Vorhersage von CAC mittels hybrider PET/CT-Bildgebung (PETictCAC)

Krankhafter Gewichtsverlust kommt bei Patienten mit fortgeschrittenem Krebs häufig vor. Diese ungewollte Abmagerung ist als lebensbedrohliche Komplikation verschiedener Krebsarten lange bekannt, aber die molekularen Grundlagen werden erst seit kurzem erforscht. Ärzte sprechen von einer krebsbedingten Kachexie (CAC), wenn der Gewichtsverlust 5% innerhalb von 6 Monaten übersteigt. Häufig sind therapeutische Strategien eines einmal begonnenen Gewichtsverlusts umzukehren unwirksam, möglicherweise weil sie zu spät oder an falscher Stelle eingesetzt werden. Das Projekt PETictC erforscht neue Ansätze zur Diagnose von CAC vor dem Beginn der Gewichtsabnahme, um früher therapeutisch eingreifen zu können. Wir entwickeln einen computergestützten Ansatz mit künstlicher Intelligenz, um mit einer automatisierten Analyse Interaktionen zwischen Organen zu bestimmen, die durch die Aufnahme von Zucker mittels Positronen-Emissions-Tomographie gemessen wird. Diese Methode visualisiert die metabolischen Zusammenhänge zwischen Organen und kann die für CAC typische metabolische Mobilisierung im Fett- und Muskelgewebe erkennen, bevor der Gewichtsverlust dem Patienten schadet. Im Erfolgsfall planen wir die Entwicklung einer klinischen Entscheidungshilfe, die ethische und regulatorische Vorgaben berücksichtigt. Dieser Ansatz soll das Kachexie-Risiko einzelner Patienten bestimmen bevor Gewichtsverlust einsetzt und somit personalisierte therapeutische Maßnahmen unterstützen.