Diabetes mit Ganzkörper-MRT erkennen
Diabetes-Erkennung aus Ganzkörper-MRT mit Deep-Learning (©IDM)
Mit einer Ganzkörper-MRT lässt sich Typ-2-Diabetes diagnostizieren. Fettansammlung im unteren Abdomen liefern Hinweise auf die Diabetesentstehung.
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Datum:12.10.2021
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Autor:B. Niesing (mh/ktg)
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Quelle:Deutsches Zentrum für Diabetesforschung
Um Muster der Körperfettverteilung zu erkennen, trainierten Forschende aus München und Tübingen Deep-Learning-Netzwerke mit Ganzkörper-MRT-Aufnahmen von 2.000 Menschen, die sich auch einem Screening mit oralem Glukosetoleranz-Test unterzogen hatten. Mit dem Glukosetoleranz-Test lassen sich ein gestörter Glukosestoffwechsel nachweisen und ein Diabetes diagnostizieren. Die Ergebnisse dienten der KI, Diabetes zu detektieren.
„Eine Analyse der Modellergebnisse ergab, dass eine Fettansammlung im unteren Abdomen bei der Diabetesdetektion eine entscheidende Rolle spielt“, berichtet Prof. Robert Wagner, Letzt-Autor der nun in JCI Insight veröffentlichten Studie. Weitere zusätzliche Analysen zeigten zudem, dass auch ein Teil der Menschen mit Prädiabetes sowie Menschen mit einem Diabetes-Subtyp, der zu Nierenerkrankungen führen kann, über MRT-Aufnahmen identifiziert werden können.
Die Forschenden arbeiten nun daran, die biologische Steuerung der Körperfettverteilung zu entschlüsseln. Ein Ziel ist es, durch neue Methoden wie dem Einsatz von KI die Ursachen des Diabetes zu identifizieren, um bessere Vorsorge- und Therapiemöglichkeiten zu finden.
An der Studie beteiligt waren von Forschenden des Deutschen Zentrums für Diabetesforschung, des Instituts für Diabetesforschung und Metabolische Erkrankungen des Helmholtz Zentrums München an der Universität Tübingen, des Max- Planck-Instituts für Intelligente Systeme und der Universitätsklinik Tübingen.
