Koronare Herzleiden: Digitaler Marker entwickelt

Icahn School of Medicine at Mount Sinai will Diagnose und Disease-Management verbessern

Digitales Modell mit Daten füttern: gesamte Krankheit abbliden als Ziel (Foto: pixabay.de/Bokskapet)

New York (pte009/21.12.2022/10:30)

Mittels maschinellem Lernen und klinischen Daten aus elektronischen Krankenakten haben Forscher der Icahn School of Medicine at Mount Sinai einen in silico abgeleiteten Marker für koronare Herzkrankheiten entwickelt. Ziel war es, die klinisch wichtigen Charakteristika dieser Krankheit besser zu ermitteln. Die in "The Lancet" veröffentlichten Ergebnisse könnten zur gezielteren Diagnose und besserem Disease-Management führen. Koronare Herzkrankheiten sind die häufigste Art der Erkrankungen des Herzens und eine der weltweit führenden Todesursachen.

Krankheit besser einschätzen

Koronare Herzkrankheiten und andere verbreitete Krankheiten kommen in einem Krankheitsspektrum vor. Die Mischung der Risikofaktoren und Krankheitsvorgänge bestimmt, wo im Spektrum sich ein Patient befindet. Die meisten Studien brechen dieses Spektrum in ein rigides Klassensystem herunter. Das bedeutet zum Beispiel, dass der Patient krank ist oder bei den Kontrollen gesund. Die Folge können laut den Wissenschaftlern versäumte Diagnosen, ein nicht angemessenes Management und schlechtere klinische Ergebnisse sein.

Laut Seniorautor Ron Do stellt das neue Modell diese Patientenpopulationen auf einem Krankheitsspektrum dar. Das könnte mehr Einblicke in das Fortschreiten der Krankheit und wie die Betroffenen auf die Behandlung ansprechen werden, ermöglichen. "Die Möglichkeit, die verschiedenen Abstufungen des Krankheitsrisikos, wie Atherosklerose und Überleben, sichtbar zu machen, die sonst nicht erkannt würden, ist von entscheidender Bedeutung", so Do.

Hunderte verschiedene Merkmale

Für die retrospektive Studie haben die Forscher dem Modell "ISCAD" beigebracht, eine koronare Herzkrankheit genau auf einem Spektrum, das mehr als 80.000 elektronische Krankenakten nutzt, genau zu messen. Die Daten stammen von zwei auf dem Gesundheitssystem basierenden Biobanken - und zwar aus der "BioMe Biobank" des Mount Sinai Health System und der "UK Biobank". Das Modell, das die Forscher als "digitalen Marker" bezeichneten, umfasst hunderte verschiedene klinische Merkmale der elektronischen Krankenakten.

Dazu gehören Vitalparameter, Ergebnisse von Labortests, Medikamente, Symptome und Diagnosen. Diese Werte wurden sowohl mit einem bestehenden klinischen Score für koronare Herzkrankheiten, der nur einen kleinen Teil von vorher festgelegten Merkmalen nutzt, und einem genetischen Score für diese Krankheit verglichen. Die Studie zeigt, dass die Wahrscheinlichkeiten des Modells das Ausmaß der Verengung der koronaren Arterien, die Sterblichkeit und Komplikationen wie einen Herzinfarkt exakt aufspüren.

Zu den 95.935 Teilnehmer der Studie gehören Personen aus afrikanischen, hispanisch/latino, asiatischen und europäischen Ethnien sowie ein großer Anteil an Frauen. Die meisten früheren Studien in diesem Bereich haben sich auf weiße Personen mit europäischen Vorfahren konzentriert. Im nächsten Schritt wollen die Forscher eine groß angelegte prospektive Studie durchführen, um den klinischen Nutzen und die Handlungsfähigkeit von ISCAD zu überprüfen und dabei auch andere Populationen miteinzubeziehen. Sie planen auch eine portierbarere Version des Modells, die von Gesundheitssystemen ganz allgemein eingesetzt werden kann.

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