Ärzte Zeitung, 23.01.2017

Brustkrebs

Haben Radiologen den richtigen "Riecher"?

Eine halbe Sekunde kann einem erfahrenen Radiologen offenbar genügen, um einen Brustkrebsfall anhand eines Mammografiebilds zu identifizieren. In einer experimentellen Studie sind Forscher einem überraschenden Phänomen auf die Spur gekommen.

Von Elke Oberhofer

Haben Radiologen den richtigen "Riecher"?

Im Mammografie-Bild lassen sich feine Details in der Gewebsstruktur der Brust erkennen.

© Bernd Wüstneck / dpa

YORK. Was steckt dahinter, wenn einen Radiologen schon nach kurzem Betrachten eines Röntgenbilds der Brust ein "ungutes Gefühl" beschleicht? Mehr als reiner Zufall, will ein britisch-US-amerikanisches Team jetzt herausgefunden haben (PNAS 2016; 113(37): 10292–10297). Die Mammografien von Brustkrebspatientinnen vor der Diagnosestellung, so Karla Evans von der Universität York und Kollegen, scheinen für den erfahrenen Betrachter ein Signal für eine Anomalie bereitzuhalten, das dieser innerhalb von einer halben Sekunde zu erfassen vermag.

Den Forschern zufolge handelt es sich dabei nicht etwa um lokale Strukturen mit erhöhter Dichte, die sich rasch erkennen lassen. Und auch Asymmetrien im Brustvergleich sind offenbar nicht des Pudels Kern. Vielmehr scheinen feine Details in der Gewebsstruktur eine Rolle zu spielen, die sich vor allem in gefilterten Aufnahmen erfassen lassen. Überraschenderweise schlug die Intuition bei den teilnehmenden Radiologen auch dann an, wenn sie nur einen Ausschnitt der erkrankten Brust betrachteten, der gar nicht befallen war, und selbst beim Ansehen der kontralateralen, gesunden Brust.

Evans und Kollegen hatten zur Bestärkung ihrer Hypothese eine Serie von vier Experimenten durchgeführt: Dabei wurden 49 Radiologen insgesamt 120 digitale Mammografien präsentiert, die eine Hälfte mit, die andere ohne kanzeröse Läsionen. Die Teilnehmer durften jeweils nur einen kurzen Blick auf das paarige Röntgenbild (rechte und linke Brust im Seitenvergleich) oder den Ausschnitt werfen. Nach 500 ms wurde das auf einem Computer präsentierte Bild wieder entfernt und die Radiologen mussten auf dem nun erscheinenden weißen Umriss der vorher präsentierten Brust per Mausklick anzeigen, wo sie die Läsion vermuteten. Anschließend wurden sie gebeten, auf einer 100-Punkte-Skala anzugeben, wie stark ihre Empfehlung wäre, die Patientin zur weiterführenden Diagnostik einzubestellen.

Bei der Lokalisation der Anomalie taten sich die Radiologen durchweg schwer; die Erfolgsraten diesbezüglich waren nicht besser als Zufallstreffer. Darüber hinaus gab es in entsprechenden Versuchsanordnungen keinen Hinweis, dass die Untersucher auf eine erhöhte Gewebsdichte reagierten. Dennoch konnten sie mit signifikanter Sicherheit sagen, ob sich irgendwo eine Läsion befand oder nicht, und zwar auch dann, wenn die Möglichkeit zum Symmetrieabgleich mit der kontralateralen Brust fehlte.

Einen Hinweis darauf, dass es sich wohl um ein "globales" Signal handeln muss, ergab sich aus einem Experiment, bei dem die Teilnehmer in signifikantem Maß korrekt auf eine Anomalie tippten, wenn ihnen die kontralaterale Mammografie einer erkrankten Brust präsentiert wurde. Ein weiteres Experiment bestätigte dies: Hier wurden korrekterweise Erkrankungen vermutet, obwohl der präsentierte Bildausschnitt derselben Brust keine Läsion enthielt. Am stärksten war das Signal, wenn Aufnahmen mit Tiefensperre-Filter verwendet wurden. "Die Anomalie offenbart sich möglicherweise in den höheren Frequenzen", so die Forscher.

Bemerkenswerterweise landeten medizinische Laien, die man zum Vergleich getestet hatte, in allen Anordnungen nur Zufallstreffer. Die berufliche Erfahrung der Radiologen, die im Schnitt auf 15 bis 20 Praxisjahre zurückblickten und jährlich zwischen 6000 und 10.000 Mammografien beurteilten, war also wohl eine Voraussetzung für den richtigen "Riecher".

Für die röntgenologische Praxis sind die Befunde insofern von Bedeutung, als sie sich möglicherweise für Trainingsprogramme nutzen lassen. Zudem wird spekuliert, wie man mithilfe des postulierten Signals die Brustkrebsdiagnostik mittels CAD (Computer Aided Detection) verbessern könnte. Derzeit ist das jedoch noch Zukunftsmusik.

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