Erste Erprobung des Acoustic Structure Quantification Verfahrens (ASQ) an diffusen Parenchymerkrankungen der Leber

Einleitung: Das ASQ-Verfahren beruht auf einem statistischen Vergleich (Cm-Werte) von Rohdaten zwischen der auf die elastische Verformung von Gasen durch Lichtwellen basierenden Rayleigh-Verteilung und dem Ultraschallgewebe. Erste Vorarbeiten an Hepatitis C-Kollektiven (Yamada 2006) zeigten eine verfettungsunabhängige Klassifizierungsmöglichkeit des histologischen Fibrosegrades.

Ziel dieser Machbarkeits-Studie ist die erstmalige Erprobung an einem typischen klinischen Kollektives aus Gesunden, Fettlebern und Alkoholischen Leberzirrhosen.

Methodik: Bei 53 Patienten (18 Gesunde N, 22 Fettlebern mit fokalen Verfettungsstörungen F, 13 End-Stage äthyltoxische Zirrhosen Z) wurden quantitative Cm -Messungen aus 3–5 Bildern pro Patient (Histogrammform, Mittelwert, Modalwert, Standardabweichung) und qualitative Darstellung der Cm -Werte mittels Farbcodierung untersucht (Rohdateninterface mit 15-bit:100 Punkte/mm, 5MHz-Transducer, Toshiba Aplio XG).

Ergebnisse: Die Cm-Werte (M±SD) der Fettlebern lagen mit 165±27 am niedrigsten, und ließen sich von den Zirrhosen mit 190±31 und den Gesunden mit 227±44 hochsignifikant unterscheiden (Tukey HSD p=0,0001 für F vs. N, F vs. Z, N vs. Z). Dies spricht entgegen den Vorpublikationen für einen starken Einfluss der Verfettung auf die Cm-Werte unseres vorwiegend aus Fettleberzirrhosen bestehenden Z-Kollektives. Visuell zeigten die Cm-Werte einen leuchtenden, im Originalbild nicht erkennbaren Hof um Gefäße (Pfortader >> Lebervenen) und markierten Bindegewebestränge. Die minimale Markierung der Gefäßumgebungen war typisch für Fettlebern, während Gesunde und Zirrhosen kräftige Höfe zeigten. Der Abstand der angeschnittenen Gefäße war bei der Zirrhose unregelmäßig. Die Darstellung der mittleren Cm-Werte führt auch in unserer Studie zu einem feinen Netzmuster, welches Yamada als Bindegewebsnetz interpretierte.

Schlussfolgerung: ASQ stellt erstmals ein quantitatives Verfahren dar, das nicht nur metrisch sondern auch visuell eine Unterscheidung von Gesunden, Fettlebern und Zirrhosen-Texturen erlaubt. Ob ein Grading von Fibrosestadien unter Verfettungseinfuß erfolgreich ist, erscheint noch unklar und muss weiter untersucht werden. Unabhängig davon dürfte mit ASQ eines der besten Fettleberdetektionsverfahren vorliegen.