Aktuelle Fortschritte und Herausforderungen in der Radiomik von Gehirntumoren

Die bildgebende Diagnose ist entscheidend für die frühzeitige Erkennung und Überwachung von Gehirntumoren. Radiomik ermöglicht die Extraktion einer großen Menge quantitativer Merkmale aus komplexen klinischen Bildgebungsarrays und transformiert diese in hochdimensionale Daten, die anschließend analysiert werden können, um ihre Relevanz mit den histologischen Merkmalen des Tumors zu finden, die zugrunde liegende genetische Mutationen und Malignität widerspiegeln, zusammen mit Grad, Progression, therapeutischer Wirkung oder sogar Überleben insgesamt (OS). Im Vergleich zur traditionellen Bildgebung des Gehirns bietet Radiomik quantitative Informationen, die mit bedeutenden biologischen Eigenschaften verknüpft sind, sowie die Anwendung von Deep Learning, die das Potenzial für die vollständige Automatisierung der bildgebenden Diagnose beleuchtet. Jüngste Studien haben gezeigt, dass die Anwendung der Radiomik weitreichend ist bei der Identifizierung von Primärtumoren, der differentialdiagnostischen Einschätzung, der Einstufung, der Bewertung des Mutationsstatus und der Aggressivität sowie der Prognose des Ansprechens auf die Behandlung und des Wiederauftretens bei Hirntumoren, Gliomen und Hirnmetastasen. In diesem beschreibenden Überblick, neben der Etablierung eines allgemeinen Verständnisses unter Protokollen, Ergebnissen und klinischer Bedeutung dieser Studien, diskutieren wir auch die aktuellen Einschränkungen sowie die zukünftige Entwicklung der Radiomik.