qCEST: Quantitative Chemical Exchange Saturation Transfer MR imaging of brain tumors at 7 Tesla

• Applicant: Professor Dr. Moritz Zaiss
• Subject Area: Medical Physics, Biomedical Technology
• Term: from 2015 to 2020
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 282191141

• Final Report Year: 2020

Final Report Abstract

Im Feld der biomedizinischen Bildgebung wird die CEST-MRT als spannendes Thema gehandelt. Der Hauptvorteil von CEST ist der bildgebende Zugang zu physiologischen und molekularen Informationen mit einer räumlichen Auflösung ähnlich der konventionellen MRT. Prinzipielle Korrelationen des CEST-Effekts mit Protein-Gehalt und Protein-Struktur, Metaboliten-Konzentration und intrazellulärem pH machen CEST für die Krebs-Diagnose interessant. Hindernis für die breite Anwendung der CEST Bildgebung ist die komplizierte Trennung verschiedener CEST-Effekte voneinander, welche viel Information und damit lange MRT-Messzeit benötigt. Im qCEST Projekt konnten wir zunächst einen völlig neuen 3D-CEST-Ansatz entwickeln – die sogenannte "snapshot CEST" Methode. Nach einer CEST-Modulation der Wassermagnetisierung wird dabei, im Gegensatz zu bisherigen Arbeiten, nicht nur ein kleiner Teil des Gehirns aufgenommen, sondern das komplette Gehirn in 3D - eben ein Schnappschuss. Da die CEST-Modulation wieder und wieder aufgenommen werden muss vermindert dies die Gesamtmesszeit deutlich. Somit können sehr genaue Daten aufgenommen werden. Die genauesten Daten können bei höchster Magnetfeldstärke gemessen werden. Am MPI In Tübingen konnten wir zum ersten Mal snapshot-CEST in gesunden Probanden und Hirntumorpatienten bei 9.4 Tesla messen und konnten völlig nichtinvasiv und ohne Kontrastmittel krankes von gesundem Gewebe mit dieser metabolischen Methode unterscheiden. Die genauen Informationen über die CEST-Effekte bei hohen Magnetfeldern ermöglichten es uns im Lauf des Projektes auch Daten von niedrigeren Feldstärken besser zu interpretieren, hier kamen neuentwickelte Entrauschungsmethoden und Methoden aus dem maschinellen Lernen zum Einsatz. So konnten die neuen quantitativen CEST-Kontraste (qCEST) auch an normalen 3T MRTs in der Universitätsklinik Tübingen angewendet werden, auch hier zeigte die Methode Bereiche von Tumoren an, die zuvor nur mit Kontrastmittelaufnahmen sichtbar gemacht werden konnten. Die entwickelten MRT-Sequenzen und Auswertewerkzeuge ermöglichen viele weitere Forschungsfragen zu stellen, sowohl im klinischen als auch im methodischen Kontext. Unsere Entwicklung kann mittlerweile an Siemens 3T und 7T MRT-geräten auf Anfrage installiert werden. Dem heiligen Gral der CEST Bildgebung, eine dreidimensionale quantitative pH-Karte des menschlichen Gehirns aufnehmen zu können sind wir in dem Projekt schrittweise nähergekommen. Mit maschinellem Lernen konnte der pH-Wert von Gehirngewebeproben aus CEST–Daten korrekt und verlässlich vorhergesagt werden. Die Übertragung dieser Methode auf lebendes Gewebe bleibt Fokus weiterer Untersuchungen.

Publications

• Chemical exchange saturation transfer MRI contrast in the human brain at 9.4 T. NeuroImage. 2018;179:144-155
  Zaiss M, Schuppert M, Deshmane A, Herz K, Ehses P, Füllbier L, Lindig T, Bender B, Ernemann U, Scheffler K
  
• Snapshot-CEST: Optimizing spiral-centric-reordered gradient echo acquisition for fast and robust 3D CEST MRI at 9.4 T. NMR in Biomedicine. 2018;31(4)
  Zaiss M, Ehses P, Scheffler K
  
• 3D gradient echo snapshot CEST MRI with low power saturation for human studies at 3T. Magnetic Resonance in Medicine. 2019;81(4):2412-2423
  Deshmane A, Zaiss M, Lindig T, Herz K, Schuppert M, Gandhi C, Bender B, Ernemann U, Scheffler K
  
• DeepCEST: 9.4 T Chemical exchange saturation transfer MRI contrast predicted from 3 T data – a proof of concept study. Magnetic Resonance in Medicine. 2019;81(6):3901-3914
  Zaiss M, Deshmane A, Schuppert M, Herz K, Glang F, Ehses P, Lindig T, Bender B, Ernemann U, Scheffler K
  
• Possible artifacts in dynamic CEST MRI due to motion and field alterations. Journal of Magnetic Resonance. 2019;298:16-22
  Zaiss M, Herz K, Deshmane A, Kim M, Golay X, Lindig T, Bender B, Ernemann U, Scheffler K
  
• DeepCEST 3T: Robust MRI parameter determination and uncertainty quantification with neural networks—application to CEST imaging of the human brain at 3T. Magnetic Resonance in Medicine. 2020;84(1):450–466
  Glang F, Deshmane A, Prokudin S, Martin F, Herz K, Lindig T, Bender B, Scheffler K, Zaiss M
  
• Whole brain snapshot CEST at 3T using 3D-EPI: Aiming for speed, volume, and homogeneity. Magnetic Resonance in Medicine. 2020
  Mueller S, Stirnberg R, Akbey S, Ehses P, Scheffler K, Stöcker T, Zaiss M