Aktuelles: Drohendes Nierenversagen: Neuer Risikorechner ver?ffentlicht

Wenn eine eingeschr?nkte Nierenfunktion (Niereninsuffizienz) diagnostiziert wird, ist unklar, wie schnell die Krankheit fortschreitet und wann die Nieren vollst?ndig ihren Dienst versagen, so dass eine Dialyse erforderlich wird. Das kann bei einem Patienten sehr schnell gehen, w?hrend sich bei einer anderen Patientin die Nierenfunktion jahrelang kaum verschlechtert. Für die Therapieplanung w?re es jedoch wünschenswert, Betroffene mit einem hohen Risiko für ein komplettes Nierenversagen frühzeitig zu identifizieren. Für diesen Zweck hat Professorin Helena Zacharias von der Medizinischen Fakult?t der Christian-Albrechts-Universit?t zu Kiel (CAU) innerhalb eines internationalen Forschungsverbunds zusammen mit Forschenden der Universit?ten Regensburg (Prof. Dr. Peter Oefner) und Freiburg einen Risikokalkulator entwickelt. ?Wir k?nnen mit unserer Gleichung anhand von sechs routinem??ig verfügbaren Blut- und Urinwerten für einen neuen Patienten oder eine neue Patientin die Wahrscheinlichkeit eines dialysepflichtigen Nierenversagens ausrechnen“, erkl?rt die Wissenschaftlerin, die auch Mitglied im Exzellenzcluster ?Precision Medicine in Chronic Inflammation“ (PMI) ist. 

Grundlage für die jetzt in der Fachzeitschrift American Journal of Kidney Diseases (AJKD) publizierte Arbeit sind die Daten von fast 5.000 Teilnehmerinnen und Teilnehmern der German Chronic Kidney Disease (GCKD)-Studie, der weltweit gr??ten Kohortenstudie zur chronischen Nierenerkrankung (Sprecher: Prof. Dr. Kai-Uwe Eckardt, Charité – Universit?tsmedizin Berlin; Studienkoordination: Medizinische Klinik 4 – Nephrologie und Hypertensiologie des Universit?tsklinikums Erlangen, Direktor: Prof. Dr. Mario Schiffer; www.gckd.de). Mit Hilfe von maschinellem Lernen wurden aus 22 Laborparametern sowie demographischen Daten und K?rperma?en diejenigen herausgefiltert, die zur Vorhersage des Nierenversagens ma?geblich sind. Die neue Risikoformel umfasst die sechs Laborparameter: Serum-Kreatinin, -Albumin, -Cystatin C und -Harnstoff, zus?tzlich zu H?moglobin und dem Albumin-zu-Kreatinin-Verh?ltnis im Urin. ?Unsere Risikogleichung erreichte eine hohe Vorhersageleistung sowohl innerhalb der GCKD-Studie als auch in drei unabh?ngigen, internationalen Validierungskohorten, die insgesamt über 3.000 Patientinnen und Patienten mit chronischer Nierenerkrankung umfassten“, betont Erstautorin Zacharias vom Institut für Klinische Molekularbiologie der CAU und des Universit?tsklinikums Schleswig-Holstein (UKSH), Campus Kiel, sowie der Klinik für Innere Medizin I des UKSH, Campus Kiel. 百利宫_百利宫娱乐平台￥官网e Validierungskohorten umfassten Patientinnen und Patienten der franz?sischen CKD-REIN Studie, der englischen SKS Studie und der MMKD Studie aus ?sterreich, Südtirol und Deutschland.

Vorhersagekraft besser als mit bisherigem Risiko-Kalkulator
In der Studie wurde au?erdem die Vorhersagekraft der neuen Risikogleichung mit der bisher verwendeten sogenannten Tangri-Formel verglichen. ?Der 2012 publizierte Tangri-Score zur Prognose eines Nierenversagens beruht auf vier Variablen (Alter, Geschlecht, gesch?tzte glomul?re Filtrationsrate, Albumin-zu-Kreatinin-Verh?ltnis im Urin). 百利宫_百利宫娱乐平台￥官网er gilt derzeit als Goldstandard, um Nierenversagen vorherzusagen. Wir konnten zeigen, dass unser Score eine signifikant bessere Vorhersagekraft hatte als der Tangri-Score“, so Zacharias. ?Wir haben unseren Score auch als online-Service zu Forschungszwecken zur Verfügung gestellt. Benutzer und Benutzerinnen k?nnen hier die Werte für die sechs Parameter eingeben und erhalten dann das Risiko für ein Nierenversagen innerhalb der n?chsten ein bis vier Jahre.“ 
?Die Anwendung dieser Risikogleichung in der klinischen Praxis verspricht eine verbesserte Versorgung von chronisch Nierenkranken. Sie erlaubt uns, Personen zu identifizieren, die von einer intensivierten fach?rztlichen Betreuung profitieren würden“, erkl?rt GCKD-Studienleiter Professor Kai-Uwe Eckardt von der Charité – Universit?tsmedizin Berlin. 

Eine App für die personalisierte Versorgung
Die Arbeiten von Helena Zacharias sind Teil des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gef?rderten e:Med-Nachwuchskonsortiums ?CKDNapp“. Zacharias ist wissenschaftliche Koordinatorin dieses Juniorverbunds, der aus vier unabh?ngigen Nachwuchsgruppen besteht. ?Unser Ziel ist es, eine benutzungsfreundliche klinische Entscheidungsunterstützungs-Software in Form einer App zu entwickeln, die ?rztinnen und ?rzten bei der personalisierten Behandlung von Menschen mit chronischen Nierenerkrankungen unterstützt.“ Die App soll unerwünschte medizinische Ereignisse und Krankheitsverl?ufe vorhersagen, die Diagnose von chronischen Nierenerkrankungen verfeinern, eine transparente Begründung aller Vorhersagen und Empfehlungen liefern, eine Modifizierung von Patientenparametern erm?glichen und eine umfassende Unterstützung durch Literatur bieten. 

?ber die GCKD – Nationale Kohortenstudie zur chronischen Nierenerkrankung 
Die German Chronic Kidney Disease (GCKD)-Studie wurde 2009 als weltweit gr??te Kohortenstudie für chronische Nierenerkrankung (engl. chronic kidney disease, CKD) angelegt. Seit über zehn Jahren arbeiten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler von elf Universit?ten in der vom Universit?tsklinikum Erlangen koordinierten Studie mit über 150 niedergelassenen Nierenfach?rztinnen und -?rzten zusammen, um etwa 5000 Menschen mit CKD zu beobachten. Im zweij?hrigen Rhythmus werden Biomaterialien in einer zentralen Biobank gesammelt. 
Hauptziele der Studie sind, mit Hilfe moderner Analysetechniken bislang nicht beschriebene Risikofaktoren und Marker zu identifizieren, die mit dem Fortschreiten von Nierenerkrankungen und Herz-Kreislauf-Komplikationen assoziiert sind. Langfristig sollen daraus neue diagnostische und therapeutische Ansatzpunkte abgeleitet werden. 

 

Originalpublikation:
Zacharias, H.U., Altenbuchinger, M., Schultheiss, U.T. … Oefner P.J. et al. A new predictive model for progression of chronic kidney disease to kidney failure based on routine laboratory parameters. American Journal of Kidney Diseases (2021). DOI: 10.1053/j.ajkd.2021.05.018  (externer Link, ?ffnet neues Fenster)