Algorithmus kann die Serumproteinelektrophorese unterstützen

Datum:1.11.2021 //Quelle:Klinische Labornachrichten

Ein neu entwickelter Algorithmus auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) soll die Reproduzierbarkeit und Zuverlässigkeit der Hochdurchsatz-Serumproteinelektrophorese (SPE) verbessern, heißt es in einem aktuellen Artikel (Clin Chem 2021; doi:10.1093/clinchem/hvab133).

SPE wird häufig zum Testen auf monoklonale Gammopathien wie Myelom und Waldenström-Krankheit eingesetzt. Zur Analyse von SPE-Kurven wurden mehrere auf maschinellem Lernen basierende Algorithmen verwendet, aber keiner hat eine vollständige Automatisierung der gesamten SPE-Analyse bis hin zur medizinischen Interpretation erreicht.

Die Forscher beschrieben die computergestützte Erkennung von Serumproteinelektrophorese (SPECTR), ihr KI-basiertes Tool, das eine vollständige SPE-Interpretation von Rohkurven im Zusammenhang mit Geschlecht, Alter und Serumgesamtkonzentration in einer Testkommentarausgabe durchführt. SPECTR analysiert rohe SPE-Kurven, die von einem Analysesystem erstellt wurden, und erstellt Textkommentare für Praktiker. Den Forschern zufolge erfolgt die Verdolmetschung schnell und mithilfe eines Standard-Laptops.

Die Forscher validierten SPECTR anhand einer externen, unabhängigen Kohorte von 159.969 Proben und ließen die SPECTR-Ergebnisse von einem Gremium aus neun unabhängigen Experten hinterfragen. Die Forscher fanden heraus, dass SPECTR beide Anomalien genau identifizierte, wobei r gleich oder größer als 0,98 für die Fraktionsquantifizierung war und die Receiver Operating Characteristic Area Under the Curve (ROC-AUC) 0,90 oder mehr für M-Spikes, eingeschränkte Heterogenität von Immunglobulinen und Beta- Gamma-Überbrückung. SPECTR erkannte auch M-Spitzen bei ROC-AUC von 0,99 oder mehr und quantifizierte M-Spitzen mit r gleich 0,99. Die Übereinstimmung von SPECTR mit menschlichen Experten betrug k oder 0,632, was höher war als die Rate, mit der menschliche Experten untereinander übereinstimmten.

Die Forscher stellten fest, dass SPECTR nicht von einer Regulierungsbehörde validiert wurde und nicht für den klinischen Einsatz geeignet ist. Sie stellten sich jedoch eine Anreicherung durch die Einbeziehung einer Immuntypisierungsanalyse und das Hinzufügen klinischer Daten vor, um potenzielle Interferenzen zu berücksichtigen.

Die größte Einschränkung für SPECTR ist die unvollständige Annotation, die laut den Forschern dazu führen kann, dass SPECTR bei der endgültigen Interpretation einige harmlose Zustände oder Artefakte übersieht.

Die United States Preventive Services Task Force (USPSTF) hat das Einstiegsalter für Prädiabetes und Diabetes-Screening für übergewichtige und fettleibige Patienten ohne Diabetes-Symptome auf 35 Jahre gesenkt.

Die Empfehlung der USPTF aktualisiert eine Stellungnahme aus dem Jahr 2015, in der empfohlen wurde, mit dem Prädiabetes-Screening im Alter von 40 Jahren zu beginnen. Die aktuelle Stellungnahme vom September 2021 empfiehlt, Erwachsene im Alter von 35 bis 70 Jahren mit Übergewicht oder Adipositas zu untersuchen und ihnen wirksame Präventionsmaßnahmen anzubieten oder an sie zu verweisen (JAMA; doi :10.1001/jama.2021.12531).

Die Untersuchung der USPSTF ergab überzeugende Beweise dafür, dass präventive Interventionen – insbesondere solche im Zusammenhang mit dem Lebensstil – einen moderaten Nutzen bei der Verringerung des Fortschreitens von Typ-2-Diabetes haben. USPSTF stellte außerdem fest, dass präventive Interventionen andere kardiovaskuläre Risikofaktoren wie Blutdruck und Lipidspiegel senken. Ausreichende Beweise zeigten, dass Interventionen bei neu diagnostiziertem Diabetes nach 10–20 Jahren fortgesetzter Anwendung einen moderaten Nutzen bei der Reduzierung der Gesamtmortalität, der diabetesbedingten Mortalität und des Herzinfarktrisikos haben.

Die Empfehlung schlägt ein Screening vor dem 35. Lebensjahr auf übergewichtige oder fettleibige Patienten aus Bevölkerungsgruppen mit hoher Diabetes-Prävalenz vor, darunter Indianer/Alaska-Ureinwohner, Schwarze, Hawaiianer/Pazifikinsulaner und Hispanics/Latinos, sowie Patienten mit Schwangerschaftsdiabetes in der Vorgeschichte und polyzystischem Ovarialdiabetes Syndrom oder Diabetes in der Familienanamnese. Für asiatische Amerikaner empfiehlt USPSTF ein Screening bei einem BMI von 23 oder mehr, im Vergleich zu einem BMI von 25 oder mehr für alle anderen Bevölkerungsgruppen.

Ein Nüchtern-Plasmaglukosespiegel von 126 mg/dl oder mehr, ein HbA1c von 6,5 % oder mehr oder ein 2-Stunden-Glukosespiegel nach Belastung von 200 mg/dl oder mehr stehen im Einklang mit der Diagnose eines Typ-2-Diabetes. Ein Nüchtern-Plasmaglukosespiegel von 100 bis 125 mg/dl, ein HbA1c-Wert von 5,7 % bis 6,4 % oder ein 2-stündiger Post-Load-Glukosespiegel von 140–199 mg/dl stehen im Einklang mit Prädiabetes, stellt die USPSTF fest.

USPSTF weist auf begrenzte Belege zum optimalen Screening-Intervall für Erwachsene mit einem anfänglichen normalen Glukosetest hin, obwohl Kohorten- und Modellstudien darauf hindeuten, dass ein Screening alle drei Jahre sinnvoll sein könnte.

Der optimale D-Dimer-Grenzwert zur Vorhersage der COVID-19-Mortalität liegt laut einer neuen Studie bei 1,5 μg/ml bei Aufnahme (PLoS One 2021; doi.org/10.1371/journal.pone.0256744).

Vor der COVID-19-Pandemie 2019 galt D-Dimer nicht als nützlicher Biomarker für bakterielle oder virale Lungenentzündung. Seitdem wurde bei COVID-19-Patienten häufig über erhöhte D-Dimer-Werte und thrombotische Komplikationen berichtet. Es wurde jedoch kein optimaler Grenzwert für D-Dimer zur Vorhersage der Mortalität ermittelt.

Um die Genauigkeit des Aufnahme-D-Dimers für die COVID-19-Krankenhaussterblichkeit zu beurteilen und den optimalen Cutoff-D-Dimer-Wert zu ermitteln, analysierten die Forscher retrospektiv Proben von 182 Patienten, die im Zeitraum März bis Dezember 2020 in vier Krankenhäuser in Kathmandu, Nepal, eingeliefert wurden Der Zeitraum war die relativ frühe Phase der Pandemie in Nepal. Die Behandlung während des Studienzeitraums erfolgte größtenteils symptomatisch und umfasste Antipyretika, Analgetika und bei Bedarf zusätzlichen Sauerstoff. Alle Patienten ohne Kontraindikationen erhielten niedermolekulares Heparin.

Die Forscher maßen D-Dimer mittels Immunfluoreszenz-Assay, wobei die Ergebnisse in Fibrinogen-Äquivalenteinheiten (μg/ml) angegeben wurden, und verwendeten die ROC-Kurve (Receiver Operating Characteristic), um die Genauigkeit von D-Dimer bei der Vorhersage der Mortalität zu bestimmen und den optimalen Cutoff-Wert zu berechnen.

34 Patienten starben während ihres Krankenhausaufenthalts. Der durchschnittliche D-Dimer-Wert bei Aufnahme bei überlebenden Patienten betrug 1,067 μg/ml, während der Mittelwert bei verstorbenen Patienten 3,208 μg/ml betrug. Die ROC-Kurve für D-Dimer und Mortalität zeigte eine Fläche unter der Kurve von 0,807 (95 %-KI 0,728–0,886, p < 0,001). Der optimale Cutoff-Wert für D-Dimer lag bei 1,5 μg/ml, mit einer Sensitivität von 70,6 % und einer Spezifität von 78,4 %. Bei der Cox-Proportional-Hazards-Regressionsanalyse betrug das unbereinigte Hazard-Verhältnis für hohe D-Dimer-Werte 6,809 (95 %-KI 3,249–14,268, p < 0,001) und 5,862 (95 %-KI 2,751–12,489, p < 0,001), wenn es an das Alter angepasst wurde.

Die Autoren stellten fest, dass ihre Studie weder asymptomatische Patienten mit hoher Sauerstoffsättigung noch Patienten mit unvollständigen Labortests und medizinischen Unterlagen umfasste. Die Labore der vier Krankenhäuser verwendeten unterschiedliche Kits zur Messung von D-Dimer in unterschiedlichen Zentren, wodurch die Möglichkeit einer Messverzerrung besteht. Die Krankenhäuser verwendeten alle dieselben D-Dimer-Referenzbereiche und Berichtseinheiten.