7M-Multiomic, Multiskalen und Multi-fidelity Modeling basiertes Maschinelles Lernen (Algorithmus) zur Diagnose und zur Evaluation von Mikro- und Makrovaskulären Komplikationen bei NAFLD

• Antragsteller: Professor Dr. Nikolaos Perakakis
• Fachliche Zuordnung: Endokrinologie, Diabetologie, Metabolismus
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 389891681

In Industrienationen sind heute 30% der Bevölkerung von einer nichtalkoholischen Fettlebererkrankung (NAFLD) betroffen. Die Prävalenz von NAFLD ist insbesondere bei adipösen Personen (40-70%) und Diabetikern (60-90%) dramatisch hoch. In der Progression wird die Fettleber (NAFL) entzündlich (NASH) und es entstehen Leberfibrose und -zirrhose. Die Lebenserwartung von Patienten mit NAFLD ist wegen des erhöhten hepatischen und kardiovaskulären Risikos reduziert. Eine genaue Diagnose mit umfassender Evaluation kardiovaskulärer Risikofaktoren ist daher von großer Bedeutung.Aktuell sind hierfür immer noch invasive Leberbiopsien erforderlich, da nicht-invasive diagnostische Ansätze bisher zu ungenau sind. Zudem ist die Pathophysiologie der kardiovaskulären Mortalität bei NAFLD noch nicht vollständig verstanden und untersucht. Aufgrund der uneinheitliche Verwendung unterschiedlicher Nachweismethoden besteht bei den existierenden Studien kein Konsens darüber, ob bei NAFLD das Thromboserisiko erhöht ist.Daher soll nun in einer großen Studienpopulation mittels multiparametrischer Methodik und fortgeschrittenem mathematischen Modelling ein Multiskalenmodell zur Diagnose von NAFLD und zur Prognose des kardiovaskulären Risikos entwickelt werden. Erstmals sollen hierbei alle relevanten Blutfluss- und Gefäßverschlussfaktoren berücksichtigt werden.Die geplante Studie verfolgt drei Ziele: (1) Die Entwicklung eines simplen nicht-invasiven Algorithmus, welcher NAFLD (NAFL und NASH) mit einer Sensitivität und Spezifizität von über 90% diagnostiziert. Die Entwicklung eines biomechanisches Multiskalenmodells zur vergleichenden Untersuchung der (2) Biomechanik und Fließeigenschaften von Blut sowie der (3) Pathogenese von mikro- und makrovaskulären Schädigungen zur Berechnung des patientenspezifischen kardiovaskulären Risikos.Für das Ziel 1 wird erstmals eine multiomic-Analyse (Serumproteomic, Metabolomic, Lipidomic, Glycomic) an 160 Individuen durchgeführt. Es werden Übergewichtige/Adipöse mit NAFLD (NAFL oder NASH), mit gesunden normal- und Übergewichtige/Adipöse Kontrollpersonen verglichen. Für die Ziele 2 und 3 werden auf der Mikro-/Mesoebene Deformation, Größe und Verklumpung von Erythrozyten und Thrombozyten und Unterschiede in der Blut- und Plasmaviskosität untersucht. Auf der Makroebene werden Blutfluß, Thrombusformation und -stabilität in 3D-gedruckten Kanälen getestet. Die Kanäle werden probandenspezifisch auf der Basis von Carotissonografien und 24-stündiger kardiovaskulärer Bewertung erstellt und simulieren Unterschiede hinsichtlich Atherosklerose und Arteriensteifheit.Das Multiskalenmodell wird auf allen Ebenen bioinformatisch begleitet, um durch multiples mathematisches Modelling diagnostisch relevante Zusammenhänge zwischen den erhobenen Daten zu ermitteln. Die Studie hat durch ihre umfassende Herangehensweise das Potenzial, die nicht-invasive Diagnostik von NAFLD und die Evaluation des individuellen kardiovaskulären Status entscheidend zu verbessern.

• DFG-Verfahren: Forschungsstipendien
• Internationaler Bezug: USA
• Gastgeber: Professor Christos Mantzoros, Ph.D.