{"id":358988,"date":"2025-08-20T10:01:15","date_gmt":"2025-08-20T10:01:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/de\/358988\/"},"modified":"2025-08-20T10:01:15","modified_gmt":"2025-08-20T10:01:15","slug":"ki-analyse-bringt-internationale-neubewertung-des-krankheitsverlaufs","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/de\/358988\/","title":{"rendered":"KI-Analyse bringt internationale Neubewertung des Krankheitsverlaufs"},"content":{"rendered":"

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08\/20\/2025 11:14<\/p>\n

Multiple Sklerose: KI-Analyse bringt internationale Neubewertung des Krankheitsverlaufs <\/p>\n

\n Neues Modell beschreibt Multiple Sklerose als Krankheitskontinuum mit dynamischen Stadien statt als Subtypen \/ Entz\u00fcndungen als zentrale Weichensteller f\u00fcr Krankheitsverlauf \/ Ansatz mit Relevanz weit \u00fcber die MS hinaus \/ Ver\u00f6ffentlichung unter Leitung des Universit\u00e4tsklinikums Freiburg in Nature Medicine<\/p>\n

\n Die Multiple Sklerose (MS) galt bislang als eine Erkrankung mit verschiedenen Subtypen wie \u201eschubf\u00f6rmig\u201c oder \u201eprogredient\u201c. Eine am 20. August 2025 in Nature Medicine ver\u00f6ffentlichte internationale Studie unter Leitung des Universit\u00e4tsklinikums Freiburg und der University of Oxford stellt nach Analyse der NO.MS Kohorte (Studiendaten der Firma Novartis) dieses dogmatische Modell radikal in Frage. Statt fixer Krankheitsph\u00e4notypen identifiziert ein KI-gest\u00fctztes Modell vier zentrale Zustandsdimensionen, die den Verlauf der MS wesentlich besser abbilden: k\u00f6rperliche Behinderung, Hirnsch\u00e4digung, klinische Sch\u00fcbe und stille Entz\u00fcndungsaktivit\u00e4t. Die Erkenntnisse k\u00f6nnten die Diagnostik und Behandlung von MS-Patient*innen grundlegend ver\u00e4ndern und auch f\u00fcr andere Erkrankungen von Bedeutung sein. <\/p>\n

\u201eUnsere Daten zeigen eindeutig, dass MS nicht \u00fcber verschiedene Subtypen wie schubf\u00f6rmig oder progrediente MS zu charakterisierten ist, sondern ein kontinuierlicher Krankheitsprozess mit definierbaren Zustands\u00fcberg\u00e4ngen ist\u201c, sagt Prof. Dr. Heinz Wiendl, \u00c4rztlicher Direktor der Klinik f\u00fcr Neurologie und Neurophysiologie des Universit\u00e4tsklinikums Freiburg. <\/p>\n

Die Ergebnisse basieren auf der Analyse von \u00fcber 8.000 Patient*innen und mehr als 35.000 MRT-Aufnahmen aus verschiedenen Studien (NO.MS Kohorte, Roche Ocrelizumab Kohorte, MS PATHS Kohorte).<\/p>\n

Krankheit als dynamisches System: Neue Sicht auf MS<\/p>\n

Das probabilistische Modell beschreibt MS als Abfolge von Zust\u00e4nden (\u201estates\u201c) mit spezifischen \u00dcbergangswahrscheinlichkeiten. Fr\u00fchere, milde Zust\u00e4nde gehen meist \u00fcber entz\u00fcndliche Zwischenphasen in fortgeschrittene, irreversible Krankheitsstadien \u00fcber. Bemerkenswert: Ein direkter \u00dcbergang in die schweren Stadien ohne vorherige Entz\u00fcndungsaktivit\u00e4t ist praktisch ausgeschlossen \u2013 stille, symptomfreie Entz\u00fcndungen oder Sch\u00fcbe sind zentrale Treiber der Verschlechterung.<\/p>\n

Implikationen f\u00fcr Diagnostik, Therapie und Zulassungen<\/p>\n

Das bisherige Klassifikationssystem erschwert in vielen F\u00e4llen den Zugang zu wirksamen Medikamenten, da Zulassungen auf starren Subtypdefinitionen basieren. Das neue Modell erlaubt eine individualisierte Risikoeinsch\u00e4tzung \u2013 unabh\u00e4ngig vom diagnostizierten Subtyp.<\/p>\n

\u201eStatt Patienten zu kategorisieren, sollten wir ihren Zustand quantifizieren und dynamisch verfolgen\u201c, so Wiendl. Gerade Patienten mit aktiver, aber klinisch stummer Entz\u00fcndungsaktivit\u00e4t ben\u00f6tigen fr\u00fchzeitige Therapieentscheidungen, wie das Modell eindr\u00fccklich zeigt.<\/p>\n

Ein Modell mit Breitenwirkung \u2013 \u00fcber die MS hinaus<\/p>\n

Die zustandsbasierte Modellierung mit Methoden der k\u00fcnstlichen Intelligenz ist nicht nur ein wissenschaftlicher Durchbruch in der MS-Forschung. \u201eDas Prinzip ist grundlegend und wegweisend \u2013 und es l\u00e4sst sich auch auf viele andere Krankheiten anwenden, sowohl in der Neurologie als auch dar\u00fcber hinaus\u201c, sagt Prof. Dr. Lutz Hein, Dekan der Medizinischen Fakult\u00e4t der Universit\u00e4t Freiburg. Entscheidend ist, dass man sich von starren, festgelegten Krankheitskategorien l\u00f6st und stattdessen auf datenbasierte, flexible Krankheitszust\u00e4nde innerhalb der Erkrankung setzt.<\/p>\n

N\u00e4chste Schritte: Translation in Klinik und Forschung<\/p>\n

\u201eWichtig ist es nun, diese M\u00f6glichkeiten der individualisierten Risikoabsch\u00e4tzung in die klinische Praxis zu \u00fcberf\u00fchren und hierzu prospektive Daten zu sammeln\u201c, betont Prof. Dr. Peter Berlit, Generalsekret\u00e4r der Deutschen Gesellschaft f\u00fcr Neurologie. Das Modell wurde bereits innerhalb der Studie erfolgreich an externen klinischen und realweltlichen Datens\u00e4tzen \u00fcberpr\u00fcft. Der n\u00e4chste Schritt ist nun die \u00dcberf\u00fchrung in den klinischen Alltag, etwa zur Therapieentscheidung oder zur besseren Patient*innenaufkl\u00e4rung. Perspektivisch k\u00f6nnte die dynamische Klassifikation auch die Zulassungslogik k\u00fcnftiger Therapien grundlegend ver\u00e4ndern.<\/p>\n

Originaltitel der Publikation: AI-driven reclassification of multiple sclerosis progression
DOI: 10.1038\/s41591-024-03001-z
Link zur Studie: https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41591-025-03901-6<\/a>\n <\/p>\n

Original publication:<\/p>\n

AI-driven reclassification of multiple sclerosis progression<\/p>\n

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\n Criteria of this press release:
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\n Journalists
Medicine
transregional, national
Research results, Scientific Publications
German\n <\/p>\n

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