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Der BMI alleine bildet das Risiko von Adipositas-bedingten Komplikationen nur unvollständig ab. Daher haben Forschende aus Berlin und London nun ein neues Risikomodell entwickelt.
20 allgemeine Gesundheitsfrage und einfache Bluttest reichen, um das Gesundheitsrisiko von starkem Übergewicht besser einschätzen zu können als mit dem BMI alleine. Das konnte ein Team des Berlin Institute of Health in der Charité (BIH) und der Queen Mary University of London nun zeigen. Welche Menschen mit Adipositas das größte Risiko haben, 18 verschiedene Komplikationen wie Typ-2-Diabetes, Herzerkrankungen oder Nierenerkrankungen zu entwickeln hat das Team in der Fachzeitschrift Nature Medicine veröffentlicht.
Denn bb und mit welcher Schwere Menschen Gesundheitsrisiken aufgrund von Fettleibigkeit entwickeln, kann von Mensch zu Mensch sehr unterschiedlich sein. Das neue Vorsorgemodell des BIH und der Queen Mary University soll diese Frage beantworten. Das Modell OBSCORE basiert auf nur 20 allgemeinen Gesundheitsfragen und einfachen Bluttests und wurde anhand von Daten von rund 200.000 Menschen mit Adipositas oder Übergewicht getestet. Das Ergebnis: Der Body-Mass-Index (BMI) allein bildet das Risiko von adipositasbedingten Komplikationen nur unvollständig ab, weshalb viele Menschen mit hohem Krankheitsrisiko übersehen werden.
Die analysierten Gesundheitsdaten stammten aus der UK Biobank, einer groß angelegten Bevölkerungsstudie, die detaillierte Gesundheitsuntersuchungen mit langfristigen medizinischen Aufzeichnungen verknüpft. Mit ihrer Hilfe und dem Einsatz von künstlicher Intelligenz werteten die Forschenden mehr als 2.000 allgemeine, lebensstilbezogene, klinische, Blutuntersuchungs-, Körpermessungs-, molekulare sowie sonstige Gesundheitsindikatoren aus. Das daraus entwickelte Modell OBSCORE sagt das Risiko für die Entwicklung von 18 mit Adipositas verbundenen Erkrankungen vorher und wurde in weiteren unabhängigen Studien validiert.
Über das reine Körpergewicht hinaus
Seit Jahrzehnten stützen sich Ärztinnen und Ärzte bei der Beurteilung von Adipositas und dem damit verbundenen Risiko für künftige gesundheitliche Komplikationen stark auf das Körpergewicht und den BMI. Letzterer ist zwar ein einfaches und weit verbreitetes Maß, kann jedoch die großen Unterschiede und komplexen Mechanismen, mit denen der menschliche Körper auf Übergewicht reagiert, nicht vollständig erfassen.
„Zwei Menschen mit ähnlichem Körpergewicht können ein sehr unterschiedliches Risiko haben, an beispielsweise Diabetes oder Herzerkrankungen zu erkranken“, sagt Erstautor Dr. Kamil Demircan, DFG-Walter-Benjamin-Stipendiat am PHURI der Queen Mary University of London und am Berlin Institute of Health. „Durch die systematische, datengestützte Analyse einer Vielzahl von Gesundheitsfaktoren konnten wir eine kleine Gruppe von Faktoren identifizieren, die in ihrer Gesamtheit dazu beitragen können, Personen mit dem höchsten Risiko früher zu erkennen und so ein klareres Bild ihres künftigen Risikos für durch Fettleibigkeit bedingte Erkrankungen zu vermitteln.“
Personen, bei denen das höchste Risiko festgestellt wurde, waren laut Studie nicht immer diejenigen mit dem höchsten BMI. Viele Menschen, bei denen das höchste Risiko prognostiziert wurde, haben Übergewicht statt Adipositas. Bei ihnen erhöhte eine Kombination aus metabolischen und klinischen Faktoren die Wahrscheinlichkeit für Komplikationen oder Erkrankungen.
Maßgeschneiderten Adipositas-Versorgung
Nach weiterer Validierung und Bewertung der Kosteneffizienz im Rahmen geeigneter klinischer Studien könnten Instrumente wie OBSCORE letztendlich dabei helfen, zu erkennen, welche Patientinnen und Patienten am meisten von einer frühzeitigen Intervention, einer engmaschigeren Überwachung oder einer intensiveren Behandlung profitieren.
„Da immer mehr Menschen weltweit von Adipositas betroffen sind, ist die Prävention der damit verbundenen langfristigen gesundheitlichen Komplikationen zu einer der größten Herausforderungen für globale Gesundheitssysteme geworden“, sagt Letztautorin Professorin Claudia Langenberg, Direktorin von PHURI an der Queen Mary University of London und Leiterin der Gruppe für Computational Medicine am BIH. „Unsere Arbeit zeigt, wie systematischer Zugang zu elektronischen Gesundheitsdaten mit detaillierter Nachverfolgung sich nutzen lässt, um schnell und flexibel wichtige klinische Fragestellungen zu beantworten. Hier haben wir erfolgreich ein datengestütztes Rahmenkonzept entwickelt, das Personen mit erhöhten Komplikationsgefahren identifiziert und dazu beitragen könnte, bisher unterbehandelte PatientInnen durch solche risikobasierten Ansätze zur Behandlung von Adipositas zu schützen. “
