Pneumologie 2019; 73(S 01)
DOI: 10.1055/s-0039-1678075
Posterbegehung (P07) – Sektion Pneumologische Onkologie
SCLC, Mesotheliom, Grundlagen
Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Ein erweitertes mathematisches Modell zur Beschreibung von Wachstum und Größenverteilung von Metastasen unter Therapie

P Schlicke
1   Technische Universität München
,
C Schumann
2   Klinik für Pneumologie, Thoraxonkologie, Schlaf- und Beatmungsmedizin
,
C Kuttler
1   Technische Universität München
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Publikationsverlauf

Publikationsdatum:
19. Februar 2019 (online)

 
 

    Die Identifizierung und Verlaufsbeurteilung von Metastasen ist bei vielen Krebserkrankungen von entscheidender Bedeutung. Größe, Anzahl und Eigenschaften dieser Läsionen korrelieren mit Behandlungsansprechen und -erfolg. Mathematische Modelle, die die Streuung und Entwicklung der Metastasen beschreiben können, sind daher von großem klinischen Nutzen, um individuelle Therapiesequenzen zu optimieren.

    Die von Iwata, Kawasaki und Shigesada (J. Theor. Biol. 2000) genutzte McKendrick-von-Foerster-Gleichung wurde zu diesem Zweck auf allgemeine Metastasenstreuung zu einer sog. „Growth Fragmentation“-Gleichung erweitert, um auch sekundäre Metastasierung und Metastasierung von ganzen Zellpaketen in Betracht zu ziehen. Da das Modell als stetiges Populationsmodell definiert ist, kann es ebenfalls dazu verwendet werden, den Übergang einer T1N0M0-Erkrankung zu einer metastasierenden Krankheit zu modellieren.

    Die Therapiemodellierung beschränkt sich momentan auf eine Erstlinien-Chemotherapie, die hierbei systemisch auf den Primärtumor und alle vorhandenen Metastasen wirkt.

    Das Modell ist numerisch implementiert und mit Patientendaten abgeglichen. Die resultierende Prognosemöglichkeit konnte genutzt werden, um insbesondere zum Zeitpunkt der individuellen Primärdiagnose mit medizinischen Bildgebungsverfahren noch nicht sichtbare Metastasen zu berechnen und deren Wachstum über den weiteren Zeitverlauf zu beobachten. Die Größen konnten für in der Patientenhistorie sichtbare Metastasen korrekt (respektiv) vorhergesagt werden.


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