Evaluation von Bildparametern und eines convolutional neural networks in der FDG-PET/MR/CT zur Prädiktion des Gesamtüberlebens (OS) und des Therapieansprechens bei Patienten mit Melanom unter CIT.

Zielsetzung Identifikation von Parametern und Evaluation eines convolutional neural networks (CNN) in der Ganzkörper FDG-PET/MR und -PET/CT für die Prädiktion des OS und des Therapieansprechens bei Patienten mit metastasiertem Melanom (MM) unter Checkpoint-Immuntherapie (CIT).

Material und Methoden In einer prospektiven Studie wurden von 9/14 bis 4/18 n=37 Pat. (64 y, AJCC III n=3, IV n=34) in einer FDG-PET/CT (Siemens mCT, Siemens Healthineers) und anschließend in einer -PET/MRT (Siemens Biograph mMR) vor Start einer CIT untersucht (17±16 Tage vor Therapiestart, 316±13 MBq 18F-FDG). Bestimmt wurden das metabolische Tumorvolumen MTV, die total lesion glycolysis TLG, die Läsionsanzahl, die Anzahl der betroffenen Organregionen, das OS und das Therapieansprechen 3 Monate nach Therapiestart. Zusätzlich wurde für jede Läsion (>1cm DM, max. 200/Pat.) Durchmesser DM, SUVpeak und ADCmean bestimmt. Hieraus jeweils Bildung einer Range (max-min) als Ausdruck der Heterogenität. Dichotome Einteilung und Auswertung aller Faktoren nach Kaplan-Meyer (a-Korrektur nach Bonferoni-Holms). Für das Training des CNN wurde eine Läsion pro Pat. mit dem höchsten SUVpeak in der MRT (T1VIBE fs post KM), der CT (portalvenöse Kontrastmittelphase) sowie der PET manuell segmentiert.

Ergebnisse OS 120-1666 Tage, 20 Pat. verstorben. Signifikant schlechteres OS (p<0,05) wurde beobachtet bei einem hohem MTV (≥50ml), ≥4 betroffenen Organregionen, einer hohen Range in DM und ADCmean sowie bei Vorhandensein von Metastasen mit niedrigem SUVpeak (<1,3). Mittels CNN konnten Pat. mit einer Sensitivität von 88,9%, einer Spezifität von 100%, einer Precision von 100% sowie einer Accuracy von 97,2% in Responder und Non-Responder unterteilt werden.

Schlußfolgerungen Neben MTV und Metastasierungsmuster beeinflusst auch die Heterogenität der Metastasen das Outcome von Patienten mit MM unter CIT. CNN können zukünftig bei der onkologischen Hybridbildgebung einen wesentlichen Beitrag zur Identifikation von Therapierespondern liefern.