DRN: KI-gestützter Bluttest könnte Früherkennung verbessern

Ein durch Künstliche Intelligenz (KI) unterstütztes Modell, das auf der Analyse von 71 Blutproteinen basiert, könnte das Risiko einer diabetischen Netzhautdegeneration frühzeitig vorhersagen. Dadurch ließen sich gefährdete Patienten möglicherweise bereits erkennen, bevor erste Symptome auftreten.

Dies geht aus einer Studie hervor, die im Open-Access-Fachjournal „PLOS Medicine“ von Huangdong Li vom Guangdong Provincial Clinical Research Center for Ocular Diseases in Guangzhou, China, und seinen Kollegen veröffentlicht wurde.

DRN wird meist zu spät diagnostiziert

Weltweit sind mittlerweile mehr als eine halbe Milliarde Menschen von Diabetes betroffen. Menschen mit dieser Erkrankung tragen das Risiko für verschiedene neurodegenerative Leiden – darunter auch die diabetische retinale Neurodegeneration (DRN). Sie kann schwere Sehstörungen und den Verlust der Sehkraft verursachen. Forschende vermuten zudem, dass die DRN ein „Fenster“ zu Schädigungen anderer Bereiche des Nervensystems sein könnte. Dazu zählen kognitive Beeinträchtigungen und Demenz ebenso wie Nervenschäden in peripheren Körperregionen, etwa an Fingern und Zehen.

Häufig wird die DRN erst dann diagnostiziert, wenn schon Symptome aufgetreten und die Schäden bereits irreversibel sind. Um eine bessere Vorhersage für eine DRN treffen zu können, entnahmen die Forscher Blutplasma-Proben von 1492 Patienten mit Typ-2-Diabetes aus der „Guangzhou Diabetic Eye Study“. Die Teilnehmer wiesen zu diesem Zeitpunkt noch keine Anzeichen einer DRN auf. Zudem untersuchten die Wissenschaftler über einen Zeitraum von sechs Jahren die Augen von 1218 dieser Patienten mittels bildgebender Verfahren. Ihre Ergebnisse verglichen sie anschließend mit den Daten von weiteren 502 Diabetikern aus der UK Biobank.

Identifikation von 71 verschiedenen mit DRN assoziierten Plasmaproteinen

Die Forscher identifizierten dabei 71 verschiedene Plasmaproteine, die mit der DRN assoziiert sind. Diese Proteine ​​waren an zellulären Signalwegen beteiligt, die für Prozesse wie Entzündungsreaktionen und die zelluläre Instandhaltung verantwortlich sind.

Mithilfe von maschinellem Lernen nutzten die Wissenschaftler die im Plasma gemessenen Proteinkonzentrationen, um ein Vorhersagemodell namens „Pro-DRN“ zu entwickeln. Dieses Modell konnte die Leistungsfähigkeit des bislang besten existierenden Modells um 26 Prozent übertreffen.

„Pro-DRN“ soll helfen neurodegenerative Prozesse früh zu erkennen und möglicherweise zu verhindern

Die Wissenschaftler haben das Modell bereits online zugänglich gemacht. So können Ärzte das individuelle Risiko ihrer Patienten einschätzen. „Pro-DRN“ basiert auf den Konzentrationen bestimmter Proteine im Blutplasma. Das Modell beruht auf statistischen Zusammenhängen und weist keine direkten Ursachen für die Erkrankung nach. Dennoch hoffen die Forschenden, dass Ärzte damit künftig neurodegenerative Prozesse früh erkennen und möglicherweise verhindern können – mithilfe eines einfachen Bluttests, der von einer KI ausgewertet wird.

Die Autoren fügen hinzu: „Unsere Studie legt nahe, dass frühe Schäden an den Netzhautnerven bei Diabetes messbare Spuren im Blut hinterlassen. Durch die Kombination von Plasmaproteomik, longitudinaler Bildgebung der Netzhaut und erklärbarer KI könnte Pro-DRN dazu beitragen, die diabetische Augenheilkunde von der bloßen Erkennung bereits bestehender Schäden hin zu einer früheren, molekular fundierten Risikostratifizierung zu führen – sodass eine engmaschigere Überwachung sowie künftige neuroprotektive Interventionen gezielt jenen Personen zugutekommen können, die am wahrscheinlichsten davon profitieren.“

(sas/BIERMANN)