Neuer Algorithmus erleichtert eine Diagnose bei HNSSC

Patient:innen mit Kopf-Hals-Karzinomen (HNSSC) sind besonders sarkopeniegefährdet, da der Tumor sowie Therapien oft zu Schluckstörungen und Mangelernährung führen. CT-Querschnitte auf Höhe des dritten Halswirbels, die in der Versorgung routinemäßig anfallen, eignen sich, um den SMI* bei dieser Entität zu ermitteln. Fachleute mussten die Aufnahmen allerdings bisher manuell auswerten, um Muskelabbau festzustellen. Dr. ­Zezhong Ye, Harvard Medical School, Boston, und Kolleg:innen trainierten nun einen Algorithmus darauf, die passende Schnittebene auszuwählen und die einzelnen Muskeln automatisiert zu segmentieren. 

Insgesamt nutzten die Wissenschaftler:innen Datensätze 899 Erkrankter, von denen 479 zur Entwicklung und ersten Kontrolle dienten. Zwei externe Expert:innen beurteilten die Annotation des Programms in durchschnittlich 96,2 % der Fälle als akzeptabel. Unter dieser Voraussetzung stimmten die KI-gestützt berechneten SMI-Werte stark mit den konventionell ermittelten überein (Pearson r ≥ 0,99; p < 0,001). Der Sarkopenieindikator korrelierte ebenfalls mit dem BMI (Pearson r = 0,67; p < 0,001), besaß aber einen höheren prädiktiven Wert als Untergewicht.

Und wie geht es weiter?

Sarkopenie wirkte sich in einer Gruppe von 342 HNSSC-Patient:innen negativ auf das Überleben aus (HR 2,05; 95%-KI 1,04–4,04; p = 0,04). Darüber hinaus blieben Betroffene median länger auf eine PEG-Sonde angewiesen (162 Tage vs. 134 Tage; HR 0,66; p = 0,006) und wurden zum letzten Beobachtungszeitpunkt häufiger über eine solche ernährt (OR 2,25; p = 0,046). Kein statistischer Zusammenhang bestand hingegen zu mehreren Komplikationen der (Chemo-)Radiotherapie: 

• Hospitalisierung innerhalb der folgenden drei Monate
• Osteoradionekrosen
• strahlenbedingte Strikturen
• Ereignisse, die chirurgische Intervention erforderten 

Die Forschenden um Dr. Ye betonen, es handele sich ihres Wissens nach um das erste Verfahren, welches Sarkopenie automatisiert anhand von CT-Bildern der Kopf-Hals-Region diagnostiziert und an zahlreichen Patient:innen validiert wurde. Der Algorithmus könne es zukünftig ermöglichen, ein Sarkopenieassessment in die klinische Entscheidungsfindung bei HNSSC einzubeziehen. Er benötige pro Person nur 0,15 Sekunden, ver­glichen mit den 5–10 Minuten erfahrener Radioonkolog:innen. 

Die Autor:innen merken an, dass die Auswertung retrospektiv erfolgte und keine Erkrankten einschloss, deren Tumor durch Resektion behandelt wurde. Außerdem waren beispielsweise Betroffene mit Oropharynxkarzinom überrepräsentiert und der HPV-Status vieler Teilnehmender unbekannt. Den Einfluss dieser Faktoren müsse man zukünftig weiter untersuchen.

* skeletal muscle index

Quelle: Ye Z et al. JAMA Netw Open 2023; DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2023.28280