Mit maschinellem Lernen Frühgeburten vorhersagen

Ein neues, computergestütztes Verfahren kann bei Hochrisiko-Schwangeren eine mögliche Frühgeburt vorhersagen. Das von der University of Warwick entwickelte Gerät besitze eine Genauigkeit von 73 Prozent.

Bestimmte Erkrankungen oder Frühgeburten in der Vorgeschichte erhöhen das Risiko für eine (erneute) Frühgeburt. Daher ist es sinnvoll, Betroffene engmaschig zu überwachen. Bei asymptomatischen Schwangeren könnte ein Computer ihr Risiko für ein Frühgeburt ermitteln. Dafür werden Vaginalabstriche auf VOC (Volatile Organic Compounds) untersucht. Die Forscher konzentrierten sich hierauf, da VOC ein Hinweis für eine bakterielle Vaginose ist. Diese Infektion steht in Zusammenhang mit einem erhöhten Risiko für eine Frühgeburt. Eine Behandlung kann das Risiko jedoch nicht senken.

Die Vaginalabstriche werden sowohl per Gas-Chromatograph als auch Ionenmobilitäts-Spektrometer untersucht. Ein Computer analysiert die Ergebnisse, um typische VOC-Muster zu erkennen. Diese Analyse “trainierten” die Forscher per maschinellem Lernen an. Das bedeutet, dass der Computer anhand verschiedener Beispiele einen Algorithmus entwickelt, um bei unbekannten Daten VOC-Muster zu erkennen. Bereits Monate vor der Entbindung kann somit das Risiko für eine Frühgeburt entdeckt werden. Die Genauigkeit der Vorhersage erhöht sich, je später der Test durchgeführt wird.

“So können für Schwangere Interventionen vorbereitet werden, um das Outcome für das Baby zu verbessern”, so Leitautorin Dr. Lauren Lacey vom Warwick Medical School. “VOC-Technologie ist insofern interessant als dass es sowohl das Mikrobiom und den Host-Response wiedergibt”, erläutert sie das Verfahren. “Andere Verfahren verlassen sich auf bestimmte Biomarker. Wir wollten uns die Beziehung zwischen VOC und Frühgeburten näher ansehen. Wenn wir bestimmte Muster erkennen können, wäre unser Verfahren ein möglicher Ansatz für die klinische Praxis.”