Präzisionsmedizinisches Überwachungskonzept: Krankheiten vor Entstehung feststellen

Dieser Text entspricht den Vorgaben der ärztlichen Fachliteratur, medizinischen Leitlinien sowie aktuellen Studien und wurde von Medizinern und Medizinerinnen geprüft.

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Stanford Forschende: „Heutige Medizin ist zutiefst fehlerhaft!“

Wenn wir uns schlecht fühlen, gehen wir zum Arzt oder zur Ärztin. Im besten Fall erfahren wir dann, was wir haben und im allerbesten Fall, wie wir es wieder loswerden. Im schlechtesten Fall gehen wir genauso ratlos nach Hause, wie wir hingekommen sind. „Ein zutiefst fehlerhaftes Konzept“, behauptet Professor Michael Snyder. Sein Team zeigt in einer aktuellen Studie, wie sich die Überwachung der Gesundheit effektiver gestalten lässt, sodass man reagieren kann, bevor das Kind in den Brunnen gefallen ist.


Eine aktuelle Studie der Stanford University School of Medicine stellt ein neues Konzept der Gesundheitsüberwachung vor, bei dem Veränderungen im Gesundheitszustand viel früher erkannt werden. So könnten auch frühe Anzeichen einer Krankheit festgestellt werden, bevor diese überhaupt körperliche Symptome hervorruft. Die Analyse großer Datenmengen, sogenannter Big Data, spielt dabei eine zentrale Rolle. Die Ergebnisse wurden kürzlich in dem Fachjournal „Nature Medicine“ veröffentlicht.

Ständige Gesundheitsüberwachung ist effektiver als nur im Krankheitsfall zu reagieren, schlagen Forschende der Stanford University in einer aktuellen Studie vor. (Bild: Denys Prykhodov/fotolia.com)

Was ist gesund?

Gewöhnlich werden nur Menschen untersucht, wenn sie krank sind. Deshalb sind auch körperliche Beeinträchtigungen, die bei Krankheiten entstehen, teils sehr gut erforscht und die Krankheiten können schnell identifiziert werden. Die Abwesenheit solcher Biomarker wird als gesunder Zustand definiert. „Dies ist ein zutiefst fehlerhaftes Konzept“, mahnt jedoch Professor Snyder von der Stanford University. „Wir untersuchen Menschen im Allgemeinen, wenn sie krank sind, selten, wenn sie gesund sind“, so Synder. Aus diesem Grund wisse man auch nicht wirklich, wie ein gesunder Zustand auf einer individuellen biochemischen Ebene aussieht.

Gesund zu sein bedeutet mehr als die Abwesenheit einer Krankheit

Dies wollte der Professor für Genetik nun ändern. Sein Team sammelte über mehrere Jahre hinweg riesige Mengen von Gesundheitsdaten von mehr als 100 gesunden Menschen, um nach Änderungen in der Norm zu suchen, die auf die Entstehung einer Krankheit hindeuten können. Mithilfe dieser Big Data-Studie konnte das Team ein neues Verständnis davon erlangen, was es bedeutet, gesund zu sein.

Paradigmenwechsel in der Gesundheitsüberwachung gefordert

Die Studie zeigt eindeutig, dass eine Längsschnittüberwachung der eigenen persönlichen Gesundheit bessere Erkenntnisse zum eigenen Zustand liefert, als die punktuelle ärztliche Überwachung, wenn es einem schlecht geht. Durch die regelmäßige Gesundheitsüberwachung konnten mehr als 67 klinisch umsetzbare Gesundheitsfunde in einem frühen Stadium erkannt werden. Darunter weit verbreitete Erkrankungen wie Bluthochdruck, Herzrhythmusstörungen, Kardiomyopathie und Krebs.

Jeder hat eine individuelle Gesundheitsbasis

Als Basis für die Überwachung wurde bei jedem einzelnen Teilnehmenden der Normalzustand ermittelt. Dazu nutzten die Forschenden modernste Methoden der Genomsequenzierung sowie dem mikrobiellem und molekularem Profiling. Aus diesen Daten ergibt sich ein Bild, dass man für die jeweilige Person als gesunden Zustand festlegen kann. Durch die Überwachung bestimmter Faktoren können Abweichungen und Anomalien viel schneller erkannt werden, um so auf möglicherweise entstehende Krankheiten hinzuweisen.

Sind unsere Methoden der Gesundheitsüberwachung veraltet?

„Die Idee war, normale, relativ gesunde Menschen zu beobachten, eine gute Vorstellung von ihren biologischen Normen wie Herzfrequenz, Blutdruck, Immunmolekülen und Genexpression zu bekommen und dann nach Veränderungen zu suchen, die auf eine Krankheit hinweisen können“, erklären die Forschenden. Um den Normalzustand einer Person zu identifizieren, sammelte das Team alle Gesundheitsdaten einer Person, die verfügbar waren wie beispielsweise Blutwerte, Stuhlproben, Daten von Smartwatches, Blutzuckerwerte und ähnliches. Die ständige Überwachung dieser Daten führte dazu, dass viele Krankheitsprozesse erkannt werden konnten, bevor sie überhaupt Symptome hervorriefen.

Durch konsequente Überwachung fallen Abweichungen schneller auf

Die 109 Teilnehmenden wurden durchschnittlich drei Jahre lang überwacht. Bei über der Hälfte der Personen kam es zu einem gesundheitlich relevanten Ereignis, das durch die Überwachung aufgedeckt wurde. Keines dieser entdeckten Gesundheitsprobleme war im Vorfeld bekannt. „Wir haben viele gesundheitliche Probleme aufgedeckt, weil wir die Veränderung gegenüber dem Ausgangswert bemerkt haben“, erläutert Snyder. Beispielsweise konnten neun Fälle von Diabetes identifiziert werden, die anhand der Veränderungen an den Glukose- und Insulinspiegeln aufgedeckt wurden. Bei 13 weiteren Personen konnten unbekannte Herzkrankheiten gefunden werden und bei 18 Probandinnen und Probanden wurde Bluthochdruck offengelegt. Bei zwei Teilnehmenden wurde sogar Krebs festgestellt und bei einem weiteren ein Lymphom entdeckt.

Nicht Krankheiten behandeln, sondern die Gesundheit aufrechterhalten

„Viele dieser Ergebnisse wären mit typischen Methoden, die heute in der Medizin üblich sind, verpasst worden“, unterstreicht Snyder. Ein neues Gesundheitsüberwachungssystem könnte die medizinische Praxis vom Schwerpunkt der Behandlung im Krankheitsfall auf die Gesunderhaltung verlagern, indem das Krankheitsrisiko vorhergesagt und eine Krankheiten behandelt wird, bevor Beschwerden entstehen. Die moderne Technik bietet heute schon zahlreiche Möglichkeiten zur Erhebung solcher Daten für jede einzelne Person. (vb)

Autor:
Diplom-Redakteur (FH) Volker Blasek
Quellen:
  • Michael P. Snyder / Schüssler-Fiorenza Rose, Sophia Miryam / Contrepois, Kévin / u.a.: A longitudinal big data approach for precision health, Nature Medicine, 2019, nature.com
  • Stanford University School of Medicine: Study shows how big data can be used for personal health (Abruf: 04.07.2019), med.stanford.edu