Modellgestützte Risikoabwägung bei der Tumorbehandlung
Histologie des pilozytischen Astrozytoms mit bipolaren astrozytären Tumorzellen und Rosenthalfasern. Hämatoxylin-Eosin-Färbung. Vergrößerung 200x Dr. M. Meinhardt, Facharzt für Neuropathologie, Institut für Pathologie, Universitätsklinikum Carl Gustav Carus an der Technischen Universität Dresden
Der häufigste Hirntumor bei Kindern und Jugendlichen ist das pilozytische Astrozytom. Dieser Tumor ist normalerweise gutartig und wächst langsam. Falls er operativ vollständig entfernt werden kann, ist die Prognose für den Patienten sehr gut.
Jedoch kann der Tumor in manchen Fällen gar nicht oder nur teilweise entfernt werden, weil er an einer ungünstigen Stelle im Hirn lokalisiert ist. Die dann verbliebenen Tumorreste können sich spontan zurückbilden oder aber erneut wachsen und sogar in eine aggressivere Tumorform übergehen.
Die Herausforderung für eine Therapie nach inkompletter Tumorresektion besteht deshalb darin, je nach Größe des Resttumors abzuwägen zwischen kontrolliertem Abwarten in der Hoffnung auf Spontanheilung und risikobehafteten Nachbehandlungen wie Chemo- und Strahlentherapien.
Hier setzen die Forscher an und untersuchen mit Hilfe eines mathematischen Modelles, wie sich das Ausmaß der Resektion auf die Chancen für Spontanheilung auswirkt. Sie prognostizieren, dass mit jedem weiteren Anteil entfernten Tumors die Wahrscheinlichkeit auf Spontanheilung gleichermaßen zunimmt, es also keinen Schwellenwert gibt, unter dem sich die Chance auf Spontanheilung durch Tumorreduktion nicht mehr verbessern lässt.
Dies ist ein völlig anderes Verhalten, als es von bösartigen Hirntumoren wie beispielsweise den Glioblastomen bekannt ist, bei denen mindestens 80% des Tumors entfernt werden müssen, um einen Überlebensvorteil für den Patienten zu erzielen.
Die Berechnungen stützen sich auf medizinische Daten zum molekularen Mechanismus der Tumorentwicklung und zur Häufigkeit von pilozytischen Astrozytomen in der gutartigen und der aggressiven Form. Sie sind in ihrem Wesen theoretische Vorhersagen und müssen deshalb in einem nächsten Schritt anhand klinischer Studien überprüft werden.
Die Forschungen wurden von einem interdisziplinären Wissenschaftlerteam unter der Leitung von Prof. Dr. Anja Voß-Böhme, Hochschule für Technik und Wirtschaft Dresden, und Prof. Dr. Andreas Deutsch, Zentrum für Informationsdienste und Hochleistungsrechnen (ZIH), TU Dresden, durchgeführt. Die Ergebnisse wurden am 10. Dezember 2015 im Fachmagazin PLOS Computational Biology veröffentlicht.
Der komplette Artikel ist unter http://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1004662 abrufbar.
Kontakt HTW Dresden
Prof. Dr. Anja Voß-Böhme
Tel.: 0351 462 2413
E-Mail: anja.voss-boehme@htw-dresden.de
Kontakt TU Dresden
Prof. Dr. Andreas Deutsch
Tel.: 0351 463 31943
E-Mail: andreas.deutsch@tu-dresden.de
http://www.htw-dresden.de – Website der HTW Dresden
Media Contact
Alle Nachrichten aus der Kategorie: Informationstechnologie
Neuerungen und Entwicklungen auf den Gebieten der Informations- und Datenverarbeitung sowie der dafür benötigten Hardware finden Sie hier zusammengefasst.
Unter anderem erhalten Sie Informationen aus den Teilbereichen: IT-Dienstleistungen, IT-Architektur, IT-Management und Telekommunikation.
Neueste Beiträge
Nicht in der Übersetzung verloren: KI erhöht Genauigkeit der Gebärdenspracherkennung
Zusätzliche Daten können helfen, subtile Gesten, Handpositionen und Gesichtsausdrücke zu unterscheiden Die Komplexität der Gebärdensprachen Gebärdensprachen wurden von Nationen weltweit entwickelt, um dem lokalen Kommunikationsstil zu entsprechen, und jede Sprache…
Brechen des Eises: Gletscherschmelze verändert arktische Fjordökosysteme
Die Regionen der Arktis sind besonders anfällig für den Klimawandel. Es mangelt jedoch an umfassenden wissenschaftlichen Informationen über die dortigen Umweltveränderungen. Forscher des Helmholtz-Zentrums Hereon haben nun an Fjordsystemen anorganische…
Globale Studie identifiziert Gene für Depressionen in verschiedenen Ethnien
Neue genetische Risikofaktoren für Depression wurden erstmals in allen großen Weltbevölkerungen identifiziert und ermöglichen es Wissenschaftler*innen, das Risiko für Depression unabhängig von der ethnischen Zugehörigkeit vorherzusagen. Die bislang größte und…