In dieser multizentrischen Zusammenarbeit entwickelten und evaluierten Expert:innen der Thoraxradiologie ein softwaregestütztes Framework zur strukturierten Befundung (SR) für die Stadieneinteilung bei nicht-kleinzelligem Lungenkarzinom (NSCLC). Die Studie bewertete die Effektivität des Frameworks bei der Verbesserung der Genauigkeit der TNM-Klassifikation und untersuchte institutionelle Standards, Präferenzen und Wahrnehmungen von SR unter den teilnehmenden Einrichtungen.

Die softwaregestützte SR mit semi-automatischer TNM-Klassifikation von NSCLC in mint Lesion verbesserte die Klassifizierungsgenauigkeit im Vergleich zum traditionellen Freitext-Reporting (FTR) signifikant (p = 0,01). Radiolog:innen, die SR verwendeten, klassifizierten den TNM-Status mit 1,707-mal höherer Rate richtig. Die häufigsten Klassifizierungsfehler traten bei der Beurteilung des T-Stadiums auf, insbesondere bei der Messung der Tumorgröße und der Bewertung der lokalen Infiltration. Fehler bei der Klassifizierung des N- und M-Stadiums resultierten häufig aus einer falschen Lokalisierung der Läsion.

„Die Ergebnisse dieser Proof-of-Concept-Studie deuten auf einen erheblichen Einfluss der softwaregestützten SR auf die TNM-Genauigkeit bei der Stadieneinteilung von NSCLC hin“, so die Autorinnen und Autoren.

Das Tool erwies sich als äußerst zuverlässig und lieferte durchweg genaue TNM-Klassifizierungen auf der Grundlage der Eingaben der Radiolog:innen. Diese Verbesserung der Klassifizierungsgenauigkeit führte zu einer Verringerung der Fehler beim Up- und Downstaging.

In einer Umfrage vor und nach der Validierung äußerten sich die teilnehmenden Radiolog:innen im Allgemeinen positiv zur SR für das NSCLC-Staging und bewerteten ihre potenziellen Auswirkungen in mehreren Kategorien positiv. Sie erkannten den Wert der SR bei der Verbesserung der Berichtsqualität, der Vollständigkeit und der interdisziplinären Kommunikation an. Die positive Wahrnehmung von SR nahm nach praktischer Anwendung zu, was darauf hindeutet, dass praktische Erfahrung die wahrgenommenen Vorteile verbessern kann. Darüber hinaus verbesserte die softwaregestützte SR das Verständnis der Radiologen für die TNM-Kriterien, was bedeutet, dass diese Tools als wertvolle Ausbildungshilfen dienen können.

Die Studie unterstreicht auch das Potenzial von SR zur Unterstützung der Sekundärdatennutzung und Forschung. Das standardisierte Format von SR kann die Erstellung groß angelegter Register erleichtern und so zu einem tieferen Verständnis von Trends bei Lungenkrebs und Behandlungsergebnissen beitragen.

Die Ergebnisse unterstreichen, dass die Umsetzung von SR in der klinischen Alltagspraxis nur möglich ist, wenn Herausforderungen, wie z. B. Einschränkungen der digitalen Infrastruktur, bewältigt werden.

Diese Studie wurde in Zusammenarbeit mit dem Bayernweiten-Onkologischen-Radiologie-Netzwerk (BORN) des Bayerischen Zentrums für Krebsforschung (BZKF) durchgeführt. Teilnehmende Zentren waren die radiologischen Abteilungen des Klinikums der LMU München, der Technischen Universität München, des Universitätsklinikums Erlangen, des Universitätsklinikums Regensburg, des Universitätsklinikums Würzburg und des Universitätsklinikums Augsburg.

Lesen Sie die Originalpublikation hier.

Heimer, M.M., Dikhtyar, Y., Hoppe, B.F. et al. 2024. ”Software-assisted structured reporting and semi-automated TNM classification for NSCLC staging in a multicenter proof of concept study.” Insights Imaging.

Die Schnittbilddiagnostik spielt – neben der klinischen Untersuchung und Endoskopie – eine entscheidende Rolle in der Diagnostik der Kopf-Hals-Tumoren. Zudem wird die Therapieauswahl durch den radiologischen Befund gesteuert. Wir sprachen mit Herrn Prof. Dr. Meinrad Beer, Ärztlicher Direktor der diagnostischen und interventionellen Radiologie im Universitätsklinikum Ulm, über die Besonderheiten beim Staging der Kopf-Hals-Tumoren aus radiologischer Sicht.

Welche Anforderungen stellt die Beurteilung der HNO-Tumore an die Radiologie?

Ein allgemeingültiges Bildgebungsprotokoll für das Staging aller Tumorentitäten im Kopf-Hals Bereich kann es nicht geben, da die Fragestellungen und die anatomischen Herausforderungen je nach der Tumorlokalisation stark variieren. CT und MRT können sich durch die unterschiedlich gute Darstellung verschiedener Tumormerkmale sinnvoll ergänzen und wir müssen uns über diese Modalitäten hinaus ein Gesamtbild verschaffen.
 
HNO-Tumore stellen nicht nur RadiologInnen, sondern auch die behandelnden ÄrztInnen vor sensible Herausforderungen. Operative Eingriffe bei Tumorerkrankungen im Kopf-Hals-Bereich können zu äußerst belastenden Entstellungen und Funktionsverlusten führen – umso wichtiger ist eine klare, eindeutige Kommunikation mit unseren Kollegen.

Welche Herausforderungen gibt es speziell beim Staging der Kopf-Hals-Tumore?

Die Anatomie im Kopf-Hals Bereich ist komplex, insbesondere die dreidimensionale Erfassung der einzelnen Strukturen. Auch die Abgrenzung benachbarter anatomischer Strukturen (Larynx/Pharynx) vor allem auf CT-Aufnahmen ist nicht trivial und erfordert langjährige Expertise. Die Abgrenzbarkeit ist von Ko-Faktoren – wie dem BMI (im Regelfall sind Strukturen dann einfacher voneinander zu unterscheiden, wenn der BMI hoch ist) – abhängig. Dies in ein Befundungstool zu integrieren, erfordert eine differenzierte Klassifizierung.
 
Es gibt zudem eine hohe Anzahl an Tumorentitäten, die beim Staging unterschiedlich beurteilt werden müssen. Auch synchrone oder metachrone Zweittumoren – beispielsweise in der Lunge, im Ösophagus oder im Kolon –   kommen häufig vor.  Hinzu kommt, dass Kopf-Hals-Karzinome die Tendenz haben, schnell Lymphknotenmetastasen zu entwickeln und die Lymphknoten-Beurteilung eine immer größere Rolle spielt.

Wie hilft mint Lesion^TM, diese Herausforderungen zu bewältigen?
Da mint Lesion^TM die Regeln für die Berechnung des TNM für alle 12 Tumorentitäten kennt, führt es uns gezielt durch die Befundung. Das bringt eindeutige Vorteile mit sich: Durch die klare Struktur der Ergebnisse wird alles für die überweisenden KollegInnen auf Anhieb nachvollziehbar. Die Schemazeichnungen während des Segmentierungsprozesses in mint Lesion^TM erlauben es auch dem weniger Erfahrenen in der Bildgebung von HNO-Tumoren die Zuordnung und Abgrenzung der einzelnen Organstrukturen richtig festzulegen. Zudem erleichtert das Zusammenspiel von Primärtumorsegmentierung und Lymphknoten-Definition ein konklusives und umfassendes Staging. 

Man hat mittlerweile auch erkannt, dass virale Infektionen (wie z. B. die humane Papillomaviren (HPV)) ebenfalls wichtige ätiologische Faktoren sind. Die aktuelle TNM-Klassifikation benutzt daher den Surrogatmarker p16, um die Auslösung von Oropharynxkarzinomen durch HPV zu erfassen. Die Hereinnahme der p16 Mutation in die strukturierte Befundung mittels mint Lesion^TM stellt einen wegweisenden Schritt in eine multimodale, personalisierte onkologische Befundung im Kopf-Hals-Bereich dar.