Nierentransplantation: Neues Tool lässt Rückschlüsse auf bevorstehendes Transplantatversagen zu

Forschende von der Johns Hopkins Medicine (USA) haben ein neues, auf elektronischen Patientenakten basierendes Tool entwickelt, das helfen soll, das Risiko für ein Versagen einer transplantierten Spenderniere besser einzuschätzen.

Die von den National Institutes of Health (NIH) geförderte und kürzlich im „Clinical Journal of the American Society of Nephrology“ veröffentlichte Studie stellt ein dynamisches Risikoprädiktionsmodell vor. Es basiert auf routinemäßig erhobenen Laborwerten – insbesondere Veränderungen der Nierenfunktion im Zeitverlauf – und sagt anhand dieser voraus, ob eine transplantierte Niere innerhalb von drei Jahren nach der Operation versagen wird.

Transplantation bei terminalem Nierenversagen

Angesichts der zunehmenden Verbreitung von Nierenerkrankungen gewinne die Reduzierung des Risikos für ein terminales Nierenversagens (ESKD) immer mehr an Bedeutung, heißt es in einer Mitteilung der Johns Hopkins Medicine anlässlich der Publikation der Arbeit ihrer Mitarbeiter. Die Nierentransplantation gelte als ideale Behandlungsmethode bei ESKD, da sie im Vergleich zur Dialyse ein längeres Überleben und eine höhere Lebensqualität ermögliche.

Zwar könnten Patienten mit einer transplantierten Niere etwa zehn Jahre leben, doch bei etwa einem Viertel komme es innerhalb der ersten fünf Jahre nach der Organverpflanzung zu einem Transplantatversagen. Dies mache deutlich, wie wichtig es ist, Nierentransplantierte zu erkennen, bei denen das Risiko für eine raschere Verschlechterung des Transplantates besteht.

Identifizierung von Risikopatienten und geeignete Interventionen

Allgemein geht man davon aus, dass ein Screening von Nierentransplantierten mit hohem Risiko für ein Transplantatversagen es möglich macht, die Betroffenen entsprechend zu beraten und Therapieoptionen anzubieten, die eine Progression verhindern können.

Die Hoffnung ist, dass die Identifizierung von Transplantaten mit Versagensrisiko eine rechtzeitige Intervention ermöglicht, wie zum Beispiel häufigere Nachsorgeuntersuchungen mit einer engmaschigeren Überwachung von Transplantatschäden und deren Ursachen. Zu den möglichen Maßnahmen gehören auch eine angepasste Immunsuppression sowie die Beratung der Patienten bezüglich der Notwendigkeit einer erneuten Transplantation oder der emotionalen Belastung durch eine erneute ESKD.

Umgekehrt können Patienten mit einem geringen Risiko für ein Transplantatversagen aus der Betreuung ihres Transplantationsnephrologen entlassen und zur Weiterbehandlung an ihren Nephrologen in der Primärversorgung – häufig wohnortnah – zurücküberwiesen werden. Dadurch werden im Transplantationszentrum Kapazitäten für andere Patienten frei, die eine Transplantation brauchen.

Risikobewertung in Echtzeit anhand serieller eGFR-Messung

Nach einer Nierentransplantation wird die Funktion des Organs engmaschig überwacht, etwa mittels der geschätzten glomerulären Filtrationsrate (eGFR). Das neue Modell, das die Forschenden in ihrer Studie einsetzten, zielt darauf ab, das Risiko für ein Transplantatversagen bei jeder neuen eGFR-Messung kontinuierlich zu aktualisieren und so eine personalisierte Risikobewertung in Echtzeit zu ermöglichen.

Zur Entwicklung des neuen Tools analysierten die Forscher Daten zu 1114 Empfängern eines Nierentransplantates verstorbener Spender aus drei Registern: dem OPTN-Register, der Johns-Hopkins-EMR-Kohorte und der Columbia-EMR-Kohorte. Zusammen umfassten diese Register rund 80.000 Empfänger von Nierentransplantaten verstorbener Spender. Konkret untersuchte das Forschungsteam serielle eGFR-Werte.

Daten aus der Deceased Donor Study

„Wir entwickelten das Vorhersagemodell im Rahmen der Deceased Donor Study, einer vom NIH geförderten Beobachtungsstudie“, erklärt Heather Thiessen Philbrook, stellvertretende Leiterin des Kidney Precision Medicine Center of Excellence an der Johns Hopkins Medicine und Hauptautorin der Publikation.

„Die Studie liefert umfangreiche Daten zu Empfängern von Nierentransplantaten verstorbener Spender, mit einem Median von zwölf eGFR-Nachuntersuchungen innerhalb der ersten drei Jahre nach der Transplantation. Wir validierten das Modell anhand der großen Kohorte des US-amerikanischen Transplantationsregisters sowie anhand zweier Real-World-Datensätze aus elektronischen Patientenakten.“

Zweistufiger Untersuchungsansatz

Die Untersuchung umfasste zwei Modellierungsstufen. Bei dem ersten Modell handelte es sich um ein lineares Mixed-Effects-Modell, das den eGFR-Verlauf jedes Patienten über die Zeit schätzte, um die Übereinstimmung mit dem Transplantatversagen zu untersuchen. Ein Transplantatversagen war definiert als erneute Dialysepflichtigkeit oder eine zweite Transplantation innerhalb von drei Jahren nach dem ersten Eingriff.

Das zweite Modell war ein logistisches Modell zur Vorhersage des Transplantatversagens, das die eGFR-Verläufe der Empfänger nutzte, welche im ersten Schritt mithilfe eines linearen gemischten Modells geschätzt wurden.

In alle Validierungskohorten dieser Studie wurden erwachsene Empfänger von Nieren verstorbener Spender eingeschlossen, bei denen mindestens eine Serumkreatinin-Messung nach der Transplantation vorlag.

Die Ergebnisse der Studie zeigten insgesamt, dass der zweistufige Ansatz eine effiziente Schätzung individueller eGFR-Verläufe und eine flexible Modellierung des Zusammenhangs zwischen eGFR und Transplantatversagen ermöglichte. Drei Monate nach der Transplantation erreichte das Modell eine Vorhersagegenauigkeit von 0,70 und 30 Monate nach der Transplantation eine Genauigkeit von 0,90. Das bedeute, dass es zwischen Patienten mit hohem beziehungsweise geringem Risiko für ein Transplantatversagen unterscheiden konnte, erklären die Autoren.

Was sind die nächsten Schritte?

Dr. Chirag Parikh, Leiter der Abteilung für Nephrologie, Direktor des Exzellenzzentrums für Präzisionsmedizin in der Nephrologie an der Johns Hopkins Medicine und Hauptautor der Studie, erklärt: „Die Ergebnisse dieser Studie lassen sich in Transplantationszentren leicht umsetzen, um die Versorgung von Nierentransplantierten zu optimieren, indem aktualisierte Risikoprognosen bereitgestellt werden, sobald neue Daten verfügbar sind. Zukünftig könnten auch Folgemodelle entwickelt werden, um andere Infektionen und immunologische Komplikationen vorherzusagen.“

Angesichts der vielversprechenden Studienergebnisse planen die Forschenden, das Instrument im klinischen Alltag zu testen und weitere Gesundheitsdaten – wie klinische Ereignisse und andere Laborwerte – zu analysieren, um die Leistungsfähigkeit des Modells bei der Vorhersage eines frühen Transplantatversagens zu optimieren.

(ac/BIERMANN)