Miniaturkamera und KI zeigen versteckte Gefahren in den Koronararterien

Messungen mit einer Miniaturkamera in den Koronararterien können genau vorhersagen, ob jemand einen wiederkehrenden Herzinfarkt erleiden wird. Bisher war die Interpretation dieser Bilder so komplex, dass nur spezialisierte Laboratorien dies ausführen konnten. Eine neue Studie des Radboud University Medical Center zeigt, dass KI diese Analyse zuverlässig übernehmen und die Arterien schnell für Schwachstellen bewerten kann.
Ein Herzinfarkt tritt auf, wenn eine Koronararterie, die das Herz mit Blut versorgt, durch ein Blutgerinnsel blockiert wird. Dies kann auftreten, wenn Atherosklerose eine Verengung der Arterien verursacht, was dazu führt, dass das Herz zu wenig Sauerstoff erhält. Die Behandlung umfasst typischerweise die Angioplastik, wobei ein Kardiologe die Arterie mit einem kleinen Ballon erweitert, der normalerweise gefolgt von der Platzierung eines winzigen Röhrchens, der als Stent bezeichnet wird. In den Niederlanden wird dieses Verfahren etwa 40.000 Mal pro Jahr durchgeführt.
Vorhersage wiederkehrender Ereignisse
Trotzdem erleben etwa fünfzehn Prozent der Patienten, die unter einem Herzinfarkt leiden, innerhalb von zwei Jahren ein weiteres Ereignis. Um gefährdete Stellen in der Arterie besser zu identifizieren, die neue Infarkte auslösen können, führte der technische Arzt Jos Thannhauser und der Arzt Rick Volleberg von Radboudumc zusammen mit ihrem Team eine Studie durch. Sie analysierten die Koronararterien von 438 Patienten unter Verwendung einer Miniaturkamera und speziell entwickelte KI und folgten diesen Patienten zwei Jahre lang.
Die Studie zeigt, dass AI gefährdete Stellen in der arteriellen Mauer genauso ebenso wie spezialisierte Laboratorien erfasst-den internationalen Goldstandard-und sogar neue Infarkte oder Todesfälle innerhalb von zwei Jahren genauer vorhersagen. Was bedeutet das für Patienten? Volleberg erklärt: „Wenn wir wissen, wer Plaques mit hohem Risiko hat und wo sie sich befinden, können wir in Zukunft in der Lage sein, Medikamente anzupassen oder sogar vorbeugende Stents zu platzieren.“
Blick in die Arterienwand schauen
Die Miniaturkamera verwendet eine Technik namens optische Kohärenztomographie (Oktober). Durch den Arm in den Blutkreislauf eingeführt, fängt es Bilder von Arterien mit nahezu Infrarotlicht auf und visualisiert die Gefäßwand bei mikroskopischer Auflösung.
Diese Technik wird bereits in der klinischen Praxis verwendet, um die Angioplastie zu leiten und zu überprüfen, ob ein Stent korrekt platziert wurde. Es wurde gezeigt, dass OCT das Risiko neuer Infarkte und Komplikationen verringert. In diesen Fällen betrachten Ärzte jedoch nur einen sehr kleinen Teil einer Arterie-die Stelle des Infarkts. Unsere Studie zeigt, dass diese Technik in Kombination mit KI ein viel größeres Potenzial hat, ganze Schiffe abzubilden. „
Jos Thannhauser, Radboudumc
Auf die klinische Anwendung mit KI
„Eine der Herausforderungen bei dieser Technik besteht darin, dass es für Ärzte äußerst schwierig ist, OCT -Bilder zu interpretieren“, sagt Thannhauser. Das ist kein überraschendes Verfahren, das Hunderte von Bildern erzeugt. Selbst die Bewertung der Stentplatzierung ist eine Herausforderung. Die Analyse ganzer Koronararterien erzeugt viel zu viele Bilder, um manuell zu bewerten. „Derzeit können nur eine Handvoll spezialisierter Labors diese Bilder interpretieren, und selbst können sie nicht alles überprüfen. Darüber hinaus ist es zu teuer und arbeitsintensiv, dies in der routinemäßigen klinischen Versorgung manuell umzusetzen. ‚
Deshalb entwickelte das Team von Thannhausers KI, das alle Bilder zuverlässig und viel schneller analysieren kann als Menschen. „KI kann den Ärzten bereits während der Stentplatzierung mit OCT helfen“, erklärt Thannhauser. „Dank unserer KI sind wir jetzt einen Schritt näher am Scannen ganzer Koronararterien für gefährdete Stellen in der klinischen Praxis. Ich erwarte jedoch, dass es einige Jahre dauern wird, bis dies zu Wirklichkeit wird. ‚
Das Cara Labor
Thannhauser leitet das Cara Lab-Cardiology-Labor mit Abbott, Radboudumc und Amsterdam UMC. Zusammen mit Niels Van Royen (Radboudumc) und Ivana Išgum (Amsterdam UMC) erhielt sein Team vom niederländischen Forschungsrat (NWO) ein Stipendium. Die vorliegende Studie ist eines ihrer Ergebnisse.
Quellen:
Volleberg, R. H. J. A., et al. (2025). Artificial intelligence-based identification of thin-cap fibroatheromas and clinical outcomes: the PECTUS-AI study. European Heart Journal. doi.org/10.1093/eurheartj/ehaf595