Rofo 2006; 178(6): 627-633
DOI: 10.1055/s-2006-926744
Neuroradiologie

© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Einsatz der 1H-MR-spektroskopischen Bildgebung in der Strahlentherapie: Cholin als Marker für die Bestimmung der relativen Wahrscheinlichkeit eines Tumorprogresses nach Bestrahlung glialer Hirntumoren

Application of 1H MR Spectroscopic Imaging in Radiation Oncology: Choline as a Marker for Determining the Relative Probability of Tumor Progression after Radiation of Glial Brain TumorsM. P. Lichy1, 2 , P. Bachert2 , F. Hamprecht3 , M.-A Weber2 , J. Debus4 , D. Schulz-Ertner4 , H.-P Schlemmer1, 2 , H.-U Kauczor5
  • 1Abteilung für Radiologische Diagnostik, Universität Tübingen
  • 2Forschungsschwerpunkt Innovative Krebsdiagnostik und -therapie, Deutsches Krebsforschungszentrum, Heidelberg (dkfz)
  • 3Interdisziplinäres Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen (IWR), Ruprecht-Karls-Universität, Heidelberg
  • 4Abteilung für Strahlentherapie, Ruprecht-Karls-Universität, Heidelberg
  • 5Abteilung Radiologie, Deutsches Krebsforschungszentrum Heidelberg
Further Information

Publication History

eingereicht: 1.8.2005

angenommen: 31.3.2006

Publication Date:
15 May 2006 (online)

Preview

Zusammenfassung

Ziel: Bestimmung der relativen Signalintensitätsverhältnisse (SI) von Cholin (Cho), Creatin (Cr) und N-Acetyl-Aspartat (NAA) für die MR-spektroskopische Bildgebung (1H-MRSI) in der Nachsorge von glialen Tumoren für die Unterscheidung eines Therapieversagens (PT) und strahlentherapieinduzierter Gewebeveränderungen (nPT). Hierauf aufbauend Berechnung der relativen SI-Schwellenwerte zur Angabe einer Tumorprogresswahrscheinlichkeit. Material und Methoden: 34 Patienten mit histologisch gesicherten und bestrahlten Gliomen mit einer in der Nachsorge neu aufgetretenen MR-tomographisch suspekten Läsion wurden mit 2D-1H-MRSI untersucht (TR/TE = 1500/135 ms; Voxelgröße 9 × 9 × 15 mm3; 1,5-Tesla-Magnetom-Vision; Siemens Medical). Insgesamt wurden 274 Spektren ausgewertet (92 Voxel innerhalb der suspekten Läsionen). Relative SI von Cho, Cr und NAA wurden bestimmt und mittels linearer Diskriminanzanalyse (LDA) und logistischer Regression einschließlich Kreuzvalidierung auf ihre Möglichkeit für eine Trennung von PT und nPT untersucht. Die Einteilung in PT und nPT erfolgte anhand weiterer klinischer sowie MRT-, CT- und Positronenemissionstomographie-Verlaufskontrollen. Ergebnisse: Cho und die relativen SI gegenüber Cr und NAA zeigten signifikante Unterschiede für PT und nPT. Das logistische lineare Regressionsmodell mit erklärenden Variablen ln(Cho/Cr) und ln(Cho/NAA) besaß die niedrigste Deviance und beste prädiktive Leistung bei der Kreuzvalidierung. Hiermit konnte eine Sensitivität/Spezifität von 93,8/85,7 % für die 1H-MRSI bei der Unterscheidung zwischen PT und nPT erreicht werden. Schlussfolgerung: Die 1H-MRSI zeigt bezüglich der Abgrenzung von Rezidiven und radiogenen Veränderungen bei bestrahlten Gliomen eine hohe Sensitivität und Spezifität und ermöglicht, Aussagen über die relative Wahrscheinlichkeit eines Therapieansprechens/-versagens zu treffen.

Abstract

Purpose: To determine the relative signal intensity ratios of choline (Cho), phosphocreatine (CR) and N-acetyl-aspartate (NAA) in MR spectroscopic imaging (proton-MRSI) for differentiating progressive tumors (PT) from non-progressive tumors (nPT) in follow-up and treatment planning of gliomas. Threshold values to indicate the probability of a progressive tumor were also calculated. Material and Methods: Thirty-four patients with histologically proven gliomas showing a suspicious brain lesion in MRI after stereotactic radiotherapy were evaluated on a 1.5 Tesla unit (Magnetom Vision, Siemens, Erlangen, Germany) using 2D proton MRSI (repetition time/echo time = 1500/135 msec, PRESS; voxel size 9 × 9 × 15 mm3). A total of 274 spectra were analyzed (92 voxel were localized within the suspicious brain lesion). Relative signal intensities Cho, Cr and NAA were measured and their ability to discern between PT and nPT was assessed using the linear discrimination method, logistic regression, and the cross-validation method. PT and nPT were differentiated between on the basis of clinical course and follow-up by MRI, CT and positron emission tomography. Results: The Cho parameter and the relative signal intensity ratios of Cr and NAA were most effective in differentiating between PT and nPT. The logistic regression method using the parameter ln(Cho/Cr) and ln(Cho/NAA) had the best predictive results in cross-validation. A sensitivity of 93.8 % and specificity of 85.7 % were achieved in the differentiation of PT from nPT by proton-MRSI. Conclusion: 1H-MRSI has a high sensitivity and specificity for differentiating between therapy-related effects and the relapse of irradiated gliomas. This method allows for assessment of the probability of radiotherapy response or failure.

Literatur

Dr. Matthias Philipp Lichy

Abteilung für Radiologische Diagnostik, Universität Tübingen

Hoppe-Seyler-Str. 3

72076 Tübingen

Email: matthias.lichy@med.uni-tuebingen.de