{"id":620513,"date":"2023-06-08T11:11:50","date_gmt":"2023-06-08T09:11:50","guid":{"rendered":"http:\/\/biomes.world\/?p=620513"},"modified":"2023-06-21T16:13:44","modified_gmt":"2023-06-21T14:13:44","slug":"ki-gestuetzte-frueherkennung-von-typ-2-diabetes-durch-darmmikrobiomanalyse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/biomes.world\/de\/wissenswertes\/studien-kompass\/ki-gestuetzte-frueherkennung-von-typ-2-diabetes-durch-darmmikrobiomanalyse\/","title":{"rendered":"KI-gest\u00fctzte Fr\u00fcherkennung von Typ-2-Diabetes durch Darmmikrobiom-Analyse"},"content":{"rendered":"
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Durch die Untersuchung des Darmmikrobioms er\u00f6ffnen sich neue M\u00f6glichkeiten zur Identifizierung und Beschreibung verschiedener Krankheiten, insbesondere im Bereich der Diabetesforschung und -fr\u00fcherkennung. Unsere j\u00fcngste Studie zeigt auf, wie sich das Darmmikrobiom von Personen mit Typ-2-Diabetes von gesunden Menschen unterscheidet. Dadurch er\u00f6ffnen sich neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr personalisierte Pr\u00e4vention und pr\u00e4zisere therapeutische Ans\u00e4tze.<\/strong><\/p>\n\n <\/section>\n\n\n

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Neue Horizonte in der Diabetesforschung<\/h2>\n\n\n\n

Typ-2-Diabetes ist eine weitverbreitete Stoffwechselerkrankung, die das Leben von Millionen Menschen beeinflusst. Da sie schwere, gesundheitliche Komplikationen verursachen kann, stellt sie eine gro\u00dfe Herausforderung f\u00fcr das Gesundheitssystem dar. Etwa einer von elf Erwachsenen leidet weltweit an Diabetes, wobei 90 % davon an Typ-2-Diabetes erkrankt sind.1<\/sup> Eine neue Studie hat herausgefunden, dass etwa 70 % aller Typ-2-Diabetesf\u00e4lle weltweit auf eine unausgewogene Ern\u00e4hrung zur\u00fcckzuf\u00fchren sind.2<\/sup> Unsere aktuellsten Forschungsergebnisse, basierend auf Darmmikrobiomdaten, bieten ein m\u00f6gliches Modell zur Vorhersage von Typ-2-Diabetes und tragen zu einem tieferen Verst\u00e4ndnis der Diabetes-assoziierten, mikrobiellen Metabolismen und Signalwege bei.<\/p>\n\n <\/section>\n\n\n

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Anwendung k\u00fcnstlicher Intelligenz zur Fr\u00fcherkennung von Typ-2-Diabetes<\/h2>\n\n\n
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Kurz gefasst <\/h3>

Mit dieser Studie zeigen wir eine Methode, bei der wir eine Art k\u00fcnstliche Intelligenz, sog. neuronales Netzwerk, nutzen, um zwischen gesunden Menschen und Menschen mit Typ-2-Diabetes zu unterscheiden. Dieses Modell basiert auf den Meta-Mikrobiom-Daten unserer Kund*innen.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\n\n

Unser Datensatz enth\u00e4lt derzeit \u00fcber 40.000 Daten. Diese Datenpunkte enthalten Informationen \u00fcber Bakterien und ihre Funktionen, sowie weitere Daten zu K\u00f6rperma\u00dfen, Lebensstil, Krankheiten und Medikamenteneinnahme. Dieser umfangreiche Datensatz hilft uns, ein k\u00fcnstliches Gehirn, auch bekannt als neuronales Netzwerk, zu trainieren, um Typ-2-Diabetes zu erkennen. Diese Proof-of-Principle-Studie soll zeigen, wie eine k\u00fcnstliche Intelligenz mit gro\u00dfen Datens\u00e4tzen trainiert werden kann. Dies bietet sehr interessante M\u00f6glichkeiten f\u00fcr die Erkennung und Erstellung von Risikoprofilen.<\/p>\n\n\n\n

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Fig.1: Overview of study design. Metadata (for group allocation) and 16S rRNA sequencing data are derived from the BIOMES Database. Microbial data are further processed through a bioinformatics pipeline to derive microbial pathway profiles, which are used to train a neural network for diabetes prediction.<\/sup><\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Es wurden Bakterien und deren Stoffwechsel-Profile aus Stuhlproben von Diabetiker*innen (Typ 2) (n=272) und gesunden Personen (n=674) durch Next-Generation-Sequenzierung von 16S rRNA analysiert. Anschlie\u00dfend wurden daraus bakterielle Stoffwechselwege abgeleitet.

Das Ziel war es ein neuronales Netzwerk mit den Mikrobiomdaten zu konstruieren, welches die Identifizierung von Typ-2-Diabetes erm\u00f6glicht. Das k\u00fcnstliche neuronale Netz wurde trainiert und es zeigt sich, dass eine Klassifizierung von Typ-2-Diabetes und gesunder Kontrollen auf der Grundlage funktioneller, mikrobieller Profile m\u00f6glich ist und das mit einer Genauigkeit von 85 %. Somit konnte mit Hilfe von Machine Learning ein Vorhersagemodell f\u00fcr die Wahrscheinlichkeit von Typ-2-Diabetes entwickelt werden.

Einfacher ausgedr\u00fcckt: Zuk\u00fcnftig k\u00f6nnte mit Hilfe von KI das Darmmikrobiom als Biomarker f\u00fcr diverse Erkrankungen, wie Typ-2-Diabetes, genutzt werden. <\/p>\n\n\n

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Fig. 2: Accuracy and scores for precision and recall. Values for Type 2 Diabetes in blue and healthy controls in orange. <\/em><\/sup><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Die Studie konzentriert sich nicht nur auf die Klassifizierung mittels neuronaler Netze, sondern auch auf die Identifizierung entscheidender bakterieller Signalwege: Vor allem Stoffwechselwege der Aminos\u00e4ure- , Vitamin-Biosynthese und Fermentation beeinflussen die Vorhersagbarkeit von Typ-2-Diabetes.<\/p>\n\n\n\n

Diese Studie zeigt das unglaubliche Potenzial, das in unseren Darm-Mikrobiom und neuronalen Netzwerken liegt, um das Risiko von Krankheiten wie Typ-2-Diabetes vorherzusagen. Wir hoffen, dass diese Erkenntnisse in Zukunft dazu beitragen k\u00f6nnen, Risikoprofile zu erstellen und Behandlungen zu personalisieren.<\/p>\n\n\n\n

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Die Integration neuronaler Netzwerke in unsere Analyse des Darmmikrobioms er\u00f6ffnet neue Wege f\u00fcr die Erkennung von Typ-2-Diabetes. Unsere Studie liefert nicht nur ein vielversprechendes Modell f\u00fcr die Krankheitsvorhersage, sondern verbessert auch das Verst\u00e4ndnis der mikrobiellen Metabolismen und Signalwege, die mit Diabetes assoziiert sind. Dies bietet neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr personalisierte Therapieans\u00e4tze und pr\u00e4ziseres Krankheitsmanagement.<\/em><\/p>\nIsabel D., Spezialistin f\u00fcr Bioinformatik und Datenanalyse<\/cite><\/blockquote>\n\n <\/section>\n\n\n

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