Personalisierte Schlaganfallbehandlung: Diagnostik mit virtueller 3D-Histologie

Bei einem akuten Schlaganfall zählt jede Minute. Handelt es sich bei der Ursache dafür um eine Gefäßverstopfung durch ein Blutgerinnsel (Thrombus) im Gehirn, ist möglichst detailliertes Wissen über die Zusammensetzung des Gerinnsels Trumpf, um es erfolgreich entfernen oder auflösen zu können und den Blutfluss so wieder herzustellen. In der gebotenen Eile ist das aber nicht immer so einfach.

Ein Team der Empa, des Universitätsspitals Genf und der Klinik Hirslanden entwickelt deshalb gerade ein Diagnostikverfahren, welches eine maßgeschneiderte und schnellere Therapie ermöglichen kann.

Empa-Forscher Dr. Robert Zboray erklärt im Interview mit MEDICA.de, wie das Verfahren funktioniert und welche Entwicklungsschritte als nächstes erfolgen müssen.

Herr Dr. Zboray, Sie haben verschiedene Labortechniken kombiniert, um einen genaueren Befund der Thromben zu erhalten. Welche Techniken haben sie angewandt?

Dr. Robert Zboray: Wir haben extrahierte Thromben, also aus Patientinnen und Patienten entfernte Blutgerinnsel, mit hochauflösenden Röntgenverfahren untersucht. Mittels nano/mikroCT haben wir diese Proben bis auf unter einen Mikrometer genau durchleuchtet. Zusammen mit einem Phasenkontrastverfahren haben wir so ein sehr räumliches Bild der Thromben erzeugen können. Dadurch haben wir quasi die Möglichkeit einer 3D-Histopathologieuntersuchung geschaffen, ohne – wie normalerweise bei solch einem 2D-Verfahren üblich – gefärbte Gewebeschnitte zu benötigen.

Unsere Methode ermöglicht also eine nicht-invasive, aber dennoch kontrastreiche und hochauflösende 3D-Charakterisierung von Thromben.

Gleichzeitig haben unsere Kolleginnen und Kollegen im Universitätsspital Genf dieselben Proben mittels Rasterelektronenmikroskopie untersucht. Zusammengenommen ergaben all die durchgeführten Verfahren ein sehr kohärentes Bild unserer untersuchten Thromben. Beide Techniken ergänzen sich sehr gut und sind gerade für die Forschung geeignet.

Hat diese Kombination aus Methoden denn auch neue Erkenntnisse zutage gefördert?

Dr. Zbroray: Schon bei unserem mikroCT hatten wir etwas Merkwürdiges entdeckt. Die Referenzergebnisse der Kolleginnen und Kollegen aus Genf bestätigten unseren Verdacht dann tatsächlich: Thromben bestehen nicht nur aus roten Blutzellen und Fibrinfäden, wie bisher angenommen, sondern wir erkannten auch Kalkablagerungen, wie man sie sonst nur von Gefäßwänden kennt. Dieses Wissen ist durchaus interessant, weil es einen Einfluss auf die gewählte Behandlungsmethode haben kann.

Dr. Zboray: Bei der mechanischen Thrombektomie (MTB)  entfernt der Neurochirurg mit einem Stent das Blutgerinnsel aus dem Gefäß. Hier werden die Stents also – anders als bei einer Gefäßverengung – nicht zum Verbreitern der Blutgefäße verwendet. Wie gut der Thrombus entfernt werden kann, hängt von vielen Faktoren ab. Die biophysischen Eigenschaften des Gerinnsels spielen eine Rolle: Welche Blutzellen sind vorhanden – mehr rote oder mehr weiße Blutkörperchen – oder wie hoch ist der Anteil von Fibrinfasern? Diese Informationen geben Auskunft darüber, wie hoch die Chancen sind, dass der Thrombus gut am Stent haften bleibt, welche Art Stent verwendet werden sollte oder ob der Thrombus gar rein medikamentös behandelt werden kann. Diese Faktoren zu kennen, ist also ein wichtiger Indikator für die Behandlungsmethode. Die derzeitige Bestimmung zur Lage von Blutgerinnseln und ihrer Zusammensetzung bietet nur grobe Indikatoren.

Noch befindet sich die Methodik des Phasenkontrast mikroCTs in der Entwicklung. Welche Hürden gibt es aktuell?

Dr. Zboray: Wir konnten erst einmal zeigen, dass unser Phasenkontrast-mikroCT-Verfahren nicht-invasiv und störungsfrei funktioniert.

Allerdings ist unsere Methode nur ex vivo verwendbar. Unsere Idee ist aber, Erkenntnisse aus unserem hochauflösenden Verfahren in die klinische CT zu überführen. Es besteht ja eine Korrelation zwischen klinischen und Laborbefunden. Aufgrund dieser Korrelationen, der heutige Stand der Digitalisierung und des maschinellen Lernens soll es erlauben, die Daten so zu modellieren, dass ein Algorithmus in Zukunft die Detailinformationen besser aus dem klinischen CT auslesen könnte.

Aktuell müssen wir unser Verfahren erst einmal an einer größeren Kohorte anwenden, um unsere Ergebnisse dann mit herkömmlichen CT-Verfahren abzugleichen. Aber auch, um ausreichend Daten für die Entwicklung eines Algorithmus zu sammeln. Denn unser Ziel ist es, mittels Machine Learning klinische CT-Bilder besser analysieren zu können, ähnlich wie es in der klinischen Bildgebung mit Radiomics bereits der Fall ist.

Irgendwann möchten wir nicht nur radiomische Merkmale untersuchen, sondern auch genetische oder molekulare Analysen miteinander verbinden. So könnten wir ableiten, welche Biomarker das Thrombenwachstum begünstigen und Rückschlüsse darüber ziehen, wo das Blutgerinnsel seinen Ursprung hatte. Auch das hätte natürlich Auswirkungen auf die Behandlungsmethodik hin zur personalisierten Medizin.

Angenommen, die Methodik findet ihren Einzug in den Klinikalltag. Welche technischen Voraussetzungen bräuchte eine Klinik für die Anwendung dieser speziellen Diagnostik?

Dr. Zboray: Es bräuchte gar keine größere Anschaffung wie beispielsweise die eines neuen CT-Gerätes. Es bräuchte nur unseren Algorithmus. Den könnte man über die CT-Bilder laufen lassen und er würde mittels Datenabgleich aus diesen und seinen „Labordaten“ berechnen können, um was für eine Thrombusart es sich handelt, sodass die Neurochirurgin oder der Neurochirurg eine Entscheidung über die Behandlungsmethodik treffen kann. Das lässt sich auch ohne weiteren Aufwand in den Klinikalltag integrieren.

Es ist schließlich auch gar nicht unser Ziel, die heutige Methodik komplett zu ersetzen. Wir möchten sie eher ergänzen.