(18. August 2020) - Forscher aus San Francisco haben einen digitalen Biomarker entwickelt, der mithilfe der eingebauten Kamera eines Smartphones Typ-2 Diabetes erkennen kann. Möglicherweise stellt diese Methode eine kostengünstige Alternative für klinische Tests dar.

Typ-2-Diabetes betrifft mehr als 450 Millionen Menschen weltweit und kann das Risiko von Krankheiten erhöhen, die nahezu jedes Organsystem betreffen. Dies schließt koronare Herzkrankheiten, Nierenversagen, Blindheit und Schlaganfall ein. Bei der aktuellen COVID-19-Pandemie haben Wissenschaftler außerdem auch festgestellt, dass es das Risiko schwerer Symptome erhöht. Die Hälfte der Menschen mit Diabetes ist sich jedoch ihrer Diagnose und ihrer Gesundheitsrisiken nicht bewusst. Die Fähigkeit, einen Zustand wie Diabetes mithilfe eines schmerzlosen, Smartphone-basierten Tests zu erkennen, eröffnet so viele Möglichkeiten. Ein solches Instrument kann also helfen, Menschen mit einem höheren Risiko zu identifizieren und letztendlich die Prävalenz von nicht diagnostiziertem Diabetes zu senken. Screening-Tools, die Forscher mithilfe der bereits in Smartphones enthaltenen Technologie einsetzen, könnten die Fähigkeit zur Erkennung von Diabetes schnell verbessern. Dies schließt außerdem auch Populationen ein, die außerhalb der Reichweite der traditionellen medizinischen Versorgung liegen.

Während Diabetes mellitus nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation die siebenhöchste weltweit Todesursache ist, steigt dadurch deutlich das Risiko von Herzerkrankungen weltweit. Die Zentren für die Kontrolle und Prävention von Krankheiten schätzen, dass Menschen mit Typ-2-Diabetes doppelt so häufig an Herzerkrankungen wie Menschen ohne Diabetes sterben. Darüber hinaus kann Diabetes über einen langen Zeitraum asymptomatisch sein, was die Diagnose erheblich erschwert. Bisher fehlten nicht-invasive und weit skalierbare Tools zur Erkennung von Diabetes. Das hat die Forscher motiviert, diesen Algorithmus zu entwickeln. Bei der Entwicklung des Biomarkers stellten sie die Hypothese auf, dass eine Smartphone-Kamera zur Erkennung von Gefäßschäden aufgrund von Diabetes verwendet werden könnte. Somit lassen sich Signale messen, die Forscher als Photoplethysmografie (PPG) bezeichnen. Die meisten Mobilgeräte einschließlich Smartwatches und Fitness-Tracker können solche Daten erfassen.

Studienergebnisse

Die Forscher verwendeten die Taschenlampe und die Kamera des Telefons, um PPG zu messen. Somit konnten sie Farbänderungen in der Fingerspitze erfassen, die jedem Herzschlag entsprachen. Insgesamt identifizierte der Algorithmus das Vorhandensein von Diabetes bei bis zu 81 Prozent der Patienten in zwei separaten Datensätzen korrekt. Als das Forschungsteam den Algorithmus in einem zusätzlichen Datensatz von Patienten aus persönlichen Kliniken testete, identifizierte er 82 Prozent der Patienten mit Diabetes korrekt. Von den Patienten, für die der Algorithmus keinen Diabetes vorhergesagt hatte, hatten 92 bis 97 Prozent tatsächlich keine Krankheit in der Validierung. Auf dieser Ebene der Vorhersage sagten die Autoren der Studie, dass der Algorithmus eine ähnliche Rolle wie andere weit verbreitete Tools zum Screening von Krankheiten spielen könnte. Somit kann dies eine viel breitere Gruppe von Menschen erreichen, gefolgt von der Bestätigung der Diagnose durch einen Arzt und einem Behandlungsplan.