Ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Tool kann den medizinischen Verlauf einzelner Frühgeborener anhand von Blutproben vorhersagen, die kurz nach der Geburt entnommen werden, wie eine von Stanford Medicine durchgeführte Studie gezeigt hat.
Die Studie, die am 21. Januar veröffentlicht wird Wissenschaftliche translationale Medizinliefert ein neues Verständnis der Komplexität der Frühgeburt, nicht als ein einzelnes Problem, das durch die Frühgeburt definiert wird, sondern als mehrere unterschiedliche Bedingungen. Die Studie sei ein Schritt zur Vorhersage und Vermeidung von Frühgeburtskomplikationen mithilfe von Behandlungen, die auf jeden Patienten zugeschnitten seien, sagte das Forschungsteam.
„Es kommt sehr häufig vor, dass Patienten mit einer Frühgeburtskomplikation zu kämpfen haben, aber nicht mit allen“, sagte Co-Seniorautor Nima Aghaeepour, PhD, Professor II für Anästhesiologie, Perioperative und Schmerzmedizin sowie Professor für Pädiatrie und biomedizinische Datenwissenschaft.
„Wir können nicht einfach alle Frühgeborenen in die Kategorie ‚Frühgeborene‘ einordnen“, fügte er hinzu. „Anhand der bei der Geburt gesammelten biologischen Messungen konnten wir eine neue Definition für Frühgeburten entwickeln, die auf den tatsächlichen Ergebnissen dieser Babys basiert.“
Die Studie bietet auch einen Ausgangspunkt für das Verständnis der Biologie, warum sich verschiedene Frühgeburtskomplikationen entwickeln, sowie Möglichkeiten, bestimmte biologische Wege zu unterbrechen, bevor sie so weit entgleisen, dass eine vollständige Frühgeburtskomplikation entsteht.
Der KI-Algorithmus analysierte Daten von mehr als 13.000 kalifornischen Frühgeborenen und fand Muster in den Blutproben, die mit der Gesundheit der Babys später im Säuglingsalter korrelierten. In die Studie wurden Babys einbezogen, bei denen in den Wochen nach der Geburt eine oder mehrere Frühgeburtskomplikationen auftraten, sowie ebenso früh geborene Babys, die komplikationsfrei blieben.
Das Ziel besteht darin, eine völlig neue Taxonomie der Frühgeburt zu haben, damit Sie sehen können, wohin sich ein Kind entwickelt, und verstehen, was die Unterschiede in seinem Gesundheitsverlauf verursacht. Dadurch können wir eingreifen, Komplikationen vorbeugen und behandeln.“
David Stevenson, MD, Co-Autor der Studie, Harold K. Faber-Professor für Pädiatrie
Die Co-Hauptautoren der Studie sind der Forschungswissenschaftler Alan Chang, PhD, und Jonathan Reiss, MD, Dozent für Pädiatrie. Zu den Co-Senior-Autoren gehören Gary Shaw, DrPH, der Rosemarie-Hess-Professor und Professor für Pädiatrie, und Karl Sylvester, MD, Professor für Kinderchirurgie.
Komplikationen schwer vorhersehbar
Babys, die mehr als drei Wochen zu früh geboren werden, gelten als Frühgeborene. In den Tagen und Wochen nach der Geburt treten bei manchen Frühchen Komplikationen auf, die das Gehirn, die Augen, die Lunge oder das Verdauungssystem schädigen können. Im Allgemeinen sind früher geborene und kleinere Frühchen mit mehr Komplikationen konfrontiert, aber Personen, die im gleichen Stadium und mit dem gleichen Gewicht geboren wurden, können einen sehr unterschiedlichen medizinischen Verlauf haben.
Derzeit haben Ärzte Schwierigkeiten, vorherzusagen, wer gut oder schlecht abschneiden wird.
Um diese Frage zu klären, nutzte das Forschungsteam Daten, die während des routinemäßigen Neugeborenen-Screenings gesammelt wurden. Allen Babys, auch Frühgeborenen, werden bei der Geburt auf einer kleinen Karte Blutproben entnommen, um sie auf Moleküle zu testen, die auf seltene, schwere Stoffwechselerkrankungen hinweisen. Kalifornien bietet diese Proben auch für Forschungszwecke an.
Die Wissenschaftler analysierten Blutfleckendaten von 13.536 Frühgeborenen, die zwischen 2005 und 2010 in Kalifornien geboren wurden und mehr als zehn Wochen vor ihrem Geburtstermin zur Welt kamen, da diese Gruppe die meisten Komplikationen aufweist. Die Forscher verfügten auch über Diagnosecodes aus den Krankenakten jedes Babys: Die Daten umfassten Säuglinge mit einer oder mehreren der vier Hauptkomplikationen der Frühgeburt – nekrotisierende Enterokolitis, eine Darmkomplikation; Frühgeborenen-Retinopathie, eine Augenkrankheit; bronchopulmonale Dysplasie, ein Lungenproblem; und intraventrikuläre Blutung, eine Form der Gehirnblutung. Zu der Gruppe gehörten auch Frühgeborene, die mehr als 10 Wochen zu früh geboren wurden und bei denen keine Komplikationen auftraten. Der KI-Algorithmus wurde mit Daten einer weiteren Gruppe von 3.299 Frühgeborenen validiert, die in Ontario, Kanada, geboren wurden.
Die Blutfleckendaten umfassen Messungen von Molekülen, die auf Stoffwechselerkrankungen hinweisen, wie z. B. die Konzentration verschiedener Aminosäuren (Proteinbausteine) und von Molekülen, die beim Abbau von Fetten zur Energiegewinnung entstehen.
Der KI-Algorithmus fand Muster in diesen Molekülen, die damit korrelierten, dass ein Säugling später eine oder mehrere der vier wichtigsten Frühgeburtskomplikationen entwickelte.
Daraus erstellten die Wissenschaftler eine Reihe von sechs Blutmessungen, die die Grundlage für einen metabolischen Gesundheitsindex bilden, der zeigt, bei welchen Frühgeborenen ein Risiko für Komplikationen besteht und bei welchen nicht. Das Team fügte dem Index grundlegende klinische Faktoren hinzu, darunter das Stadium der Schwangerschaft bei der Geburt, das Geburtsgewicht, das Geschlecht des Säuglings und den Apgar-Score. Mit den Blutfleckendaten und klinischen Faktoren konnte der Index die Entwicklung jeder der vier wichtigsten Frühgeburtskomplikationen mit einer Genauigkeit von mehr als 85 % vorhersagen.
Die Forscher erweitern das KI-Modell um zusätzliche Daten, etwa Informationen aus der Schwangerschaft der Mutter, Daten aus der elektronischen Gesundheitsakte des Babys und andere biologische Messungen.
Die Vorhersage von Frühgeburtskomplikationen könnte viele praktische Vorteile haben, z. B. die Orientierung, welche Frühchen in Krankenhäuser mit hochwertigen Intensivstationen für Neugeborene transportiert werden müssen, und die Unterstützung von Ärzten, Eltern bessere Informationen über die Prognose ihres Babys zu geben.
„Es ist eine völlige Veränderung in der Art und Weise, wie wir über Frühgeburt denken“, sagte Stevenson.
Aghaeepour fügte hinzu: „Die Möglichkeit, Mehrwert für die Gesellschaft zu schaffen, ist wirklich außergewöhnlich. Jedes Frühgeborene, das wir retten, schafft ein ganzes Leben voller gesunder Lebensjahre.“
Neben der Fähigkeit der Ergebnisse, Frühgeburtskomplikationen vorherzusagen, freut sich das Forschungsteam darauf, das Verständnis der Wissenschaftler darüber zu erweitern, wie Frühgeburtskomplikationen auftreten.
Obwohl bestimmte klinische Faktoren im Allgemeinen mit mehr Komplikationen verbunden sind, „wussten wir sozusagen nie, was sich unter der Haube verbirgt“, sagte Stevenson. „Jetzt betrachten wir buchstäblich die biologische Maschinerie und wie sie funktioniert.“
Forscher der University of California, San Diego; die Universität Ottawa; und das Bruyère Health Research Institute haben an der Studie mitgewirkt.
Quellen:
Chang, A. L., et al. (2026) Quantitative assessment of neonatal health using dried blood spot metabolite profiles and deep learning. Science Translational Medicine. DOI: 10.1126/scitranslmed.adv4942. https://www.science.org/doi/10.1126/scitranslmed.adv4942