ProjectEntwicklung eines Vorhersagemodells der diabetischen Retinopathie mit und ohne Makulaödem bei Patienten mit…
Basic data
Title:
Entwicklung eines Vorhersagemodells der diabetischen Retinopathie mit und ohne Makulaödem bei Patienten mit Diabetes mellitus
Duration:
01/10/2018 to 01/06/2020
Abstract / short description:
Deutschlandweit gibt es ungefähr 7 Millionen Betroffene, mit steigender Tendenz, die an einem Diabetes mellitus leiden. Die diabetische Retinopathie und das diabetische Makulaödem stellen die häufigsten Manifestationsformen der diabetischen Mikroangiopathie dar und sind die häufigste Erblindungsursache im Erwerbsalter in der westlichen Welt (EURODIAB IDDM Complications Study, 1994). Das oft symptomarme Frühstadium des Typ 2 Diabetes führt zu der Tatsache, dass nicht selten bei Entdeckung des Diabetes bereits Anzeichen einer diabetischen Retinopathie vorliegen. Zusätzlich steigt das Risiko einer diabetischen Retinopathie mit der Diabetes-Erkrankungsdauer deutlich an. Nach aktuellen Studiendaten ist bei Typ 1 Diabetes nach 20 Jahren bei über 85% und bei Typ 2 Diabetes bei fast 60% mit einer diabetischen Retinopathie und deren Komplikationen zu rechnen (Deutsche Diabetes Gesellschaft: Praxisempfehlung Diabetische Retinopathie und Makulopathie. 2009). Hinzu kommt, dass laut Schätzungen aus mehreren epidemiologischen Studien bei Erstmanifestation und Diagnosestellung des Diabetes mellitus bereits 9-16% der Patienten mit Typ 2 Diabetes und 24-27% mit Typ 1 Diabetes an Veränderungen der diabetischen Retinopathie leiden (Nationale Versorgungsleitlinie Typ-2-Diabetes: Prävention und Therapie von Netzhautkomplikationen. 2015).
Diese epidemiologischen Zahlen belegen, dass bisherige Möglichkeiten zur Früherkennung vorliegender mikroangiopathischer Komplikationen, wie die der diabetischen Retinopathie, nur unzureichend zur Verfügung stehen.
Im geplanten Projekt sollen mit modernen datengetriebenen Analyseansätzen (Machine Learning for pattern recognition; Kooperation zwischen Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme und Prof. Dr. med. Martin Heni) Risikokonstellationen identifiziert werden, die ein Auftreten früher Stadien der diabetischen Retinopathie determinieren beziehungsweise eine Unterscheidung zwischen nicht proliferativer / proliferativer diabetischer Retinopathie mit oder ohne Makulaödem ermöglichen. Dies erlaubt sowohl die Untersuchung neuer pathogenetischer Mechanismen als auch die Entwicklung klinisch nutzbarer Vorhersagemodelle zur Identifikation von Patienten mit hohem Risiko für diabetische Retinopathie.
Zusammengefasst besteht aufgrund des Fehlens eines geeigneten Vorhersagemodells zum Vorliegen einer diabetischen Retinopathie beziehungsweise eines diabetischen Makulaödems ein oft verzögerter Therapiebeginn. Die Entwicklung eines solchen Vorhersagemodells erlaubt zum Beispiel dem behandelnden Hausarzt, das Vorliegen einer diabetischen Retinopathie oder eines Makulaödems mit hoher Wahrscheinlichkeit voraus zu sagen und Risikopatienten zu identifizieren, die einer genaueren ophthalmologischen Überwachung bedürfen. Außerdem kann Patienten mit einer ohnehin eingeschränkten Adhärenz eine ophthalmologische Anbindung mit deutlich früherer Therapie ermöglicht werden.
Diese epidemiologischen Zahlen belegen, dass bisherige Möglichkeiten zur Früherkennung vorliegender mikroangiopathischer Komplikationen, wie die der diabetischen Retinopathie, nur unzureichend zur Verfügung stehen.
Im geplanten Projekt sollen mit modernen datengetriebenen Analyseansätzen (Machine Learning for pattern recognition; Kooperation zwischen Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme und Prof. Dr. med. Martin Heni) Risikokonstellationen identifiziert werden, die ein Auftreten früher Stadien der diabetischen Retinopathie determinieren beziehungsweise eine Unterscheidung zwischen nicht proliferativer / proliferativer diabetischer Retinopathie mit oder ohne Makulaödem ermöglichen. Dies erlaubt sowohl die Untersuchung neuer pathogenetischer Mechanismen als auch die Entwicklung klinisch nutzbarer Vorhersagemodelle zur Identifikation von Patienten mit hohem Risiko für diabetische Retinopathie.
Zusammengefasst besteht aufgrund des Fehlens eines geeigneten Vorhersagemodells zum Vorliegen einer diabetischen Retinopathie beziehungsweise eines diabetischen Makulaödems ein oft verzögerter Therapiebeginn. Die Entwicklung eines solchen Vorhersagemodells erlaubt zum Beispiel dem behandelnden Hausarzt, das Vorliegen einer diabetischen Retinopathie oder eines Makulaödems mit hoher Wahrscheinlichkeit voraus zu sagen und Risikopatienten zu identifizieren, die einer genaueren ophthalmologischen Überwachung bedürfen. Außerdem kann Patienten mit einer ohnehin eingeschränkten Adhärenz eine ophthalmologische Anbindung mit deutlich früherer Therapie ermöglicht werden.
Involved staff
Managers
Faculty of Medicine
University of Tübingen
University of Tübingen
Center for Ophthalmology
Hospitals and clinical institutes, Faculty of Medicine
Hospitals and clinical institutes, Faculty of Medicine
Contact persons
Faculty of Medicine
University of Tübingen
University of Tübingen
Local organizational units
University Eye Hospital
Center for Ophthalmology
Hospitals and clinical institutes, Faculty of Medicine
Hospitals and clinical institutes, Faculty of Medicine
Funders
Nürnberg, Bayern, Germany