{"id":457,"date":"2020-05-15T07:11:36","date_gmt":"2020-05-15T07:11:36","guid":{"rendered":"https:\/\/website.prod.unilu.spikeseed.cloud\/de\/news\/ueberlebensprognose-bei-patienten-mit-schweren-covid-19-infektionen\/"},"modified":"2020-05-15T07:11:36","modified_gmt":"2020-05-15T07:11:36","slug":"ueberlebensprognose-bei-patienten-mit-schweren-covid-19-infektionen","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.uni.lu\/de\/news\/ueberlebensprognose-bei-patienten-mit-schweren-covid-19-infektionen\/","title":{"rendered":"\u00dcberlebensprognose bei Patienten mit schweren COVID-19 Infektionen"},"content":{"rendered":"<section class=\"wp-block-unilux-blocks-free-section section\"><div class=\"container xl:max-w-screen-xl\"><p>Dank einer langj\u00e4hrigen Zusammenarbeit mit der Universit\u00e4t f\u00fcr Wissenschaft und Technologie in Wuhan, haben die Forscher der Universit\u00e4t Luxemburg eine Studie basierend auf Blutproben von chinesischen COVID-19 Patienten durchgef\u00fchrt. Sie entwickelten Methoden basierend auf maschinellem Lernen, um Biomarker zu identifizieren, die mit dem Schweregrad der Krankheit zusammenh\u00e4ngen. Die k\u00fcrzlich in der Zeitschrift Nature Machine Intelligence ver\u00f6ffentlichten Ergebnisse heben drei Parameter hervor, anhand derer mit \u00fcber 90-prozentiger Genauigkeit eine \u00dcberlebensprognose f\u00fcr individuelle Patienten gegeben werden kann: Die Konzentrationen von Milchs\u00e4uredehydrogenase, hochempfindlichem C-reaktivem Protein und im Blut vorhandenen Lymphozyten.<\/p><p>Die Zahl der COVID-19 F\u00e4lle setzt die Gesundheitssysteme weltweit unter Druck und erfordert eine genaue und fr\u00fche Einsch\u00e4tzung des Schweregrades der Krankheit. Leider ist bislang noch kein Biomarker bekannt, der direkt erkennen l\u00e4sst welche Patienten unmittelbare Behandlung ben\u00f6tigen. Um die Entscheidungsfindung und Abl\u00e4ufe in Krankenh\u00e4usern zu unterst\u00fctzen, haben Forscher des <a href=\"https:\/\/wwwde.uni.lu\/lcsb\" target=\"_self\" title=\"\" rel=\"noopener\">LCSB<\/a> zusammen mit ihren Kollegen der Universit\u00e4ten f\u00fcr Wissenschaft und Technologie in Huazhong und Wuhan sowie dem HUST-Wuxi Forschungsinstitut eine einfache Formel entwickelt, um die am st\u00e4rksten gef\u00e4hrdeten Patienten zu identifizieren, damit diese zeitnah eine Intensivbehandlung erhalten k\u00f6nnen und die Sterblichkeit reduziert wird.<\/p><p>Die Studie machte sich eine Datenbank zu Nutze, in der die Blutproben von 485 Patienten des Tongji-Krankenhauses erfasst wurden, wo die Mehrzahl der schweren COVID-19 F\u00e4lle in Wuhan aufgenommen wurde. Der klinische Verlauf dieser Patienten wurde bis zum 24. Februar beobachtet: 298 Personen erholten sich von der Infektion, wohingegen 187 Patienten starben. \u201eWir haben r\u00fcckblickend die verschiedenen Blutproben untersucht, die w\u00e4hrend des Aufenthalts im Krankenhaus genommen wurden, um deutliche Faktoren zu erkennen, die auf ein erh\u00f6htes Sterberisiko hindeuten\u201c, erkl\u00e4rt <a href=\"https:\/\/wwwde.uni.lu\/lcsb\/people\/jorge_goncalves\" target=\"_self\" title=\"\" rel=\"noopener\">Prof. Jorge Goncalves<\/a>, Leiter der <a href=\"https:\/\/wwwde.uni.lu\/lcsb\/research\/systems_control\" target=\"_self\" title=\"\" rel=\"noopener\">Systems Control-Forschungsgruppe<\/a> am LCSB und einer der Autoren der Publikation<\/p><figure class=\"wp-block-dev4-reusable-blocks-image  object-fit--contain\">\n    \n<img decoding=\"async\" class=\"wp-block-image unilux-custom-image-block\"\n                alt=\"\"\n            src=\"https:\/\/www.uni.lu\/wp-content\/uploads\/sites\/10\/2023\/07\/2020_05_14_covid_19_decisiontree_510_corrected.jpg\"\n                srcset=\"https:\/\/www.uni.lu\/wp-content\/uploads\/sites\/10\/2023\/07\/2020_05_14_covid_19_decisiontree_510_corrected-255x300.jpg 255w, https:\/\/www.uni.lu\/wp-content\/uploads\/sites\/10\/2023\/07\/2020_05_14_covid_19_decisiontree_510_corrected.jpg 510w\"\n                style=\"object-position: 50.00% 50.00%; font-family: &quot;object-fit: contain; object-position: 50.00% 50.00%;&quot;; aspect-ratio: 3\/4; object-fit: contain; width: 100%;\"\n        loading=\"lazy\"\n\/>    <\/figure><p>Die Forscher benutzten hierzu einen mathematischen Modellierungsansatz basierend auf den neuesten Algorithmen des maschinellen Lernens. Aus 84 klinischen Messungen wurden im Modell drei Schl\u00fcsselmerkmale ausgew\u00e4hlt. Eines von ihnen ist die Konzentration der Milchs\u00e4uredehydrogenase (LDH): Ein erh\u00f6hter Wert dieser Enzymkonzentration im Blut ist ein bekanntes Anzeichen f\u00fcr Gewebesch\u00e4digung. Der zweite Parameter ist ein erh\u00f6htes Level an hochempfindlichem C-reaktivem Protein (hs-CRP), was einen anhaltenden Entz\u00fcndungszustand anzeigt. Eine niedrige Anzahl an Lymphozyten, einer der Haupttypen von Immunzellen, stellt den dritten Biomarker dar. F\u00fcr jeden dieser Faktoren definierten die Forscher dann bestimmte Grenzwerte, \u00fcber oder unter welchen die Patienten einem erh\u00f6hten Risiko ausgesetzt sind.<\/p><p>\u201eDer n\u00e4chste Schritt war dann die Entwicklung eines vereinfachten Werkzeuges f\u00fcr die klinische Anwendung\u201c, f\u00fchrt Dr. Laurent Mombaerts, einer der an der Studie beteiligten Forscher des LCSB, aus. \u201eWir haben einen dreistufigen Entscheidungsbaum erstellt und anhand der Daten aus Wuhan validiert. Es zeigte sich, dass dieses einfache Modell mit hoher Genauigkeit den Ausgang der Erkrankung vorhersagen kann, unabh\u00e4ngig von der anf\u00e4nglichen Diagnose bei Aufnahme im Krankenhaus.\u201c Im Durchschnitt ist das Modell in der Lage, den Ausgang der Krankheit etwa 10 Tage im Voraus mit 90-prozentiger Genauigkeit vorherzusagen.<\/p><p>Da das Modell sowohl praxisnah als auch leicht verst\u00e4ndlich sein musste, sind die Forscher sehr daran interessiert, es auch an gr\u00f6\u00dferen Datens\u00e4tzen zu erproben, um seine Genauigkeit zu erh\u00f6hen. Nichtsdestotrotz wurden in der Studie Biomarker gefunden, die den Schweregrad der Krankheit vorhersagen und potentiell lebensrettend sein k\u00f6nnen. Die drei Schl\u00fcsselfaktoren \u2013 LDH, hs-CRP und Lymphozyten-Konzentration \u2013 k\u00f6nnen einfach bestimmt werden und in \u00fcberf\u00fcllten Krankenh\u00e4usern mit knapper medizinischer Ausr\u00fcstung kann dieser Entscheidungsbaum dabei helfen, Patienten schnell zu klassifizieren. Eine Internetseite, die mit diesem Modell arbeitet, ist in China bereits verf\u00fcgbar: \u00c4rzte k\u00f6nnen die Messwerte der drei Parameter eingeben und erhalten eine Vorhersage f\u00fcr den betroffenen Patienten. \u201eDas geht \u00fcber die Erforschung von Risikofaktoren hinaus. Es stellt vielmehr einen einfachen und intuitiven klinischen Test bereit, um Hochrisikopatienten zu erkennen, bevor irreparable Sch\u00e4den entstehen k\u00f6nnen\u201c, betont Prof. Jorge Goncalves. Diese Arbeit legt auch den Grundstein f\u00fcr die Anwendung von maschinellem Lernen, um die Triage w\u00e4hrend weitreichender Epidemien wie dieser zu vereinfachen.<\/p><p>Referenz: Yan, L., Zhang, H., Goncalves, J. et al. An interpretable mortality prediction model for COVID-19 patients. Nat Mach Intell (2020). <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1038\/s42256-020-0180-7\" target=\"_self\" title=\"\" rel=\"noopener\">https:\/\/doi.org\/10.1038\/s42256-020-0180-7<\/a><\/p>\n<h5 class=\"has-text-align-left wp-block-unilux-blocks-heading\"        id=\"photo-universitaet-luxemburg\"\n    >\n\u00a9 Photo: Universit\u00e4t Luxemburg<\/h5>\n<\/div><\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dank einer langj\u00e4hrigen Zusammenarbeit mit der Universit\u00e4t f\u00fcr Wissenschaft und Technologie in Wuhan, haben die Forscher der Universit\u00e4t Luxemburg eine Studie basierend auf Blutproben von chinesischen COVID-19 Patienten durchgef\u00fchrt. 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