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Krankheiten statistisch vorhersagen

Eine Reihe genetischer Faktoren kann das Auftreten von Krankheiten wie Bluthochdruck, Herzerkrankungen und Typ-2-Diabetes beeinflussen. Wüsste man, welche Auswirkungen die individuelle Genausstattung auf ein eventuelles Krankheitsgeschehen hat, könnte man Patienten warnen, damit sie rechtzeitig Maßnahmen ergreifen können. Diese würden nicht nur ihre Lebensqualität verbessern, sondern auch Kosten einsparen.

Ein Forscherteam um Matthew Robinson vom Institute of Science and Technology Austria, erstellte nun ein mathematisches Modell, um mit großen Mengen von DNA-Daten das altersabhängige Krankheitsrisiko für Personen zu berechnen. Dieses kann zwar keine direkten Beziehungen zwischen bestimmten Genen und dem Ausbruch einer Krankheit etablieren, liefert aber eine gute Vorhersage der Wahrscheinlichkeit für den Ausbruch der Krankheit. Es lässt sich also nicht mit Sicherheit vorhersagen, dass der Betreffende erkranken wird, aber sein Risiko dafür abschätzen.

Anhand des Modells ließ sich das Alter von Patienten (die ihre Gesundheitsdaten dafür freigaben), bei dem Bluthochdruck oder Diabetes-Typ-II auftritt, relativ exakt berechnen Bei Herzerkrankungen war der Zusammenhang zwischen den Genen und Auftreten der Erkrankung geringer, da hier umwelt- und ernährungsbedingte Risikofaktoren stärker durchschlagen. Trotzdem lassen sich auch hier Menschen mit hohem und niedrigem Risiko unterscheiden.
Rund 3000 Studienteilnehmer haben auf Anfrage ihr persönliches genetisches Profil inzwischen sogar erhalten, wobei ihnen die Ergebnisse der Analyse von Experten erklärt wurde. Wie mit diesen sensiblen in Zukunft umgegangen werden soll, muss jedoch noch in mehrfacher Hinsicht (Ethik, Recht, Datenschutz) geklärt werden.

Referenz:
IST Austria, Universität Lausanne, University of Tartu
Pressemeldung APA; Original: Genomic architecture and prediction of censored time-to-event phenotypes with a Bayesian genome-wide analysis, Nature Comm 2021; https://www.nature.com/articles/s41467-021-22538-w

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Covid-19: ACE-Hemmer reduzieren Risiko bei Bluthochdruck

Neue Erkenntnisse bei der Frage, warum Patienten mit Bluthochdruck häufig schwer an COVID-19 erkranken: Wissenschaftler fanden heraus, dass diese Patienten bereits eine Voraktivierung ihrer Immunzellen zeigen. Bei einer COVID-19 Erkrankung führt diese bereits laufende chronische Infektionsreaktion der Zellen dann mutmaßlich zu einer überschießenden Reaktion des Immunsystems und begünstigt so die besonders schweren Krankheitsverläufe.

Im Fall einer SARS-CoV-2-Infektion kann dies fatale Folgen haben. Wenn das Immunsystem bereits dauerhaft aktiviert ist, kann das bei einer akuten Entzündung dazu führen, dass der Körper nicht mehr normal darauf reagieren kann“, erklärt Maria Theresa Völker, Charité Berlin: „Diese sehr leichte Entzündung ist allerdings nicht in einer normalen Blutuntersuchung zu erkennen, sondern kann nur bei der genauen Analyse einzelner Zellen sichtbar gemacht werden.“

Jedoch: Das Risiko, an einem schweren Lungenversagen durch COVID-19 zu erkranken, kann durch die Einnahme verschiedener blutdrucksenkender Medikamente wie ACE-Hemmern (Angiotensin Converting Enzym-Hemmer) oder sogenannten Angiotensin-II-Rezeptor-1-Blocker (AT1) reduziert werden. Allerdings war das Ausmaß der Reduktion unterschiedlich, zeigt ein Vergleich von Covid-Patienten, die aufgrund ihres Bluthochdrucks Medikamente einnahmen. Während durch AT1-Antagonisten nur eine leichte Reduktion des Risikos für schwere COVID-19 beobachtet wurde, konnte durch die Einnahme von ACE-Inhibitoren das Risiko nahezu komplett aufgehoben werden. Intensivmediziner Sven Laudi, Uniklinik Leipzig betont, dass es sich bei der Arbeit um eine Grundlagenstudie handelt: „Eine Therapieempfehlung für Patienten mit COVID-19 darf man daraus keinesfalls ableiten, hier müssen große klinische Studien folgen.“

Referenzen:
Universitätsklinikum Leipzig, DKFZ Heidelberg, Charité Berlin

Hypertension delays viral clearance and exacerbates airway hyperinflammation in patients with COVID-19; Nature 2020; https://www.nature.com/articles/s41587-020-00796-1

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Zu viel Salz schadet dem Darmmikrobiom

Insbesondere für Frauen mit unbehandeltem Bluthochdruck scheint es sowohl hinsichtlich der Hypertonie als auch des Darmmikrobioms von Vorteil zu sein, die Salzaufnahme auf ein gesünderes Niveau zu senken, berichten amerikanische Wissenschaftler.

Anhand von Blutuntersuchungen bei 145 Erwachsenen konnten sie nachweisen, dass bereits eine sechswöchige Salzreduktion zu einer Erhöhung von kurzkettigen Fettsäuren (FCSAs) im Blut der Probanden führt. Diese werden von Darmbakterien produziert und sind ein Indikator für ein gesundes Darmmikrobiom. Bei den Studienteilnehmern wirkte sich die Erhöhung der FCSAs günstig auf die Elastizität der Blutgefässe aus und verringerte in Folge auch den Blutdruck. Besonders ausgeprägt war der Effekt bei Frauen.

Damit liegen nun auch erstmals Daten beim Menschen vor. Im Tiermodell wiesen erste Studien bereits auf den direkten Zusammenhang zwischen salzreicher Ernährung, Mikrobiom und hohem Bluthochdruck hin. Es wird angenommen, dass FCSAs auch eine wichtige Rolle bei Entzündungen, Fettleibigkeit und Diabetes zukommt.

Referenz:
Augusta University Health, Georgia
Modest Sodium Reduction Increases Circulating Short-Chain Fatty Acids in Untreated Hypertensives; 

https://doi.org/10.1161/HYPERTENSIONAHA.120.14800

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Milchreiche Ernährung senkt Risiko für Diabetes und Bluthochdruck

In einer aktuell publizierten Beobachtungsstudie wurde festgestellt, dass der tägliche Verzehr von Milchprodukten mit einem geringeren Risiko für Diabetes und Bluthochdruck sowie mit einer Risikoreduktion von Herz-Kreislauf-Erkrankungen (metabolisches Syndrom) verbunden ist.

Die Assoziationen konnten bei Vollfett-Milchprodukten am stärksten beobachtet werden. Mindestens zwei Portionen Milch pro Tag waren mit einem um 24% geringeren Risiko für ein metabolisches Syndrom verbunden, das allein bei Vollfett-Milchprodukten auf 28% anstieg, verglichen mit keiner täglichen Milchaufnahme.

Die Studie umfasste fast 190.000 Teilnehmer aus 21 Ländern im Alter zwischen 35 und 70 Jahren, deren Gesundheit durchschnittlich neun Jahre lang verfolgt wurde.

Referenzen:
BMJ Open Diabetes Research & Care, April 2020
https://drc.bmj.com/content/8/1/e000826

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