käuflich zu erwerbende Softwarelösungen für eine Direktintegration in das PACS-System (z.B. Spectral Magic Glass, Philips) oder den separaten Login in eine herstellerspezifische Software zur spektralen Analyse (z.B. Syngo.via, Siemens Healthineers). In diesen muss die Untersuchung aufgerufen, ggf. noch aktiv eingeladen werden, das korrekte Tool angewendet und die Ergebnisse zur Dokumentation in das PACS-System geschickt werden. Zudem beruhen zahlreiche Studien auf zeitaufwendigen Methodiken wie der Vermessung von HU/Materialdichtewerten einzelner Läsionen. Die hierfür notwendige Zeit ist in der klinischen Routine i.d.R. nicht vorhanden. Überdies nutzen die eingeschlossenen Studien anteilig Materialdichtekarten, wie sie herstellerseits nicht standardmäßig angeboten werden. Hinzu kommt die notwendige Erfahrung für die Interpretation der spektralen Karten. In Fällen gering ausgeprägter Knochenmarksinfiltration bei überwiegend rotem Knochenmark ist die Sensitivität der spektralen CT überdies eingeschränkt [13]. Entsprechend ist trotz der laut den eingeschlossenen Studien gegebenen suffizienten Sensitivität und Spezifität der Spektral-CT für die Knochenmarksanalyse des Multiplen Myeloms nicht davon auszugehen, dass diese die MRT ersetzen wird.

Die Spektral-CT kann jedoch wertvolle zusätzliche Informationen in klinisch indizierten CT-Untersuchungen bieten. Die Kombination aus qualitativ hochwertigen Bildern und quantitativen Parametern macht sie zu einer vielversprechenden Ergänzung bisheriger Methoden. Bei MRT-Kontraindikationen oder eingeschränkter Verfügbarkeit einer MRT kann sie eine zeiteffiziente Alternative darstellen.

Limitationen der eingeschlossenen Studien

Zur weiteren Einordnung der Studienergebnisse sollten Limitationen der eingeschlossenen Arbeiten berücksichtigt werden. So war in Studien, die histologische Analysen als Referenz einer Plasmazellinfiltration verwendeten, die Histologie lediglich für eine Subgruppe der Kohorte vorliegend [10] [25]. Generell war die Kohortengröße der Arbeiten mit maximal n=110, jedoch im Median n=35 Patienten gering. Um die Ergebnisse insbesondere hinsichtlich der diagnostischen Genauigkeit gegenüber der MRT zu validieren, wären Studien mit größeren Kohorten notwendig. Es sollten Subgruppen für die verschiedenen Spektral-CT-Scannertypen (Dual-Source-, Dual-Layer-Detektor etc.) eingeschlossen werden, um die Robustheit der Ergebnisse zu evaluieren. Ebenfalls limitierend ist die fehlende Standardisierung der Materialdekompositionsansätze. So erschweren die unterschiedlichen Methodiken (bspw. Zwei- vs. Drei-Materialdekomposition; Calcium vs. Hydroxyapatit als dichte Materialien) die Vergleichbarkeit der Studien. Internationale Konsensusempfehlungen zur Harmonisierung der Methoden könnten die klinische Anwendbarkeit stärken.

Auch longitudinale Analysen insbesondere hinsichtlich der in Einzelfällen demonstrierten [10] [27] prädiktiven Wertigkeit der spektralen CT-Parameter sind notwendig.

Hinsichtlich der Studien von Kosmala et al. ist zu berücksichtigen, dass es sich um überlappende Patientenkohorten handelt. So publizierten die Autoren zur Eignung der VNCa zur Detektion einer Knochenmarksinfiltration eine Kohorte von n=34 Patienten 2018 in Radiology [17] sowie basierend auf dieser eine um n=19 Patienten erweiterte Kohorte zur Eignung der VNCa zwecks Differenzierung verschiedener Infiltrationsmuster 2018 in European Radiology [23].

Limitationen dieses Literaturreviews

Nicht untersucht wurde in diesem Review ein potenzieller Nutzen spektraler CT-Techniken für die Beurteilung extramedullärer Myelommanifestationen. So wäre bspw. die Detektion eines Therapieansprechens über Iodquantifizierung von extramedullären Manifestationen denkbar. Die Literaturrecherche erfolgte mit PubMed über lediglich eine, wenn auch führende, biomedizinische Datenbank. Dieser Artikel beinhaltet überdies keinen quantitativen Vergleich der Studienergebnisse im Sinne einer Metaanalyse.

Ausblick auf neue Techniken und weitere Krankheitsbilder

Eine ebenfalls inhärent spektrale Daten generierende Technik stellt die Photon-Counting-CT dar, in der über definierte Signalschwellenwerte hoch- und niedrigenergetische Photonen differenziert werden können [28]. Zur Anwendung der Photon-Counting-CT beim Multiplen Myelom fanden sich vereinzelt Studien, die sich jedoch auf die Detektion von Osteolysen, die Beurteilung der Bildqualität oder das Signal-zu-Rausch-Verhältnis fokussierten [29] [30]. Es konnten keine Studien identifiziert werden, die die Photon-Counting-CT zur Beurteilung einer Knochenmarksinfiltration verwendeten. Weiterhin wandte keine der Studien eine Split-Filter-CT oder sequenzielle Akquise mit hoher und niedriger Röhrenspannung zur Generierung spektraler Daten an, wobei letztere aufgrund des zeitlichen Versatzes der Datenakquise mit konsekutiven Bewegungsartefakten gegenüber den restlichen spektralen CT-Techniken (Rapid-kV-Switching, Split-Filter, Dual-Source-, Dual-Layer-Detektor, Photon-Counting) in ihrer klinischen Relevanz auch als nachrangig einzustufen ist.

Nebst des Ansatzes MRT-Untersuchungen des Knochenmarks beim Multiplen Myelom durch spektrale CT-Techniken zu ersetzen, könnte auch die umgekehrte Option, die Darstellung der mineralisierten Knochensubstanz durch synthetische CT in der MRT zu ersetzen [31] [32], ein denkbares Forschungsfeld darstellen. Zukünftige Forschung sollte sich daher nicht nur auf die Anwendung des Entwicklungspotenzials einzelner Modalitäten konzentrieren, sondern auf die ganzheitliche Evaluation von Vor- und Nachteilen der zur Verfügung stehenden bildgebenden Techniken für das Krankheitsbild des Multiplen Myeloms.

Während dieses Review sich auf die Anwendung der spektralen CT für die Knochenmarksanalyse beim Multiplen Myelom fokussiert, existieren auch Arbeiten über den Nutzen der Spektral-CT zur Detektion anderer maligner Läsionen des Knochenmarks wie Metastasen [33], oder zur Differenzierung von bspw. osteoblastischen Metastasen gegenüber Osteomen [34].

Fazit

Unsere systematische Literaturübersicht zeigt, dass spektrale CT-Techniken eine vielversprechende Ergänzung zur konventionellen CT-Bildgebung beim Multiplen Myelom darstellen. Die Fähigkeit, differenzierte und quantitative Informationen zu liefern, könnte die Diagnostik und Therapieüberwachung vereinfachen. Zukünftige Studien sollten sich auf multizentrische Analysen in größeren Kohorten fokussieren und verschiedene Gerätetypen und Gerätehersteller inkludieren, um das Potenzial der Spektral-CT insbesondere auch im Vergleich zur MRT zu validieren. Weiterhin bedarf es eines Konsensus hinsichtlich der idealerweise zu verwendenden spektralen Parameter und eines vereinfachten Workflows für spektrale Analysen, um diese erfolgreich in die klinische Praxis zu implementieren.

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