Wie kann die automatisierte Messung des Ki-67-Index bei der Diagnose von Lungenkrebs helfen?
Lungenkrebs ist eine der häufigsten und gefährlichsten Krebsarten weltweit. Besonders schwer zu diagnostizieren sind sogenannte neuroendokrine Tumoren der Lunge (pNETs). Diese machen etwa 20 bis 25 % aller invasiven Lungenkrebsarten aus. Die genaue Einordnung dieser Tumoren ist oft schwierig, da sie ähnliche Merkmale aufweisen können. Hier kommt der Ki-67-Index ins Spiel – ein Marker, der die Zellteilung misst. Aber wie zuverlässig ist dieser Marker, und kann die Automatisierung seine Messung verbessern?
Was sind neuroendokrine Tumoren der Lunge (pNETs)?
Neuroendokrine Tumoren der Lunge (pNETs) sind eine Gruppe von Krebsarten, die aus speziellen Zellen entstehen, die Hormone produzieren können. Dazu gehören verschiedene Unterarten wie das kleinzellige Lungenkarzinom (SCLC), das großzellige neuroendokrine Karzinom (LCNEC), der typische Karzinoidtumor (TC) und der atypische Karzinoidtumor (AC). Diese Tumoren unterscheiden sich stark in ihrer Aggressivität. SCLC ist besonders bösartig, während TC und AC langsamer wachsen.
Traditionell werden diese Tumoren anhand von mikroskopischen Merkmalen, der Anzahl der Zellteilungen (Mitose-Index) und dem Vorhandensein von abgestorbenem Gewebe (Nekrose) klassifiziert. Die Weltgesundheitsorganisation (WHO) hat 2015 diese Kriterien festgelegt. Doch die Rolle des Ki-67-Index, der die Zellteilung misst, ist noch umstritten.
Was ist der Ki-67-Index und warum ist er wichtig?
Der Ki-67-Index ist ein Maß dafür, wie viele Zellen sich in einem Tumor teilen. Je höher der Index, desto aggressiver ist der Tumor. Dieser Marker wird bereits bei vielen Krebsarten verwendet, um das Wachstum des Tumors einzuschätzen. Bei pNETs könnte er helfen, die Tumoren besser zu klassifizieren und die Prognose der Patienten zu bestimmen.
Manuelle versus automatisierte Messung: Welche Methode ist besser?
Bisher wurde der Ki-67-Index oft manuell gemessen. Dabei zählt ein Pathologe unter dem Mikroskop die Zellen, die den Marker aufweisen. Diese Methode ist jedoch zeitaufwendig und kann von Person zu Person unterschiedlich ausfallen. Eine neue Studie hat nun untersucht, ob eine automatisierte Methode, die sogenannte computerunterstützte Bildanalyse (CIAM), genauer und zuverlässiger ist.
Die Studie analysierte 159 Gewebeproben von pNETs, darunter 35 TC, 2 AC, 28 LCNEC und 94 SCLC. Der Ki-67-Index wurde sowohl manuell als auch automatisch gemessen. Bei der automatisierten Methode wurden sechs gleich große Bereiche des Tumors digital analysiert.
Die Ergebnisse: Was hat die Studie gezeigt?
Die Studie ergab, dass der Ki-67-Index je nach Tumorart stark variiert. Bei TC lag er zwischen 0,38 % und 12,66 %, bei AC zwischen 4,34 % und 29,48 %, bei LCNEC zwischen 30,67 % und 93,74 % und bei SCLC zwischen 40,71 % und 96,87 %. Ein Schwellenwert von 30,07 % konnte niedriggradige (langsam wachsende) von hochgradigen (aggressiven) Tumoren unterscheiden.
Die automatisierte Methode zeigte eine starke Übereinstimmung mit der manuellen Zählung. Allerdings war die automatisierte Methode etwas empfindlicher, da sie auch schwach positive Zellen erfasste, die bei der manuellen Zählung übersehen werden könnten.
Wie hängt der Ki-67-Index mit der Prognose zusammen?
Die Studie untersuchte auch, ob der Ki-67-Index mit dem Überleben der Patienten zusammenhängt. Patienten mit einem niedrigen Ki-67-Index hatten eine bessere Gesamtüberlebensrate (OS) und eine längere Zeit ohne Krankheitsfortschritt (PFS). Allerdings war der Ki-67-Index in der multivariaten Analyse kein unabhängiger Prognosefaktor. Das bedeutet, dass andere Faktoren wie das Tumorstadium eine größere Rolle spielen.
Interessanterweise zeigte sich bei neun Patienten, die eine Chemotherapie vor der Operation erhielten, dass ein höherer Ki-67-Index mit einem besseren PFS und einer Tendenz zu einem verbesserten OS verbunden war. Dies könnte darauf hindeuten, dass Tumoren mit einer höheren Zellteilungsrate besser auf Chemotherapie ansprechen. Weitere Forschung ist jedoch nötig, um diese Hypothese zu bestätigen.
Welche Vorteile bietet die automatisierte Messung?
Die automatisierte Methode zur Messung des Ki-67-Index bietet mehrere Vorteile. Sie ist objektiver und weniger anfällig für Fehler durch unterschiedliche Beobachter. Außerdem ist sie schneller und kann schwach positive Zellen besser erfassen. Dies macht sie zu einer zuverlässigen Alternative zur manuellen Zählung.
Fazit: Was bedeutet das für die Praxis?
Die Studie zeigt, dass der Ki-67-Index, insbesondere wenn er automatisch gemessen wird, ein nützliches Werkzeug zur Klassifizierung von pNETs ist. Er kann helfen, niedriggradige von hochgradigen Tumoren zu unterscheiden und die Aggressivität des Tumors einzuschätzen. Obwohl er keine unabhängige Prognose liefert, kann er wichtige Informationen für die Behandlung liefern.
Die automatisierte Messung des Ki-67-Index könnte in Zukunft die Diagnose von pNETs verbessern und die Behandlung individueller gestalten. Weitere Forschung ist jedoch notwendig, um die Rolle des Ki-67-Index bei der Vorhersage des Therapieerfolgs zu klären und standardisierte Richtlinien für seine Anwendung zu entwickeln.
For educational purposes only.
doi.org/10.1097/CM9.0000000000000109