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QTIME - Quantitatives 7T MRSI in Tumoren

QTIME - Quantitative metabolic 7T imaging of tumours

Gilbert Hangel (ORCID: 0000-0002-3986-3159)
  • Grant-DOI 10.55776/KLI1089
  • Förderprogramm Klinische Forschung
  • Status laufend
  • Projektbeginn 01.01.2023
  • Projektende 31.12.2026
  • Bewilligungssumme 410.692 €
  • Projekt-Website

Wissenschaftsdisziplinen

Chemie (25%); Klinische Medizin (75%)

Keywords

    7T, MRSI, Mass Spectrometry, Neurosurgery, Gliomas, Oncometabolism

Abstract

Lokale Mutationen von Hirntumorzellen sind im letzten Jahrzehnt für die Klassifizierung verschiedener Tumortypen immer wichtiger geworden. Es ist bekannt, dass diese Mutationen und die sich daraus ergebenden Veränderungen in der Tumorbiochemie und insbesondere im Stoffwechsel zeitlich und räumlich innerhalb eines Tumors variieren. Es wird vermutet, dass diese Veränderungen auch für die Ausbreitung von Tumoren im Gehirn, die schließlich zum Tod führt, von Bedeutung sind. Unser Team hat eine neue Methode zur hochauflösenden Darstellung von Metaboliten im Gehirn mit der 7T-Magnetresonanzspektroskopischer Bildgebung (MRSI) entwickelt. Sie kann räumliche und biochemische Variationen des Tumorstoffwechsels aufzeigen, ist aber derzeit noch begrenzt, da sie die Menge der Tumormetaboliten nicht direkt nachweisen kann und noch nicht durch Methoden verifiziert wurde, die diese Mengen genau bestimmen können. Das vorliegende Projekt wird diese Einschränkungen lösen. Wir wollen die Kartierung der Wasserkonzentrationen in Hirntumoren in unsere Messungen einbeziehen, wodurch wir auch die Konzentrationen von Tumormetaboliten berechnen können. Anhanddieser KonzentrationskartenwerdenwirZiel-Volumina definieren, aus denen NeurochirurgInnen während der Operation Proben entnehmen. Diese Proben werden für die chemische Analyse mittels Massenspektrometrie tiefgefroren. Diese Messungen werden es uns ermöglichen, unsere 7T-MRSI-Konzentrationsscans zu bestätigen und anzupassen. Insgesamt werden unsere Ergebnisse es uns ermöglichen, eine Datenbank für messbaren Tumorstoffwechsel zu erstellen, die wir nutzen können, um neue Forschungsfragen für zukünftige Studien zu finden. Quantitatives 7T-MRSI von Hirntumoren ist bisher nicht möglich. Nachdem wir unsere Methode mit Massenspektroskopie überprüft haben, kann sie weitaus besser für Anwendungen in der nicht- invasiven Diagnostik und Behandlungsplanung getestet werden. Mit individuellen Stoffwechseldaten über einen Hirntumor könnte die resultierende Präzisionsmedizin zu einem längeren und besseren Überleben für PatientInnen führen.

Forschungsstätte(n)
  • Universität Wien - 32%
  • Medizinische Universität Wien - 68%
Nationale Projektbeteiligte
  • Daniela Lötsch-Gojo, Medizinische Universität Wien , nationale:r Kooperationspartner:in
  • Georg Widhalm, Medizinische Universität Wien , ehemalige:r Projektleiter:in
  • Georg Widhalm, Medizinische Universität Wien , nationale:r Kooperationspartner:in
  • Gilbert Hangel, Medizinische Universität Wien , ehemalige:r Projektleiter:in
  • Siegfried Trattnig, Medizinische Universität Wien , nationale:r Kooperationspartner:in
  • Wolfgang Bogner, Medizinische Universität Wien , nationale:r Kooperationspartner:in
  • Gunda Köllensperger, Universität Wien , assoziierte:r Forschungspartner:in
Internationale Projektbeteiligte
  • Barbara Dymerska, University College London - Vereinigtes Königreich
  • Martina Callaghan, University College London - Vereinigtes Königreich

Research Output

  • 108 Zitationen
  • 7 Publikationen
Publikationen
  • 2025
    Titel High-Resolution Mapping of Tumor and Peritumoral Glutamate and Glutamine in Gliomas Using 7-T MRSI
    DOI 10.1148/rycan.240494
    Typ Journal Article
    Autor Hangel G
    Journal Radiology: Imaging Cancer
    Link Publikation
  • 2024
    Titel 7 Tesla magnetic resonance spectroscopic imaging predicting IDH status and glioma grading
    DOI 10.1186/s40644-024-00704-9
    Typ Journal Article
    Autor Cadrien C
    Journal Cancer Imaging
    Seiten 67
    Link Publikation
  • 2024
    Titel Imaging of increased peritumoral glutamate and glutamine in gliomas using 7T MRSI
    DOI 10.1101/2024.10.25.24316010
    Typ Preprint
    Autor Hangel G
    Seiten 2024.10.25.24316010
    Link Publikation
  • 2024
    Titel A Comparison of 7 Tesla MR Spectroscopic Imaging and 3 Tesla MR Fingerprinting for Tumor Localization in Glioma Patients
    DOI 10.3390/cancers16050943
    Typ Journal Article
    Autor Lazen P
    Journal Cancers
    Seiten 943
    Link Publikation
  • 2023
    Titel Advanced MR Techniques for Preoperative Glioma Characterization: Part 2
    DOI 10.1002/jmri.28663
    Typ Journal Article
    Autor Hangel G
    Journal Journal of Magnetic Resonance Imaging
    Seiten 1676-1695
    Link Publikation
  • 2023
    Titel Advanced MR Techniques for Preoperative Glioma Characterization: Part 1
    DOI 10.1002/jmri.28662
    Typ Journal Article
    Autor Hirschler L
    Journal Journal of Magnetic Resonance Imaging
    Seiten 1655-1675
    Link Publikation
  • 2023
    Titel A comparison of 7 Tesla MR spectroscopic imaging and 3 Tesla MR fingerprinting for tumor localization in glioma patients
    DOI 10.48550/arxiv.2304.05254
    Typ Preprint
    Autor Lazen P

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