Bei Tumoren der Nasennebenhöhlen entscheiden oft wenige Millimeter: Krankes Gewebe soll vollständig entfernt, empfindliche Strukturen wie Auge, Schädelbasis oder große Blutgefäße müssen geschont werden. PD Dr. med. Miguel Gonçalves vom Universitätsklinikum Würzburg erklärt, warum bessere Bildinformationen im OP-Kontext so wichtig sind – und was KI-gestützte Unterstützung leisten müsste.
Tumoren der Nasennebenhöhlen entstehen in einem anatomisch besonders komplexen Bereich. Auge, Schädelbasis, Gehirn und große Blutgefäße liegen oft in unmittelbarer Nähe. Für Ärztinnen und Ärzte entsteht dadurch ein anspruchsvolles Spannungsfeld: Tumorgewebe soll möglichst vollständig entfernt werden, gleichzeitig müssen zentrale Strukturen geschont bleiben.
PD Dr. med. Miguel Gonçalves ist am Universitätsklinikum Würzburg tätig und bringt die klinische Perspektive in das Forschungsprojekt OBELISK ein. Im Interview erklärt er, warum die Einschätzung von Tumorgrenzen im OP-Kontext so schwierig ist, wo kritische Unsicherheiten entstehen und welche Anforderungen KI-gestützte Unterstützung erfüllen müsste, um im klinischen Alltag tatsächlich hilfreich zu sein.
Dieser Text gehört zum Themenschwerpunkt "KI in der Diagnostik"
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Warum sind bessere Bildinformationen in der Tumordiagnostik wichtig?
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Tumoren der Nasennebenhöhlen entstehen in einem anatomisch extrem komplexen und engen Gebiet. Sie liegen häufig in unmittelbarer Nähe zu Strukturen, die auch bei einer bösartigen Erkrankung nicht ohne Weiteres geopfert werden können: dem Auge, der Arteria carotis interna, also einem der Hauptgefäße zur Versorgung des Gehirns, sowie der Schädelbasis mit direkter Nachbarschaft zum Gehirn. Eine Verletzung dieser Strukturen kann schwerwiegende Folgen haben, bis hin zu Erblindung, Schlaganfall oder relevanten neurologischen Ausfällen. Gleichzeitig ist eine vollständige Tumorentfernung entscheidend für die Prognose und Überleben. Deshalb ist jede zusätzliche Bildinformation, die uns hilft, Tumorgrenzen, kritische Strukturen und Resektionsmöglichkeiten besser einzuschätzen, klinisch hoch relevant. Diese Eingriffe gehören oft zu den komplexesten Operationen in der HNO-Heilkunde und werden nicht selten interdisziplinär mit der Neurochirurgie durchgeführt.
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Warum ist es in der Praxis oft schwierig, Tumorgewebe sicher einzuordnen oder vollständig zu entfernen?
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Intraoperativ können Tumor, entzündliches Gewebe, Narben, Sekret oder gutartige Veränderungen sehr ähnlich aussehen. Die makroskopische Beurteilung mit dem bloßen Auge beziehungsweise mit endoskopischer HD/4K Aufnahme und Vergrößerung ist daher oft nur begrenzt zuverlässig. Zusätzlich sind die Tumorgrenzen in den Nasennebenhöhlen häufig unregelmäßig, schlecht abgrenzbar oder durch vorangegangene Entzündungen und Operationen verändert. Ein klassischer Sicherheitsabstand, wie man ihn aus anderen Körperregionen kennt, ist hier oft nicht möglich, weil schon wenige Millimeter Abstand über den Erhalt oder die Gefährdung von Auge, Schädelbasis oder großen Gefäßen entscheiden können. Dadurch entsteht ein Spannungsfeld zwischen onkologisch radikaler Resektion und funktionellem Erhalt.
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Wo entstehen in Diagnostik oder Operation besonders kritische Unsicherheiten?
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Besonders kritisch wird es dort, wo Entzündung, Sekret, Narbengewebe, gutartige chronische Veränderungen und Tumorgewebe gleichzeitig vorkommen und sich optisch überlagern. Auch knöcherne Grenzen können durch Tumorwachstum teilweise oder vollständig aufgelöst sein, sodass die normale Anatomie nicht mehr als sichere Orientierung dient. In diesen Situationen ist es schwierig zu entscheiden, ob ein Areal noch Tumor enthält, ob es sich um reaktive Veränderungen handelt oder ob bereits eine kritische Struktur erreicht ist. Genau an diesen Übergängen entstehen die entscheidenden Unsicherheiten: Wie weit muss reseziert werden, wo darf man nicht weitergehen, und wo wäre zusätzliche Gewebeinformaton notwendig?
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Was müsste eine KI-gestützte Unterstützung leisten, damit sie für Ärztinnen, Ärzte oder Pathologinnen tatsächlich hilfreich wäre?
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Idealerweise müsste eine solche Unterstützung nutzerzentriert sein und sich direkt in den klinischen Ablauf integrieren lassen. Besonders hilfreich wäre eine Kombination aus Navigation, Darstellung kritischer Strukturen als Overlay und zusätzlicher mikroskopischer Gewebeinformation in Echtzeit, direkt in situ und möglichst nicht invasiv. Das wäre natürlich der „Heilige Gral“: zu wissen, wo man sich anatomisch befindet, welche Strukturen gefährdet sind und ob das Gewebe vor einem eher Tumor, Entzündung oder gesundes Gewebe ist. Auch eine teilweise Erfüllung dieser Ziele wäre aber bereits ein großer Schritt in die richtige Richtung. Der aktuelle Standard aus Weißlicht-Endoskopie, Bildgebung, Erfahrung und klinischer Einschätzung ist wertvoll, hat aber gerade in dieser komplexen Region noch deutliches Verbesserungspotenzial.