Das Schlaganfall-Risiko noninvasiv frühzeitig bestimmen können
Weltweit erleiden pro Jahr über 100 Millionen Menschen einen Schlaganfall. Um das Schlaganfall-Risiko frühzeitig bestimmen zu können, hat Prof. Dr. Olga Golubnitschaja, Leiterin der Forschungsgruppe für 3P (prädiktive, präventive und personalisierte) Medizin des Universitätsklinikums Bonn (UKB), zusammen mit der Universität Bonn und weiteren Autoren von 25 Institutionen aus 11 Ländern, einen ganzheitlichen Ansatz zur vorbeugenden und individuellen Behandlungen erarbeitet.
Die Zahl der Schlaganfälle hat weltweit betrachtet in den letzten Jahren zugenommen – vor allem auch bei Unter-50-Jährigen. Hinzu kommen außerdem die unentdeckten Fälle. Schätzungen besagen, dass der Anteil in der Bevölkerung etwa 14-Mal größer ist als der Anteil der diagnostizierten Fälle, auf die reaktive medizinische Maßnahmen angewendet werden.“
Von „reaktiver“ zu „prädiktiver“ Medizin
Die Forschenden haben deshalb ein innovatives Konzept erarbeitet, das zur Verhinderung von Schlaganfällen beitragen soll und auf „prädiktive“ anstelle der „reaktiven“ Medizin setzt. „Die Entwicklung von einer Prädisposition zum klinisch nachgewiesenen Schlaganfall oder auch zum Herzstillstand passiert nicht von heute auf morgen, sondern über Jahre. Daher ist die Zeit für eine gezielte Prävention geräumig und soll zu Gunsten der anfälligen Bevölkerungsgruppen kosteneffektiv genutzt werden. Es gibt verschiedene Risikofaktoren und Parameter, die darauf hinweisen und welche vorab untersucht werden können.“, so Golubnitschaja. Gemeinsam mit ihrer 3PM Forschungsgruppe der Universität Bonn und dem internationalen 3PM Konsortium (European Association for Predictive, Preventive and Personalsed Medicine, EPMA) hat sie einen nicht-invasiven, schmerzfreien Ansatz entwickelt, der eine Gesundheitsrisikobewertung durch Tränenflüssigkeit, Mitochondrien als lebenswichtigen Biosensor und eine KI-gestützte Dateninterpretation nutzt.
Mitochondrien dienen als natürlicher Biosensor
„Mitochondrien sind in jeder Zelle unseres Körpers vorhanden und fungieren als lebenswichtiger Partner und strenger Beobachter, ob mit unserer Gesundheit alles stimmt“, so Golubnitschaja. „Wenn etwas nicht in Ordnung ist, melden sich die Mitochondrien durch Mitophagie und signalisieren an alle Systeme, dass wir ein gesundheitliches Problem haben. Diese Signale sind objektiv anhand von Flüssigbiopsien messbar.“ Durch die nicht-invasive und für den Betroffenen schmerzfreie Entnahme der Tränenflüssigkeit, kann somit ein individuelles Profil der Patienten und Patientinnen erstellt werden.
Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt Algorithmen
Ergänzt durch zusätzliche routinemäßige Befragungen bei den regelmäßigen Vorsorgeuntersuchungen, zum Beispiel über familiäre Veranlagungen, Lebensgewohnheiten oder auch Schlaf- und Ernährungsverhalten, entsteht somit eine Reihe von Parametern für eine individualisierte Risikobewertung. Aufgrund der Vielzahl an Parametern setzen die Forschenden auf künstliche Intelligenz (KI), um Algorithmen zu entwickeln, die eine präzise, prädiktive Diagnose und damit das Ausarbeiten von gezielten Vorsorgemaßnahmen ermöglichen. „Die Umsetzung der 3PM-Innovation spart sowohl menschliche als auch finanzielle Ressourcen“, sagt Golubnitschaja.
„Alarmierend sind vor allem die Zahlen bei den jüngeren Menschen unter 50, hier hat sich die Zahl innerhalb von drei Jahren verdoppelt“, so Prof. Dr. Olga Golubnitschaja. „Die geschätzte weltweite wirtschaftliche Belastung durch Schlaganfälle beträgt über 891 Milliarden US-Dollar jedes Jahr. Das ist ein wirtschaftliches Desaster, dem wir durch prädiktive Medizin entgegenwirken wollen, indem wir durch unseren ganzheitlichen Ansatz Schlaganfällen entgegenwirken können, bevor sie entstehen.“
Golubnitschaja O et al. The paradigm change from reactive medical services to 3PM in ischemic stroke: A holistic approach utilising tear fluid multi-omics, mitochondria as a vital biosensor and AI-based multi-professional data interpretation; EPMA Journal 15, 1–23 (2024). DOI: 10.1007/s13167-024-00356-6
Quelle: Universitätsklinikum Bonn
