Die Analyse von CT-Scans bei Personen, die sich im Rahmen von Gesundheitsscreenings einer bildgebenden Untersuchung unterziehen, kann Personen identifizieren, bei denen ein Risiko für Typ-2-Diabetes besteht. Dies geht aus einer heute in Radiology , einer Fachzeitschrift der Radiological Society of North America ( RSNA ), veröffentlichten Studie hervor. Die Forscher sagten, die Ergebnisse unterstreichen den Wert der CT bei der opportunistischen Bildgebung – der Nutzung von Informationen aus Routineuntersuchungen, um mehr über den allgemeinen Gesundheitszustand eines Patienten zu erfahren.
Für die neue Studie untersuchten die Forscher die Fähigkeit automatisierter, aus der Computertomographie gewonnener Marker, Diabetes und damit verbundene Erkrankungen vorherzusagen.
Die Studiengruppe umfasste 32.166 Erwachsene im Alter von 25 Jahren oder älter, die sich einem Gesundheitsscreening mit 18F-Fluordesoxyglucose ( 18 F-FDG) PET/CT unterzogen.
Dr. Ryu und seine Kollegen verwendeten klinisch validierte Deep-Learning-Algorithmen zur Analyse der CT-Bilder. Die Algorithmen ermöglichten eine 3D-Segmentierung und Quantifizierung verschiedener Körperkomponenten wie viszerales Fett, subkutanes Fett, Muskelmasse, Leberdichte und Aortenkalzium.
Die Diabetesprävalenz lag zu Studienbeginn bei 6 % und die Inzidenz während der durchschnittlich 7,3-jährigen Nachbeobachtung bei 9 %.
Die automatisierte Multiorgan-CT-Analyse identifizierte Personen mit hohem Risiko für Diabetes und damit verbundene Erkrankungen. Der Index für viszerales Fett – das Bauchfett unter den Muskeln und um die Organe des Bauches herum – zeigte die höchste Vorhersageleistung für Diabetes. Die Kombination von viszeralem Fett, Muskelfläche, Leberfettanteil und Aortenverkalkung verbesserte die Vorhersageleistung. CT-abgeleitete Marker identifizierten auch per Ultraschall diagnostizierte Fettleber, Koronararterien-Kalziumwerte von über 100, Osteoporose und altersbedingten Muskelschwund, Sarkopenie genannt.
Diese Marker übertrafen herkömmliche Risikofaktoren bei der Vorhersage von Typ-2-Diabetes.
