Die Experten-Teams um PD Dr. Ralf Böthig, Ärztlicher Leiter der Neuro-Urologie des BG Klinikums Hamburg und Iris Leister (PhD), Wissenschaftliche Leiterin der Forschung an Wirbelsäulenverletzungen in der BG Unfallklinik Murnau, widmen sich seit mehreren Jahren aktiv der Erforschung von Wirbelsäulenverletzungen mit einschneidenden Folgeschäden wie Querschnittlähmungen und knöchernen Instabilitäten. 

So konnte die Arbeitsgruppe um Ralf Böthig belegen, dass sich Harnblasenkarzinome nach Querschnittlähmung messbar von denjenigen in der Gesamtbevölkerung unterscheiden. Dies betrifft ihre feingewebliche Struktur und den aggressiveren Verlauf mit ungünstigerer Überlebensprognose und unterstreicht die Notwendigkeit der Früherkennung dieser Tumoren.

Iris Leister und ihre Kolleginnen und Kollegen wiederum haben gemeinsam mit drei Traumazentren in Österreich (Universitätsklinikum Wien, AUVA-Unfallkrankenhäuser Linz und Steiermark), der Paracelsus Medizinischen Privatuniversität Salzburg sowie der Paris Lodron Universität Salzburg erfolgreich einen auf maschinellem Lernen beruhenden Algorithmus etabliert, der hilft, eine ausbleibende knöcherne Heilung (Pseudarthrose) nach Frakturen des Zahns des zweiten Halswirbelkörpers (Dens axis) vorherzusagen. Diese Komplikation nach Genickbruch kann erhebliche Probleme im Kopfgelenk und neurologische Ausfälle verursachen. 

Die Ergebnisse beider Arbeiten haben unmittelbare klinische Versorgungsrelevanz und legen gleichzeitig die Grundlage für zukünftige Forschungsvorhaben der BG Kliniken.

Die Preisarbeiten können barrierefrei eingesehen werden unter: 
 
Urinary bladder cancer as a late sequela of traumatic spinal cord injury | Military Medical Research | Full Text (biomedcentral.com) 
Böthig R, Tiburtius C, Schöps W, Zellner M, Balzer O, Kowald B, Hirschfeld S, Thietje R, Pietsch A, Kurze I, Forchert M, Kadhum T, Golka K. Urinary bladder cancer as a late sequela of traumatic spinal cord injury. Mil Med Res. 2021 Apr 29;8(1):29. doi: 10.1186/s40779-021-00322-7. PMID: 33910625; PMCID: PMC8082770.

A Predictive Model to Identify Treatment-related Risk Factor... : Spine (lww.com)
Leister I, Haider T, Vogel M, Vastmans J, Langthaler P, Mattiassich G, Christ A, Etschmaier M, Eijkenboom A, Burghuber J, Kindermann H, Mach O, Maier D, Högel F. A Predictive Model to Identify Treatment-related Risk Factors for Odontoid Fracture Nonunion Using Machine Learning. Spine (Phila Pa 1976). 2023 Feb 1;48(3):164-171. doi: 10.1097/BRS.0000000000004510. Epub 2022 Oct 13. PMID: 36607627.

Bildnachweis: (Copyright: Intercongress)
Von links nach rechts: Prof. Dr. med. Dietmar Pennig, Priv.-Doz. Dr. med. Ralf Böthig, Iris Leister (PhD), Prof. Dr. med. Dirk Stengel, Prof. Dr. med. Steffen Ruchholtz