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Ex-vivo-Fluoreszenz-Konfokalmikroskopie von MRT-gesteuerten Prostatabiopsien für die zeitnahe Diagnose klinisch signifikanter Prostatakarzinome
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Veröffentlicht: | 26. März 2024 |
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Einleitung: Die Ex-vivo-Fluoreszenz-Konfokalmikroskopie (FCM) ist eine junge Technik der mikroskopischen Bildgebung, die schnelle und verlustfreie histologische Untersuchung von nativen Prostatabiopsien ermöglicht. In dieser Studie wurde untersucht, inwieweit klinisch signifikante Prostatakarzinome (csPCa) durch intra/perioperative FCM-Untersuchungen von MRT-gesteuerten Biopsien (TBx) von bildmorphologisch suspekten Herden diagnostiziert werden können.
Methoden: Von 150 Patienten wurden sowohl MRT-geführte TBx als auch systematische Biopsien (SBx) entnommen. Vor der konventionellen histologischen Aufarbeitung wurden FCM-Scans der TBx erstellt und analysiert. Die FCM-Diagnosen wurden mit dem histologischen Gesamtergebnis aller Biopsien (TBx+SBx) verglichen.
Ergebnisse: Unsere Kohorte umfasste 96 Patienten mit Prostatakarzinomen (PCa), von denen 40 Fälle csPCa waren (GS<7). 31 der Fälle waren bereits in der TBx als csPCa erkennbar. 27/40 (68%) der csPCa wurden innerhalb von 2 Stunden nach der Biopsieentnahme durch FCM-Analyse der TBx mit guter Übereinstimmung mit der endgültigen Histologie diagnostiziert. Die Gleason-Score (GS)-6-PCa der intermediären und Hochrisikogruppen waren ebenfalls in den TBx erfasst und wurden mit der FCM zuverlässig erkannt. Dagegen waren kleine Herde nicht signifikanter GS-6-Karzinome in den TBx oft nicht vertreten oder konnten mittels FCM nicht oder nur unzureichend von reaktiven Veränderungen unterschieden werden.
Schlussfolgerung: Ein überwiegender Teil der csPCa kann mittels Ex-vivo-FCM von TBx noch am Tag der Biopsieentnahme mit hoher Sicherheit diagnostiziert werden. Die schnelle Erstdiagnose trägt dazu bei, die psychische Belastung der betroffenen Patienten und ihres sozialen Umfelds zu verringern. Wird ein csPCa festgestellt, können zusätzliche Staging-Untersuchungen veranlasst werden, um das weitere Patientenmanagement ohne Zeitverlust zu planen. Die FCM stellt eine vielversprechende Grundlage für zukünftige neuronale Netze zur Integration von histologischen, radiologischen und klinischen Daten dar.