Krebsgewebe mit Laser besser erkennen?

Über 500.000 Menschen erkranken jährlich neu an Krebs. Die wichtigste Methode, um Krebs im Frühstadium zu beseitigen, ist in der Regel das chirurgische Entfernen. Um zu gewährleisten, dass der Tumor vollständig entfernt wurde, ist jedoch der richtige Sicherheitsabstand entscheidend, d.h. es muss rings um das befallene Gewebe eine minimale Hülle gesunden Gewebes mitentfernt werden. Ein zu kleiner Sicherheitsabstand kann zu Rückfällen führen, während ein zu großer die Funktion des betroffenen Organs einschränken kann.

Bisher oft Schnellschnittuntersuchung durchgeführt

Um zu entscheiden, ob das bösartige Gewebe vollständig entfernt wurde, wird bisher häufig eine sogenannte Schnellschnittuntersuchung durchgeführt. Im Labor wird dabei das entnommene Gewebe noch während der laufenden Operation untersucht, indem es außerhalb des OPs schockgefroren, geschnitten und eingefärbt wird. Dabei kann festgestellt werden, ob bei der Entnahme der richtige Sicherheitsabstand eingehalten wurde. Vom Ergebnis dieses zeitaufwendigen Prozesses hängt oft das weitere Vorgehen der Operation ab.

Gewebe schneller und präziser bestimmen?

Wünschenswert wäre deshalb eine alternative oder ergänzende Technik, mit der die Art des operierten Gewebes schnell und präzise bestimmt werden kann, um die Operationszeit zu verringern und die Belastung des Patienten zu reduzieren. An diesem Punkt setzen die Arbeiten der Kassler Forscherinnen und Forscher an. An Leberkrebs- und Brustkrebsproben aus dem Archiv des Instituts für Pathologie Nordhessen erzielten sie mit einem Laserverfahren eine Genauigkeit in der Unterscheidung von gesundem zu krankem Gewebe von 95 bis nahezu 100 Prozent. Bei dem Verfahren werden ultrakurze Laserblitze von einigen billiardstel Sekunden Dauer auf das Gewebe geschickt, wobei ein geringer Abtrag des Gewebes stattfinde. Dabei entstehe Licht, das die chemische Zusammensetzung des Gewebes anzeigt, so die Forscherinnen und Forscher.

Auswertungsmethoden beruhen auf maschinellem Lernen

Dieses Verfahren wurde am Nanostrukturzentrum der Universität Kassel vor zwanzig Jahren erstmals an pflanzlichem Gewebe gezeigt und nun auf diese Fragestellung angewendet. Zur Unterscheidung zwischen gesundem und krankem Gewebe verwendeten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler Auswertungsmethoden, die auf maschinellem Lernen beruhen. Entwickelt wurde das neue Verfahren von den Kasseler Experimentalphysikern/-innen Prof. Dr. Thomas Baumert, Arne Senftleben, Cristian Sarpe, Elena Ramela Ciobotea, Christoph Burghard Morscher, Bastian Zielinski und Hendrike Braun in Kooperation mit dem Mediziner Prof. Dr. Josef Rüschoff (Institut für Pathologie Nordhessen).

Krebsbehandlung schneller, sicherer und schonender machen?

Die Forscherinnen und Forscher gehen davon aus, dass diese Methode zur raschen Gewebebestimmung nach weiterer Forschungs- und Entwicklungsarbeit in den Operationssaal Einzug finden werde. Wenn Ultrakurzpulslaser als Schneidewerkzeuge während der Operation eingesetzt werden sollten, könne diese Methode sogar gesundes von krankem Gewebe direkt während des Schnittes unterscheiden. Baumert: „Dieses Verfahren kann Krebs nicht heilen. Aber es kann die Behandlung schneller, sicherer und schonender machen.“

Literatur:
Sarpe C, Ciobotea ER, Morscher CB, et al.: Identification of tumor tissue in thin pathological samples via femtosecond laser-induced breakdown spectroscopy and machine learning. Sci Rep. 2023 Jun 8; 13 (1): 9250, DOI: 10.1038/s41598-023-36155-8.

Quelle: Uni Kassel