Entwicklung eines auf klinischen und (molekular-)pathologischen Merkmalen basierenden Machine Learning Modells für die Prädiktion von Hirnmetastasen im Krankheitsverlauf von Patienten mit nicht-kleinzelligen Lungenkarzinomen

Grundlage dieser Promotion ist ein interdisziplinäres Projekt zur Entwicklung eines maschinellen Lern-Modells des Primärtumors bei Patienten mit nicht-kleinzelligen Lungenkarzinom (NSCLC) zur Identifikation von Risikofaktoren der Entwicklung von Hirnmetastasen (HM) und einer Patientengruppe mit erhöhter Wahrscheinlichkeit der Entwicklung von HM im Krankheitsverlauf. Diese Studie wurde vom Institutional Review Board des Universitätsklinikum Frankfurt genehmigt. 25% aller Malignome sind Bronchialkarzinome. Bei etwa 80%-85% aller Patienten mit Bronchialkarzinom liegt ein hier betrachtetes NSCLC vor. Bei diesen Patienten entstehen im Krankheitsverlauf bei etwa 20%-40% HM. Von den Patienten, die bei Erstdiagnose (ED) bereits HM haben, zeigen nur 66% neurologische Symptome. Zum aktuellen Screening auf HM wird eine cMRT beim Tumor Staging bei ED des NSCLC durchgeführt, weitere zerebrale Bildgebung nur bei neurologischer Symptomatik.18,104 Deshalb wird ein Anteil an asymptomatischen HM, die bei ED nicht sichtbar sind, nicht erkannt. Das hier betrachtete NSCLC mit HM entspricht einem Tumorstadium IV nach der IASLC.22,39 Die mediane Überlebenszeit im Stadium IIIB/IV beträgt bei unselektionierter Behandlung 8-18 Monate und ist bei zielgerichteter Therapie von ausgewählten, therapeutisch angehbaren molekularen Veränderungen länger (Median bis > 4 Jahre). Die aktuell empfohlene medikamentöse Therapie ist abhängig vom Mutationsstatus des Tumors. Bisher in der Literatur bekannte Risikofaktoren für HM beim NSCLC sind unter anderem die EGFR-, ALK-und TP53- Mutationen, ERBB2-Amplifikationen, ein Alter bei ED unter 60 Jahren, eine nicht-plattenepitheliale Histologie, ein höheres Tumorstadium, eine Behandlung mit Etoposid und eine asiatische Abstammung. Für die Studie wurden Daten von 443 Patienten aus der Datenbank des universitären Zentrums für Tumorerkrankungen mit der ED eines NSCLC im Zeitraum von Januar 2011 bis April 2019 mit verfügbaren Staging CT-Thorax analysiert. 48 Patienten wurden von der Studie ausgeschlossen. Eine ...