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Modern image-guided surgery aids minimally-invasive, high-precision procedures that increase efficacy of treatment. This thesis investigates two research aims to improve precision and integration of intraoperative cone-beam CT (CBCT) imaging in guidance of head and neck (H&N) surgery. First, marker configurations were examined to identify arrangements that minimize target registration error (TRE). Best arrangements minimized the distance between the configuration centroid and surgical target while maximizing marker separation. Configurations of few markers could minimized TRE with more markers providing improved uniformity. Second, an algorithm for automatic registration of image and world reference frames was pursued to streamline integration of CBCT with real-time tracking and provide automatic updates per scan. Markers visible to the tracking and imaging systems are automatically co-localized and registered with equivalent accuracy and superior reproducibility compared to conventional registration. Such work helps the implementation of CBCT in H&N surgery to maximize surgical precision and exploit intraoperative image guidance.

Modern image-guided surgery aids minimally-invasive, high-precision procedures that increase efficacy of treatment. This thesis investigates two research aims to improve precision and integration of intraoperative cone-beam CT (CBCT) imaging in guidance of head and neck (H&N) surgery. First, marker configurations were examined to identify arrangements that minimize target registration error (TRE). Best arrangements minimized the distance between the configuration centroid and surgical target while maximizing marker separation. Configurations of few markers could minimized TRE with more markers providing improved uniformity. Second, an algorithm for automatic registration of image and world reference frames was pursued to streamline integration of CBCT with real-time tracking and provide automatic updates per scan. Markers visible to the tracking and imaging systems are automatically co-localized and registered with equivalent accuracy and superior reproducibility compared to conventional registration. Such work helps the implementation of CBCT in H&N surgery to maximize surgical precision and exploit intraoperative image guidance.

Die Behandlung von Patienten mit Tumoren im Kopf-Hals-Bereich gestaltet sich als komplexer und herausfordernder Prozess sowohl für den Patienten als auch für die behandelnden Ärzte und Chirurgen. Zur Gewährleistung der bestmöglichen individuellen Therapie werden vor Beginn der Behandlung zahlreiche diagnostische Verfahren durchgeführt. Hierzu zählen unter anderem medizinische bildgebende Verfahren wie z.B. Computertomographie (CT) oder Magnetresonanztomographie (MRT) sowie die Entnahme von tumorverdächtigem Gewebe während einer Panendoskopie zur exakten Bestimmung der Tumorart (Histologie, Grading, TNM-Klassifikation nach UICC, genaue Lokalisation des Primärtumors, der lokoregionären Metastasen und ggf. Fernmetastasen). Die gewonnenen Informationen bilden anschließend die Grundlage für die Entscheidung über die durchzuführende Therapie und stehen in unterschiedlichen klinischen Informationssystemen sowie auf Papierakten zur Verfügung. Leider werden die Daten im klinischen Alltag häufig nur unstrukturiert und schwer auffindbar präsentiert, da die führenden Informationssysteme nur unzureichend in den klinischen Arbeitsprozess integriert und untereinander schlecht vernetzt sind. Die präzise und erschöpfende Darstellung der jeweiligen individuellen Situation und die darauf aufbauende Therapieentscheidung sind aber entscheidend für die Prognose des Patienten, da der erste, gut geplante \"Schuss\" entscheidend für den weiteren Verlauf ist und nicht mehr korrigiert werden kann. In dieser Arbeit werden neue Konzepte zur Verbesserung des Informationsmanagements im Bereich der Kopf-Hals-Tumorbehandlung entwickelt, als prototypische Software implementiert und im klinischen Alltag in verschiedenen Studien wissenschaftlich evaluiert. Die Erlangung eines tiefgreifenden Verständnisses über die klinischen Abläufe sowie über beteiligte Informationssysteme und Datenflüsse stellte den ersten Teil der Arbeit dar. Aufbauend auf den Erkenntnissen wurde ein klinisches Informationssystem oncoflow entwickelt. Oncoflow importiert vollautomatisch relevante Patientendaten von verschiedenen klinischen Informationssystemen, restrukturiert die Daten und unterstützt Ärzte und Chirurgen im gesamten Therapieprozess. Das System wurde anschließend in unterschiedlichen Studien evaluiert und der klinische Nutzen in Bezug auf effizientere Arbeitsabläufe und eine verbesserte Informationsqualität gezeigt. Im folgenden Teil der Arbeit wurden Machine Learning Methoden genutzt um von Daten in der elektronischen Patientenakte auf den aktuellen Prozessschritt im Therapieprozess zu schließen. Der letzte Teil der Arbeit zeigt Möglichkeiten zur Erweiterung des Systems zur Nutzung in weiteren klinischen Fachdisziplinen auf.

Yes / Phosphoinositide 3-kinase δ (PI3Kδ) has a key role in lymphocytes, and inhibitors that target this PI3K have been approved for treatment of B cell malignancies1–3. Although studies in mouse models of solid tumours have demonstrated that PI3Kδ inhibitors (PI3Kδi) can induce anti-tumour immunity4,5, its effect on solid tumours in humans remains unclear. Here we assessed the effects of the PI3Kδi AMG319 in human patients with head and neck cancer in a neoadjuvant, double-blind, placebo-controlled randomized phase II trial (EudraCT no. 2014-004388-20). PI3Kδ inhibition decreased the number of tumour-infiltrating regulatory T (Treg) cells and enhanced the cytotoxic potential of tumour-infiltrating T cells. At the tested doses of AMG319, immune-related adverse events (irAEs) required treatment to be discontinued in 12 out of 21 of patients treated with AMG319, suggestive of systemic effects on Treg cells. Accordingly, in mouse models, PI3Kδi decreased the number of Treg cells systemically and caused colitis. Single-cell RNA-sequencing analysis revealed a PI3Kδi-driven loss of tissue-resident colonic ST2 Treg cells, accompanied by expansion of pathogenic T helper 17 (TH17) and type 17 CD8+ T (TC17) cells, which probably contributed to toxicity; this points towards a specific mode of action for the emergence of irAEs. A modified treatment regimen with intermittent dosing of PI3Kδi in mouse models led to a significant decrease in tumour growth without inducing pathogenic T cells in colonic tissue, indicating that alternative dosing regimens might limit toxicity. / Research Development Fund Publication Prize Award winner, May 2022.

Die Behandlung von Patienten mit Tumoren im Kopf-Hals-Bereich gestaltet sich als komplexer und herausfordernder Prozess sowohl für den Patienten als auch für die behandelnden Ärzte und Chirurgen. Zur Gewährleistung der bestmöglichen individuellen Therapie werden vor Beginn der Behandlung zahlreiche diagnostische Verfahren durchgeführt. Hierzu zählen unter anderem medizinische bildgebende Verfahren wie z.B. Computertomographie (CT) oder Magnetresonanztomographie (MRT) sowie die Entnahme von tumorverdächtigem Gewebe während einer Panendoskopie zur exakten Bestimmung der Tumorart (Histologie, Grading, TNM-Klassifikation nach UICC, genaue Lokalisation des Primärtumors, der lokoregionären Metastasen und ggf. Fernmetastasen). Die gewonnenen Informationen bilden anschließend die Grundlage für die Entscheidung über die durchzuführende Therapie und stehen in unterschiedlichen klinischen Informationssystemen sowie auf Papierakten zur Verfügung. Leider werden die Daten im klinischen Alltag häufig nur unstrukturiert und schwer auffindbar präsentiert, da die führenden Informationssysteme nur unzureichend in den klinischen Arbeitsprozess integriert und untereinander schlecht vernetzt sind. Die präzise und erschöpfende Darstellung der jeweiligen individuellen Situation und die darauf aufbauende Therapieentscheidung sind aber entscheidend für die Prognose des Patienten, da der erste, gut geplante \"Schuss\" entscheidend für den weiteren Verlauf ist und nicht mehr korrigiert werden kann. In dieser Arbeit werden neue Konzepte zur Verbesserung des Informationsmanagements im Bereich der Kopf-Hals-Tumorbehandlung entwickelt, als prototypische Software implementiert und im klinischen Alltag in verschiedenen Studien wissenschaftlich evaluiert. Die Erlangung eines tiefgreifenden Verständnisses über die klinischen Abläufe sowie über beteiligte Informationssysteme und Datenflüsse stellte den ersten Teil der Arbeit dar. Aufbauend auf den Erkenntnissen wurde ein klinisches Informationssystem oncoflow entwickelt. Oncoflow importiert vollautomatisch relevante Patientendaten von verschiedenen klinischen Informationssystemen, restrukturiert die Daten und unterstützt Ärzte und Chirurgen im gesamten Therapieprozess. Das System wurde anschließend in unterschiedlichen Studien evaluiert und der klinische Nutzen in Bezug auf effizientere Arbeitsabläufe und eine verbesserte Informationsqualität gezeigt. Im folgenden Teil der Arbeit wurden Machine Learning Methoden genutzt um von Daten in der elektronischen Patientenakte auf den aktuellen Prozessschritt im Therapieprozess zu schließen. Der letzte Teil der Arbeit zeigt Möglichkeiten zur Erweiterung des Systems zur Nutzung in weiteren klinischen Fachdisziplinen auf.

Introduction: Frailty represents a complex geriatric syndrome associated with elevated rates of postoperative complications as shown for several malignant entities, including head and neck cancer. A specific screening instrument to assess frailty in head and neck patients does not exist. Both the FRAIL Scale and the G8 questionnaire are well-established and easy to use as screening tools. The present study’s aim was to assess the potential of frailty screening to predict postoperative complications in head and neck patients prior to surgery. Patients and methods: We recorded demographic data, pre-existing medical conditions and clinical characteristics in a prospective cohort of 104 head and neck cancer patients undergoing major head and neck surgery and assessed frailty prospectively on the day of admission utilizing the G8 questionnaire and the FRAIL Scale. We analyzed the link between occurrence of postoperative complications up to the twenty-first postoperative day and age, frailty and other covariates using χ 2 tests and receiver operating characteristic (ROC) curves. Results: There was no significant correlation between patients’ pre-existing medical conditions and postoperative complications. Whereas chronological age alone did not predict the occurrence of postoperative complications, frailty posed the highest risk for complications. Frailty according to either the G8 questionnaire or the FRAIL Scale predicted occurrence of complications with an area under the curve (AUC) of 0.64 (p = 0.018) and 0.62 (p = 0.039) and severe complications with an AUC of 0.72 (p = 0.014) and 0.69 (p=0.031), respectively. Neither frailty score correlated with age or with each other. Conclusion: Prospective screening using the FRAIL Scale or the G8 questionnaire reliably detected frailty in our sample group. Frailty is linked to increased risk of postoperative complications. The correct prediction of severe postoperative complications as shown identifies vulnerable cases and triggers awareness of potential complications. Anticipating risk allows for a more comprehensive view of the patient and triggers decision making towards risk adjustment, and therefore a selective view of alternative treatment modalities.

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