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Bibliografische Informationen
 Die Bedeutung von Ki-67 in der Diagnostik von neuroendokrinen Lungentumoren  
 Zusammenfassung

Hintergrund: Neuroendokrine Tumoren der Lunge (pulmonale NET) bilden eine

heterogene Entität mit variabler biologischer Aktivität und Prognose. Die präzise

histopathologische Klassifikation ist essenziell für die Wahl geeigneter

therapeutischer Strategien und die Abschätzung des klinischen Verlaufs. Während

der Proliferationsmarker Ki-67 in der Diagnostik gastroenteropankreatischer NETs

etabliert ist, wird seine diagnostische und prognostische Relevanz bei pulmonalen

NET bislang zurückhaltender behandelt. In der aktuellen WHO-Klassifikation 2021

wird der Ki-67 Proliferationsindex als wünschenswertes Kriterium genannt. Ziel der

vorliegenden Arbeit war es, im Rahmen eines systematischen Literaturreviews den

aktuellen Kenntnisstand zur Bedeutung von Ki-67 bei neuroendokrinen

Lungentumoren zusammenzufassen und dessen potenziellen Stellenwert für die

zukünftige Integration in die standardisierte Diagnostik zu evaluieren. Analysiert

wurden internationale Leitlinien, technische Aspekte der Ki-67-Bestimmung, deren

Reproduzierbarkeit sowie der prognostische und differentialdiagnostische Nutzen

des Markers.

Methoden: Es wurde eine Literaturrecherche durchgeführt und anschließend die

wichtigsten Diskussionspunkte narrativ ausgearbeitet. Zwei Studien zur digitalen

Bildanalyse und eine Studie zur Ki-67-Indexerstellung mittels Deep Learning-

Ansatz wurden beschrieben. Anschließend wird ein Fazit zum derzeitigen Stand

der Literatur, sowie der Zukunft des Markers Ki-67 bei neuroendokrinen

Lungentumoren gezogen.

Ergebnisse: Die Ergebnisse zeigen, dass Ki-67 insbesondere bei Biopsien mit

artefaktbedingter eingeschränkter Morphologiebewertung eine wertvolle

Ergänzung darstellen kann. Ferner besteht Evidenz für einen prognostischen

Nutzen in der Stratifizierung von Karzinoiden und hochgradigen neuroendokrinen

Karzinomen.

Schlussfolgerung: Moderne Verfahren wie digitale Bildanalyse und KI-gestützte

Auswertungsmethoden könnten zu einer erhöhten Objektivierbarkeit,

Standardisierbarkeit sowie Zeitersparnis in der klinischen Praxis beitragen.  
 Ki-67  
 
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 Allgemeine Pathologie
Autorinnen*Autoren / Co-Autorinnen*Co-Autoren
  Völcker, Arne Enrico
Betreuende Einrichtung / Studium
  Diagnostik & Forschungsinstitut für Pathologie
 UO 202 Humanmedizin  
Betreuung / Beurteilung
  Popper, Helmuth; Univ.-Prof. Dr.med.univ.