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Medizin

Längerfristiges Sterberisiko lässt sich aus Blutproben ablesen

Mittwoch, 21. August 2019

Das kalendarische Alter allein sagt meist wenig über den Gesundheitszustand älterer Menschen aus. Für Entscheidungen im höheren Alter könnte ein Bluttest hilfreich sein. /science photo, stockadobecom

Köln – Ein Set von mehreren Metabolit-Markern im Blut soll dabei helfen, statistische Aussagen über die Sterblichkeit in den kommenden 5 bis 10 Jahren zu treffen. Zu diesem Ergebnis kommen Analysen auf Basis einer Metabolomik-Plattform, die in Nature Com­mu­nications publiziert wurden (2019; doi: 10.1038/s41467-019-11311-9).

Forscher aus den Niederlanden und vom Max-Planck-Institut für die Biologie des Alterns in Köln hatten mehr als 44.000 Menschen aus 12 Kohorten untersucht. Im Laufe des Follow-ups von 2,76 bis 16,7 Jahren starben 5.512 Probanden.

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Ein metabolisches Profil aus insgesamt 14 Biomarkern – unter denen sich vor allem Aminosäuren, Lipidwerte und Entzündungsparameter befinden – schnitt in der Vorher­sage besser ab als bisher verfügbare Marker.

Bisher wurden Alterungsindikatoren heran­gezogen, wie etwa der systolische Blutdruck, Cholesterinwerte, Body-Mass-Index oder Rauchen, um die Sterblichkeit vorherzusagen. Die entdeckten Assoziationen blieben bei Männern und Frauen und auch über verschie­de­ne Altersgruppen hinweg ähnlich.

Die Autoren schlagen vor, das Set der Metaboliten-Marker im Blut könne zukünftig in der klinischen Routine eingesetzt werden – bei Therapieentscheidungen oder als Surrogat-Marker für Mortalität im Rahmen von klinischen Studien.

Solche Marker als Entschei­dungs­grundlage für oder gegen aggressive Therapien zu ha­ben, könnte später einmal in der Onkologie oder im Übergang von kurativer zu palliativer Versorgung Hochbetagter Anwendung finden.

Für den weitaus größten Teil von Therapieentscheidungen sollte man diese Information sicherlich als irrelevant einschätzen. Annette Rogge, Universitätsklinikum Schleswig-Holstein

Die beschriebene Methode liefert nur eine Wahrscheinlichkeit, mit der der Patient krank­heitsunabhängig in den kommenden 5 bis 10 Jahren sterben wird. „Arzt und Patient wür­den also nur eine sehr abstrakte zusätzliche Information über einen auch noch relativ langen Vorhersage-Zeitraum erhalten, die es in der individuellen Situation aber richtig zu bewerten gilt“, sagt Annette Rogge, Vorsitzende und Geschäftsführerin des Klinischen Ethikkomitees am Universitätsklinikum Schleswig-Holstein (UKSH), Campus Kiel.

Für den weitaus größten Teil von Therapieentscheidungen sollte man diese Information sicherlich als irrelevant einschätzen. Noch ungeklärt sei zudem die Frage, ob eine statis­tisch analysierte Hochrisikogruppe zu einer Diskriminierung von Patienten führen könnte, warnt Rogge.

Auch die Autoren betonten, dass es für einen Einsatz der Metaboliten-Marker in der Klinik noch zu früh sei. In der Zukunft sehen sie aber durchaus Potenzial: Der kostengünstige Test müsse erst in weiteren Studien validiert und die biologische Rolle der 14 Marker aufgeklärt werden.

Florian Kronenberg, Professor für Genetische Epidemiologie am Institut für Genetische Epidemiologie der Medizinischen Universität Innsbruck hält die Ergebnisse wissenschaft­lich für „sehr spannend“. Er ist überzeugt, dass sich die Prognosegenauigkeit noch ver­bessern ließe.

„Würde man zu diesen Daten neben Metaboliten noch weitere Datenebenen wie geneti­sche Daten oder andere Omics-Daten hinzufügen sowie nicht nur konventionelle Risiko­faktoren, dann würde die Vorhersagekraft wahrscheinlich weiter ansteigen.“

Schon heute würden in der Medizin Entscheidungen auf Basis von Daten fallen – meist jedoch relativ weniger Daten, gibt Kronenberg zu Bedenken. „In Zukunft wäre die Vor­her­sage aufgrund tausender Daten wohl präziser, wenn auch niemals hundertprozentig treffsicher.“ Gleichzeitig warnt aber auch er vor Fehlentwicklungen und kommerziellen Interessen. © gie/aerzteblatt.de

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Avatar #106067
dr.med.thomas.g.schaetzler
am Donnerstag, 22. August 2019, 15:14

Surrogat-Parameter mit Surrogat-Ergebnissen?

"A metabolic profile of all-cause mortality risk identified in an observational study of 44,168 individuals" von Joris Deelen et al., Nature Communicationsvolume 10, Article number: 3346 (2019) https://www.nature.com/articles/s41467-019-11311-9
belegt schon im Abstract, dass das Autorenteam sich um die entscheidenden Fragen von Spezifität und Sensitivität ihrer Daten und Methodik herumdrückt.

Sybillinisch wird von einer gezeigten Vorhersage-Genauigkeit geschrieben: Doch diese ist mit 0,837 bzw. 0,830 nach aufwändiger Biomarker- und Geschlechts-Identifizierung nur unwesentlich besser als eine konventionelle Risikofaktoren-Analyse der Mortalitätserwartung. Die Differenz beträgt ganze 0,065 bzw. 0,04. Bezogen auf die als "großartig" empfundene Akkuratesse von 0,837 bzw. 0,830 der neuartigen Methode gegenüber 0,772 bzw. 0,790 der konventionellen Einschätzungs-Methoden bedeutet das eine Genauigkeits-Vorteil der Mortalitäts-Voraussagen von plus 8,42 Prozent bzw. plus 5,06 Prozent.
"We subsequently show that the prediction accuracy of 5- and 10-year mortality based on a model containing the identified biomarkers and sex (C-statistic = 0.837 and 0.830, respectively) is better than that of a model containing conventional risk factors for mortality (C-statistic = 0.772 and 0.790, respectively). The use of the identified metabolic profile as a predictor of mortality or surrogate endpoint in clinical studies needs further investigation."

Mf+kG, Dr. med. Thomas G. Schätzler, FAfAM Dortmund
LNS

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