Entzündung im Fokus – neue Impulse für die personalisierte Therapie bei DMÖ & RVV

Unter dem Motto „Der Entzündung auf der Spur“ diskutierten am 7. und 8. November mehr als 190 ophthalmologische Fachkräfte im Rahmen einer CME-zertifizierten Veranstaltung in Berlin über den Wandel in der Diagnostik und Therapie des diabetischen Makulaödems (DMÖ) und des Makulaödems nach retinalem Venenverschluss (RVV). Eingeladen hatten AbbVie Deutschland und Heidelberg Engineering zu einem fachübergreifenden Fortbildungsformat, das medizinische Tiefe mit diagnostischer Präzision und digitaler Zukunftsvision verband.

Im Mittelpunkt stand die Entzündung als zentrale pathophysiologische Triebkraft bei DMÖ und RVV – eine Dimension, die in der klinischen Routine oft unterschätzt wird. Die Entzündung ist mehr als ein Begleitsymptom – sie dominiert bei RVV, DMÖ und Uveitis im Gegensatz zur nAMD.^1-5 Studien zeigen, dass bis zu 45 % der DMÖ- und RVV-Patient*innen nicht adäquat auf eine Anti-VEGF-Monotherapie ansprechen.^‡,§,6-8 In diesen Fällen können inflammatorische Biomarker wie große intraretinale Zysten, Desorganisation der inneren Netzhautschichten, subretinale Flüssigkeit (SRF) oder hyperreflektive Foci (HRF) bei DMÖ⁹ sowie SRF, HRF oder die zentrale Netzhautdicke bei RVV¹⁰ Hinweise auf den Nutzen einer Steroidtherapie geben.

Biomarker & Künstliche Intelligenz: Wegweiser für die Therapie der Zukunft

In der modernen Ophthalmologie eröffnet die Kombination aus bildgebenden Biomarkern und Künstlicher Intelligenz (KI) neue Dimensionen für Diagnostik, Prognose und personalisierte Therapieentscheidungen. Während OCT-Biomarker wie DRIL, subretinale Flüssigkeit oder hyperreflektive Foci bereits heute entscheidende Hinweise auf Entzündung und Therapieansprechen geben,^9,10 ermöglicht KI, dass diese Muster in Zukunft automatisiert erkannt und in klinische Entscheidungsprozesse integriert werden können.

KI-Systeme nutzen Deep-Learning-Algorithmen zur präzisen Segmentierung und Klassifikation von Netzhautstrukturen. Damit werden kleinste morphologische Veränderungen frühzeitig sichtbar, die für das menschliche Auge oft noch nicht erkennbar sind. Die Technologie unterstützt dabei, Krankheitsverläufe vorherzusagen, Therapieeffekte objektiv zu quantifizieren und komplexe Bilddaten in Echtzeit auszuwerten – ein entscheidender Schritt hin zu einer datenbasierten, individualisierten Augenheilkunde.^11-13

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^‡ Definition Low-Responder DMÖ Visusgewinn < 5 Buchstaben⁴; OCT-Netzhautdickereduktion ≤ 20 %⁷

^§ Definition Low-Responder RVV Visusgewinn < 6 Buchstaben⁶; Netzhautdickenreduktion weniger als 30 % Reduktion⁸

Referenzen

1. Johnson MW, AM J Opthalmol 2009; 147: 11-21.
2. Nowak JZ, Pharmacol Rep 2006; 58: 353-63.
3. Yoshimura T et al., PLoS ONE 2009; 4(12) e8158.
4. Lee WJ et al. Br J Ophthalmol 2012; 96:1426–30.
5. Dong N et al. Mol Vis 2013; 19:1734–46.
6.  Gonzalez VH et al., AJO 2016; 172:72-79.
7.  Bressler NM et al., American journal of ophthalmology. 2018;195:93-100.
8. Menke MN, et al., J Ophthalmol. 2016;2016:9875741.
9. Munk, M et al., Int. J. Mol. Sci. 2022; 23: 7585.
10. Munk MR et al., Diagnostics (Basel). 2024 Sep 7;14(17):1983.
11. Heidelberg Engineering GmbH: https://business-lounge.heidelbergengineering.com/de/de/products/spectralis/?utm_source=chatgpt.com. Letzter Zugriff November 2025
12. Heidelberg Engineering GmbH: https://www.heidelbergengineering.com/int/press-releases/retinai-collaboration-with-heidelberg-engineering-gives-customers-access-to-retinais-analysis-models-in-oct/?utm_source=chatgpt.com. Letzter Zugriff November 2025
13. Heidelberg Engineering GmbH: https://www.heidelbergengineering.com/de/heappway/. Letzter Zugriff November 2025