Physikalische Multiparameter-Analyse biologischer Strukturen zur Bewertung des Prostata-Karzinoms

II

Zusammenfassung

Eine zentrale Zielsetzung in der Medizin, bei einer Resektion malignen Gewebes alle Tu-morzellen restlos zu entfernen, fordert die Entwicklungen von neuen Instrumenten. Da Tumor nicht sichtbar ist und daher die Erfahrung des operierenden Arztes eine wesentliche Rolle spielt, ist die Forderung nach messenden Geräten zur Unterstützung dieser wichtigen Eingriffe essentiell.

In dieser Arbeit wird die Studie des Fraunhofer-Instituts (IZFP), Dresden, in Zusammenarbeit mit der Universitätsklinik (UKE), Hamburg, vorgestellt, in der untersucht wird, ob bei Messungen von Gewebe mit verschiedenen Mess-Verfahren relevante Parameter im Zusammenspiel dieser Messungen existieren, um gezielt benignes von malignem Gewebe unterscheiden zu können.

Die Messungen wurden in der Urologie des UKE an Prostata-Gewebe nach Totalresektionen auf Grund einer Tumorerkrankung vorgenommen. Hierbei wurde jede Gewebeprobe mit 4 verschiedenen Methoden vermessen: laserinduzierte Fluoreszenz (LIF), zeitaufgelöste Fluoreszenz, Weißlicht-Remission und Impedanz.

Nach der nicht ganz unproblematischen Datenaufnahme wegen eines instabilen Moduls des Geräte-Prototypen CELIF wurde mit verschiedenen Ansätzen und Verfahren analysiert, um relevante Attribute zu detektieren. Der Versuch, Gewebe durch physikalische Größen zu klassifizieren, dadurch dass man spezielle Attribute der Fluoreszenz, Remission und Impedanz in Relation zueinander bringt, der bei Gehirntumor deutliche Ergebnisse brachte, zeigte hier keine erfolgversprechende Klassifikation.

Der alternative Ansatz aus der Statistik mit der Hauptkomponenten-Analyse (PCA) und Diskriminanz-Analyse (LDA) bringt trotz nicht vollständiger Datenaufnahme brauchbare Auswertungen.

Verfahren des KDD (Knowledge Discovery in Databases), die in dieser Arbeit insbesondere mit dem Data Mining einen breiten Raum beanspruchen, bringen beim „Lernen“ der Trainingsdaten eine Wahrscheinlichkeit der richtigen Klassifizierung von 98.3% - 100% und in der Folge bei den Testdaten eine Wahrscheinlichkeit von 67.8% - 84.7%.

In zukünftigen Mess-Serien muss auf weitere zur Klassifizierung eventuell notwendige Parameter (Einstrahltiefe, Druck der Sonde) und eine feinere Justierung bzw. Auswahl

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der Attribute geachtet werden.

Abstract

One of the most important requirement of medical science is to detect and completely remove all of the malignant cells of a cancered tissue. As malignancy is not visible and therefore the experience of the physician is very fundamental, it is very essential to develop measuring instruments in support of these important interventions.

In this paper we present a survey performed by the Fraunhofer-Institut (IZFP), Dresden, in collaboration with the Universitätsklinik (UKE), Hamburg, which analyzes, if the measurements of tissue with 4 different methods return relevant parameters for concerted differentiation of malignant and benign tissue.

The measurements were taken in the Urology of the UKE using tissue of prostate after a total resection due to a cancer desease. Each specimen was surveyed with laser-induced fluorescence, time-resolved fluorescence, reflectivity of white-light and impedance. The data acquisition proofed to be challenging since the module of the equipment-prototype CELIF there was quite instable.

The data was then analyzed with different statistical and mathematical models in order to detect relevant attributes. To correlate physical parameters (special values of fluorescence, impedance, remission) which was very successful in the classification of cerebral tumors, proofed not to be very promising in this study.

The alternative statistical approach based on principal component analysis (PCA) and the discriminant analysis (LDA) however showed good results, although the data acquisition was not complete.

Procedures of “Knowledge Discovery in Databases“ (KDD) especially with regard to Data Mining generate a probability of correct classifications between 98.3% - 100% using the training data and the probability between 67.8% - 84.7% using the test data. In cause of future studies and measurements it seems to be necessary to identify additional parameters for the classification and to observe the more precise selection and tuning of relevant attributes.

Inhaltsverzeichnis

  Inhaltsverzeichnis  VI

Tabellenverzeichnis IX   

  Abbildungsverzeichnis  X

1  Einleitung Motivation  1

1.1  Prostata  2

1.1.1  Aufbau  2

1.1.2  Funktion  4

1.1.3  Krankheiten der Prostata  4

2  Stand der Wissenschaft  6

2.1  Untersuchungsmöglichkeiten der Prostata  6

2.2  Standard  7

2.2.1  PSA-Wert  7

2.2.2  UICC (5 stufig)  7

2.2.3  Grading der Arbeitsgruppe „Prostatakarzinom“ (3 stufig)  9

2.2.4  Gleason-Grading (doppel 5 stufig)  9

2.2.5  Klinisches Stadium  11

2.2.6  Nomogramm  12

2.2.7  Schnellschnitt-Untersuchungen  14

2.3  Neue Verfahren  15

2.3.1  Spektroskopie  15

INHALTSVERZEICHNIS VII

2.3.2  Fluoreszenz  15

2.3.3  Remission und Weißlicht-Remission  17

2.3.4  Impedanz  18

2.3.5  Gewebediagnose in der Medizin  20

2.4  Arbeiten im Vorfeld  21

2.4.1  Messungen in Leipzig  21

2.4.2  Messungen in Chemnitz  22

2.4.3  Experimente in Minsk  22

3  Geräte Methoden und verwendete Programme  27

3.1  CELIF Geräteaufbau  27

3.2  Software Sophi 1 3  29

3.3  Software Bridge  30

3.4  Software Origin.Pro 7 5  31

3.5  Software SPSS  31

3.6  Software WEKA  32

3.7  Software MathCad  32

4  Experimente in Hamburg  34

4.1  Studiendesign und Zielsetzung  34

4.2  Praktische Umsetzung  35

5  Auswertung und Datenanalyse  44

5.1  Daten  44

5.2  Aufbereitung in Origin.Pro 7 5  45

5.3  CELIF-Verfahren mit 4 Parametern  52

5.4  Statistik-Auswertung mit SPSS  59

5.5  Data Mining mit WEKA  60

5.5.1  Das WEKA-Tool  60

5.5.2  Interpretation der Ergebnisse  70

  VIII INHALTSVERZEICHNIS  

6  Schlussfolgerungen und Ausblick  71

6.1  Kritische Betrachtung vorliegender Ergebnisse  71

6.1.1  Datenaufnahme  71

6.1.2  Datenanalyse  72

6.2  Weitere Ansätze  73

6.3  Andere Projekte mit ähnlicher Zielstellung  74

7  Anhang  75

  Index  98

  Literaturverzeichnis  101

Tabellenverzeichnis

2.1  TNM  8

2.2  UICC-Klassifikation  8

2.3  3 stufiges Grading: 2 Kriterien  9

2.4  3 stufiges Grading: Einteilung  9

2.5  Klinisches Stadium  11

5.1  Mess-Ablauf  45

5.2  Normale Fluoreszenz  46

5.3  Zeitaufgelöste Fluoreszenz  47

5.4  Daten der Impedanz  50

5.5  Die besten Kombinationen  64

5.6  Attribut-Reduzierung  64

5.7  Wellenlängen und Frequenzen  65

7.1  Alle gefilterten Daten  83

7.2  Werte für das 3D-Modell  86

7.3  Ergebnisse aus Minsk  87

7.4  WEKA-Ergebnisse  89

Abbildungsverzeichnis

1.1  Prostatakarzinom  2

1.2  Lage der Prostata  3

1.3  Die gesunde Prostata  3

1.4  Die kranke Prostata  5

2.1  Gleason-Grade  10

2.2  Malignitätsgrad  10

2.3  Einfaches Nomogramm  12

2.4  Nomogramm in der Urologie  13

2.5  Fluoreszenz  16

2.6  Remission  17

2.7  Impedanz  19

2.8  Fluoreszenz Gehirntumor  23

2.9  Impedanz Gehirntumor  23

2.10  Verteilung der Mittelwerte 1  24

2.11  Verteilung der Mittelwerte 2  24

2.12  2D-Modell  25

2.13  3D-Modell  26

3.1  Geräteaufbau  28

3.2  Software Sophi 1 3  29

3.3  Software Bridge  30

3.4  Software Mathcad  33

ABBILDUNGSVERZEICHNIS XI

4.1  Aus der Praxis 1  36

4.2  Datenhaltung  37

4.3  Aus der Praxis 2  38

4.4  Sammelbogen  40

4.5  Datenblatt OP  41

4.6  Datenblatt NO-Probe  42

4.7  Datenblatt Pathoblock  43

5.1  Graphik der Fluoreszenz  46

5.2  2D-Darstellung  47

5.3  3D-Modell  48

5.4  Remission  49

5.5  Impedanz  50

5.6  Zoom Impedanz  51

5.7  Fluoreszenz Remission  52

5.8  Alle Proben Impedanz  53

5.9  Zoom 1 aller Proben  54

5.10  Zoom 2 aller Proben  54

5.11  Alle Proben Remission  55

5.12  Zoom 1 aller Proben  56

5.13  Zoom 2 aller Proben  56

5.14  Alle Proben Fluoreszenz  57

5.15  Zoom aller Proben Fluoreszenz  57

5.16  Modell aller Messungen  58

5.17  Ergebnis von Minsk  59

5.18  Attribute der Fluoreszenz  61

5.19  Attribute der Remission  62

5.20  Attribute der Impedanz  62

5.21  Attribute aller Messungen  63

5.22  Attribut-Selektion  65

  XII ABBILDUNGSVERZEICHNIS  

5.23  Plot-Matrix  66

5.24  Neuronales Netz  68

5.25  Trees.J48  70

Vorwort

Diese Arbeit ist aus einem Auslandspraktikum im Rahmen meines Studiums an der UM-IT ¹ bei einem der Fraunhofer-Institute (IZFP) ² in Dresden im Sommer 2005 entstanden. Bei diesem Praktikum wurde ich auf einen Prototypen eines Fluoreszenzspektroskops eingearbeitet, mit dem ich dann in Hamburg in der Universitätsklinik ³ Messungen an frisch operiertem Gewebe von resektierten Prostaten vornahm; bei der Diagnose „Prostatakarzinom“ wird derzeit die Prostata möglichst nerverhaltend entfernt.

Mit diesen Daten soll nun ein Modell trainiert werden, um in weiterer Folge benignes von malignem Gewebe unterscheiden zu können. Ein Ziel dieses Projektes soll die Implementierung eines Gerätes sein, das dem Arzt bei laufender Operation in Echtzeit Hinweise bzw. sogar Entscheidungen gibt, ob ein Gewebe gutartig oder bösartig ist und damit entfernt werden muss, um eine Heilung der Tumorerkrankung zu gewährleisten.

In vorliegender Arbeit sollen die durchgeführten Arbeiten, dabei aufgetretene Schwierigkeiten und mögliche Ansätze für das Datenmodell dargestellt werden. Der Weg zum einsatzfähigen Gerät wird wahrscheinlich noch ein weiter sein und kann hier nur ansatzweise angedacht werden.

Das Team dieses Projektes bestand aus Physikern, Medizinern und Informatikern und in der laufenden Arbeit fielen mir sehr schnell die verschiedenen „Sprachen“ der einzelnen Berufsgruppen auf, und damit wurde mir klar, wie wichtig hier ein Verstehen untereinander ist, um nicht aneinander vorbei zu reden. Dieser Tatsache bewusst, habe ich in dieser Arbeit für Begriffe, die möglicherweise nicht allgemeinverständlich sind, eine Definition gegeben. Damit der Text aber nicht vor lauter Erklärungen mühsam zu lesen wird, da vermutlich einige Begriffe nicht für jede der drei Berufsgruppen erläutert werden müssen, habe ich die definierten Begriffe blau geschrieben, als Hinweis, dass dafür im Anhang in einem Glossar Näheres zu erfahren ist.

Diese Arbeit habe ich mit L ^A T E X [KOP00] [MGB ⁺ 05] geschrieben, wobei ich eine weitere Software JabRef [Man03] für die Literatur-Datenbank verwendete.

² Standort: D-01326 Dresden, Krügerstraße 22

³ Standort: D-20246 Hamburg, UKE Eppendorf, Martinistraße 52

Kapitel 1

Einleitung - Motivation

Zur Therapie eines frühdiagnostizierten Prostatakarzinoms (PCA) gibt es verschiedene Möglichkeiten, wie die radikale Prostatektomie, die perkutane Strahlentherapie, die Brachytherapie und die Hormontherapie. Wenn die einzige Möglichkeit zur erhofften Heilung des Patienten in der radikalen Prostatektomie besteht, wirft diese Entscheidung einige Probleme auf. Das oberste Ziel des Chirurgen ist die komplette Entfernung von Tumorgewebe aus Gesundem (RO-Resektion), aber der Tumor ist nicht sichtbar! Beim derzeitigen Stand der Chirurgie hängt es immer noch vom Können, Wissen und der Erfahrung des operierenden Arztes ab, ob wirklich alle Tumorzellverbände entfernt werden können. Gelingt keine RO-Resektion, so gibt es möglicherweise keine Heilung von einer potentiell tödlichen Erkrankung!

Die naheliegende Überlegung, dass der Chirurg weit genug in das gesunde Gewebe schneidet, um sicher alle Tumorzellen zu entfernen - wie das z.B. bei einem Melanom gemacht wird (Exzision) -, kann sehr schnell widerlegt werden, wenn man weiß, dass Gefäß-Nerven-Bündel, die für die spontane Erektion beim Geschlechtsverkehr wichtig bzw. notwendig sind, sehr nahe an der Prostata-Kapsel vorbeiführen (Abb. 1.1).

Eine weitere Hilfe bei dieser Operation steht dem Arzt mit einer Schnellschnittuntersuchung zur Verfügung, die aber naturgemäß auch keine absolute Sicherheit gibt, bzw. einen Aufschub der fortlaufenden Operation verlangt, wie in Kapitel 2 ausgeführt wird. So liegt der Wunsch nahe, dem Chirurgen eine Entscheidungshilfe sofort bei der Operation zu geben, um an Ort und Stelle malignes von benignem Gewebe sicher unterscheiden zu können.

In dieser Arbeit bzw. dem Forschungsprojekt des Fraunhofer-Instituts (IZFP) in Dresden in Zusammenarbeit mit der Universitätsklinik in Hamburg (UKE Eppendorf) soll der Ansatz verfolgt werden, dass bösartiges Gewebe möglicherweise in anderer Weise fluoresziert als gutartiges Gewebe. Es wird der derzeitige Stand der Wissenschaft (Kapitel 2), die verwendeten Geräte (Kapitel 3), der Aufbau der Studie (Kapitel 4) und Ansätze zur Auswertung der Daten (Kapitel 5) beschrieben, um dann im Abschluss noch einen Ausblick auf zukünf-

2

Abbildung 1.1: Prostatakarzinom - Problematik einer radikalen Prostatektomie: wenn der Tumor sehr nahe am Rand der Prostata liegt, besteht die Gefahr, dass die Kapsel durchbrochen wird und Tumorzellen in die Nervenbündel wachsen; Quelle: [net06m]

tige Methoden, mögliche Geräte und damit Verbesserungen in diesem Bereich der Medizin zu geben.

Im Folgenden wird grundlegendes medizinisches Wissen in diesem speziellen Gebiet der Urologie dargestellt, um die Problematik zu verdeutlichen.

1.1 Prostata

Die Prostata (Vorsteherdrüse) [net05b] ist eine akzessorische Geschlechtsdrüse aller Säugetiere, einschließlich des Menschen. Sie liegt nahe der Harnblase und umgibt die Harnröhre. Sie gleicht beim Mann in Größe und Form einer Kastanie. An die Rückseite der Prostata grenzt der Mastdarm (Rektum). Deswegen kann sie vom Enddarm aus mit den Fingern ertastet und beurteilt werden (Abb. 1.2).

1.1.1 Aufbau

Die Prostata ist eine exokrine Drüse mit Ausführungsgängen in die Harnröhre. Neben dem Drüsengewebe findet sich mikroskopisch noch Muskelgewebe und Bindegewebe.

Die Prostata besteht aus etwa 40 einzelnen Drüsen. Diese Drüsen sind von einer Kapsel aus Bindegewebe umgeben und in einen Muskel eingebettet. Bei der Ejakulation presst die

1.1. PROSTATA 3

Die Drüse im Zusammenhang mit den anderen Organen des Mannes; Quelle: [net05b]

Muskulatur das Sekret in die Ausführungsgänge. Diese verbinden sich mit dem Samenleiter

zum Spritzkanal, der in die Harnröhre mündet.

Die Harnröhre verläuft durch die Mitte der Prostata (Abb. 1.3).

Mitten durch die Prostata verläuft die Harnsamenröhre; Quelle: [net06l]

4

1.1.2 Funktion

In der Prostata wird ein Teil der Samenflüssigkeit produziert, die bei der Ejakulation ausgestoßen wird. Dieses Sekret bildet zusammen mit den Samenzellen aus dem Hoden das Sperma. Die Funktion der Prostata wird über das Hormon Testosteron reguliert. Das Sekret der Prostata hat einen leicht sauren pH-Wert, ist dünnflüssig, trübe und gibt dem Sperma den charakteristischen Geruch. Das Sekret enthält zahlreiche Enzyme, die die Gebärmutter anregen können.

Das Protein Spermin fördert die Beweglichkeit und die Befruchtungsfähigkeit der Samenzellen. Weiters sind im Prostatasekret Phosphatase, Zitronensäure, Cholesterin und Zink enthalten.

1.1.3 Krankheiten der Prostata

So wie alle anderen Bereiche des menschlichen Körpers hat auch die Prostata ganz spezifische Krankheiten, die einer speziellen Untersuchung und Behandlung bedürfen:

• Prostatitis = Entzündung der Prostata

• Benigne Prostatahyperplasie (BPH) = gutartige Vergrößerung der Prostata mit Harnabfluss-Störung (Abb. 1.4)

• Prostatakarzinom (PCA) = Prostatakrebs (Abb. 1.1) Diese Arbeit wird sich im Besonderen mit dieser schwerstwiegenden Krankheit bzw. bei deren Beseitigung beschäftigen: Das oberste Ziel dabei ist, ein neues Gerät zu implementieren, das dem Arzt beim Operieren unterstützende Hilfe geben soll, um wirklich alle Tumorzellen zu detektieren und damit entfernen zu können. In den folgenden Kapiteln werden Vorarbeiten zu diesem Vorhaben, die eigentliche Studie und die Datenaufnahme vorgestellt. Außerdem werden Ansätze zur Datenselektion und mögliche Datenanalysen gezeigt, die auf dem Weg zu einem messenden Gerät einen Schritt weiterführen sollen.

1.1. PROSTATA 5

Die vergrößerte Prostata engt die Harnröhre ein. Das Wasserlassen wird zum Kraftakt; in

der Blase verbleibender Restharn erhöht das Infektionsrisiko; Quelle: [net06l]

Kapitel 2

Stand der Wissenschaft

Die Wissenschaft der Medizin und Medizinphysik ist einem ständigen Wandel und Fortschritt unterzogen. In diesem Kapitel werden die derzeitigen relevanten Möglichkeiten der Untersuchungen aufgezeigt: physisch direkt am Patienten, Bewertungen von Gewebe und flüssigen Substanzen im Labor, Vorhersagen für die Wahrscheinlichkeit des Überlebens nach einer Operation, aber auch die technischen Voraussetzungen für zukünftige Geräte.

2.1 Untersuchungsmöglichkeiten der Prostata

Die Untersuchungsmöglichkeiten der Prostata sind zwar mittlerweile recht vielfältig ge-worden. Eine Hauptfragestellung, ob die Prostata durch einen bösartigen Tumor befallen ist oder nicht, ist aber nach wie vor zumindest mit den nichtinvasiven Methoden wie dem Ultraschall oder dem CT nur unsicher zu beantworten. Die Prostata des älteren Mannes neigt zur Knotenbildung und es fällt schwer mit nichtinvasiven Maßnahmen gutartige von bösartigen Knoten zu unterscheiden.

Derzeit werden folgende Aktionen in ähnlicher wie der angeführten Reihenfolge gesetzt, wenn ein Patient mit entsprechenden Beschwerden zum Arzt kommt:

• Beschwerden erfragen

• Tasten (rektal)

• Ultraschall – transabdominal

– transrektal (mit einer Ultraschallsonde im Enddarm - TRUS)

• Gezielte Biopsieentnahme = Prostatastanze

• Digitale rektale Untersuchung

2.2. STANDARD 7

• Bildgebende Verfahren: Computertomographie (CT), Kernmagnetische Resonanz oder Magnetresonanztomographie (MRI)

• Laborwerte – PSA: ein erhöhter Wert bei Prostatakarzinom, benigner Prostatahyperplasie und Prostatitis [net06j] – Saure Prostataphosphatase: erhöht bei Prostatakarzinom

– Kreatinin: erhöht bei Harnstauung

– Entzündungswerte wie CRP und Leukozyten

2.2 Standard

Die Möglichkeiten zur Aussage der Tumorausdehnung sind begrenzt, daher müssen alle zur Verfügung stehenden Größen (PSA-Wert, Klassifizierung der Tumorausdehnung, klinisches Stadium) in die Bewertung einbezogen werden, um dann an Hand eines Nomogramms eine möglichst genaue Wahrscheinlichkeit der rezidivfreien Überlebenszeit 5 Jahre nach der Prostatektomie zu ermitteln. Eine weitere Möglichkeit zur Feststellung der Ausdehnung des Tumors stellt die Schnellschnitt-Untersuchung dar.

Für die Beurteilung der Malignitätsgrade werden verschiedene Gradeinteilungen verwendet. Hier sollen die 3 üblichsten vorgestellt werden: Einteilung nach UICC, histologischzytologisches Grading des Prostatakarzinoms nach dem Vorschlag der Arbeitsgruppe „Prostatakarzinom“ und das Gleason-Grading.

2.2.1 PSA-Wert

Der PSA-Wert kann in einer einfachen Blutuntersuchung bestimmt werden. Bei Werten unter 1ng/ml kann dem Patienten das nächste PSA-Screening in 3 Jahren geraten werden. Wenn dieser Wert auf bis 3ng/ml ansteigt, wird zur Kontrolle eine Biopsie entnommen

- nach einer Studie bekam jeder 10. Mann mit Werten in diesem Bereich ein PCA - und bei Werten über 4ng/ml müssen genaue weiterführende Untersuchungen angestellt werden; 33% der Männer mit diesen Werten bekamen im Studienzeitraum ein PCA und bei Werten über 10ng/ml wurden 77% der Männer von dieser Tumorerkrankung befallen.PSA

2.2.2 UICC (5-stufig)

Grundlage für diese Einteilung ist die TNM-Klassifikation [net05d] (Tab. 2.1):

• T = Tumor, Ausdehnung des Primärtumors

8

• N = Nodus (= Lymphknoten), Fehlen oder Vorhandensein von Metastasen in den Lymphknoten

• M = Metastasen, Fehlen oder Vorhandensein von Fernmetastasen

Tabelle 2.1: Erklärungen für die Klassifikation der Tumorausdehnung: Tumore (T), Lymphknoten (N) und Metastasen (M); Quelle: [net05d]

Mit dieser TNM-Klassifikation wurde nun die UICC-Klassifikation erstellt (Tab. 2.2)

Stadiengruppierung mit Hilfe der TNM-Einteilung, siehe Tab. 2.1; Quelle: [net05d]

2.2. STANDARD 9

2.2.3 Grading der Arbeitsgruppe „Prostatakarzinom“ (3-stufig)

Bei dieser Einteilung [net06h] werden zwei Parameter berücksichtigt: das Wachstumsmuster des Tumorgewebes (histologischer Parameter) und der Grad der Anaplasie (zytologischer Parameter). Für diese beiden Kriterien werden Wertungen vergeben: von 0 bis 3 für das Wachstumsmuster und von 0 bis 2 für den Grad der Anaplasie (Tab. 2.3), die dann addiert die entsprechende Einteilung in der Bewertung der Tumorausdehnung ergibt (Tab. 2.4). Dieses Grading ist somit eine kombinierte histologisch-zytologische Einschätzung des Tumors.

Eine prognostische Trennlinie findet sich in diesem Gradingsystem zwischen den Stufen G2a und G2b. Patienten mit einem G1b- oder G2a-Karzinom haben eine 5-JahresÜberlebenswahrscheinlichkeit von 70%, während Patienten mit einem G2b-, G3a- oder G3b-CA lediglich eine 5-Jahres-Überlebenswahrscheinlichkeit von 20 - 30% aufweisen.

2.2.4 Gleason-Grading (doppel-5-stufig)

Das Gleason-System [net06h] betrachtet nur den Grad der glandulären Differenzierung und die Beziehung der Drüsen zum Stroma bei geringer Vergrößerung. Zytologische Eigenschaften, wie z.B. nukleäre Anaplasie spielen darin keine Rolle.

Dieses System beinhaltet 5 verschiedene histologische Muster (Abb. 2.1, 2.2):

• Gleason 1: Umschriebene Knoten von einheitlichen, einzelnen, enggepackten und glatt begrenzten Drüsen.

• Gleason 2: Drüsen eher locker angeordnet, aber immer noch umschrieben. Minimale Ausbreitung der neoplastischen Drüsen in das umgebende Stroma.

• Gleason 3: Tumor infiltriert das umgebende Prostatagewebe. Die Drüsen variieren erheblich in Größe und Gestalt, sind aber abgrenzbare Einheiten.

10

Eine schematische Darstellung der Zellen in den verschiedenen Stadien, siehe Abb. 2.2

Beschreibung der Drüsenform, Drüsengröße, des Drüsenabstandes, der Herdgrenze und der Stroma-Invasion; Quelle: [net06n]

• Gleason 4: Die Drüsen sind nicht länger einzeln und abgegrenzt, sondern scheinen verschmolzen mit unregelmäßigen Grenzen.

• Gleason 5: Aufhebung der glandulären Differenzierung. Die Tumore bestehen aus soliden Nestern, Strängen oder Einzelzellen.