- Anzeige -
Curado.de Logo

Sie sind hier: Startseite - Krankheiten - Atemwegserkrankungen - COPD - Diagnose - COPD-Diagnose durch Atemanalyse

COPD-Diagnose durch Atemanalyse

Blut- und Urinproben auf Kranhkeitssymptome zu testen, gehört längst zum Alltag in Kliniken und Arztpraxen. Weniger verbreitet ist die „Atemprobe“. An der Universität des Saarlandes entwickeln Bio-Informatiker Computer-Algorithmen, die Ärzte bei der Diagnose mittels Atemanalyse schon bald unterstützen sollen. Auch COPD lässt sich so frühzeitig erkennen. Das berichtet das Exzellenzcluster „Multimodal Computing and Interaction“.

Analog zu Urin und Blut sind auch im Atem winzige Spuren von Stoffwechselprodukten enthalten. Diese können Hinweise auf Infektionen, Entzündungen oder chronische Krankheiten wie COPD und Krebs geben. Wissenschaftler aus zahlreichen medizinischen Einrichtungen – darunter Homburg, Essen, Göttingen und Marburg – hatten im Rahmen von klinischen Studien die Ausatemluft von Patienten mit Krankheiten wie Lungenkrebs und Infektionen untersucht. So entstand eine enorme biomedizinische Datenmenge. Zu deren weiteren Analyse entwickeln Bioinformatiker vom Exzellenzcluster „Multimodal Computing and Interaction“ an der Universität des Saarlandes gemeinsam mit dem Korea Institut for Science and Technology Europe (KIST Europe) spezielle Rechenverfahren.

Wie der Fingerabdruck am Tatort

Der Bio-Informatiker Jan Baumbach leitet die Gruppe. „Die Messtechnik ist seit mehreren Jahren ausgereift“, erklärt Jan Baumbach, „nun liegt es an der Informatik, ihren Teil zur Auswertung der gemessenen Ergebnisse beizutragen.“ Seine Forschergruppe setzt dazu auf Rechenverfahren, die sonst beim Maschinellen Lernen im Bereich der Künstlichen Intelligenz zum Einsatz kommen. Mit diesen versuchen sie, unter den gemessenen Stoffwechselprodukten, den „Metaboliten“, Muster zu finden, die wie ein Fingerabdruck am Tatort die Krankheit im Körper entlarven. „Das große Problem ist, dass wir einen Tatort haben mit Abermillionen möglicher Spuren, von denen möglicherweise aber nur zwei oder drei relevant sind“, erläutert Jan Baumbach.

Die Entscheidung, welche Kombination von Metaboliten auf eine Krankheit hinweist, überlassen die Bioinformatiker daher speziell entwickelten Klassifikations-Algorithmen. Aufgrund von Trainingsmaterial erlernen diese für den menschlichen Betrachter nicht erkennbare Muster, mit deren Hilfe sie dann automatisch unbekanntes Datenmaterial zuverlässig in die Kategorie „gesund“ oder „Krankheit X“ einordnen können. „Chronisch obstruktive Lungenerkrankungen (COPD) lassen sich beispielsweise schon sehr genau identifizieren, mit einer Fehlerrate von unter 5 %“, berichtet Jan Baumbach. Um möglichst viele störende Umwelteinflüsse berücksichtigen zu können, benötige man allerdings noch weitere klinische Studien, sagt der Wissenschaftler.

Quelle: Allergikus 2/2012

04.11.12

Newsletter An-/Abmeldung

Code: OXAN