Fortgeschrittenes Alter ist der größte Risikofaktor für die häufigsten chronischen Krankheiten. Das Geburtsdatum allein erlaubt jedoch nur unzuverlässige gesundheitliche Prognosen, weil das chronologische selten dem biologischen Alter entspricht. Wie Yasuhito Mitsuyama von der Abteilung für diagnostische und interventionelle Radiologie der Osaka Metropolitan University und Kollegen berichten, könnten realistischere Vorhersagen anhand von Röntgenthorax-Bildern getroffen werden, vorausgesetzt, man lässt sie von KI-Algorithmen analysieren. Etwa 67.000 Aufnahmen von 36.051 gesunden Personen hatte das Team seiner KI zum Studium zur Verfügung gestellt. Anhand der Bilder von weiteren 34.197 Menschen mit bekannten Krankheiten überprüften sie anschließend, ob es der KI tatsächlich gelang, das vorgegebene Ziel zu erreichen: Merkmale auf den Bildern zu finden, die eine zuverlässige Einschätzung des biologischen Alters erlauben. 

Röntgenaufnahmen lassen auf chronische Leiden schließen

Bei acht häufigen chronischen Leiden zeigte sich, dass der Algorithmus tatsächlich erfolgreich war: Je höher die KI das biologische Alter eines Patienten einstufte, desto wahrscheinlicher litt der oder die Betroffene unter Hypertonie, Hyperurikämie, COPD, interstitieller Lungenerkrankung, chronischem Nierenversagen, Leberzirrhose, Osteoporose oder Vorhofflimmern – unabhängig vom chronologischen Alter. Bei akuten Erkrankungen gelang die Korrelation weniger gut.

Rö-Thorax-Aufnahmen eigneten sich besonders gut als phänotypische Biomarker, weil sie minimal invasiv und objektiv reproduzierbar seien sowie häufig zum Einsatz kämen, so die Wissenschaftler. Zudem zeigen sie „nicht nur die Formen, sondern auch Details von Knochen und inneren Organen“.

Quelle: Mitsuyama Y et al. Lancet Healthy Longev 2023; DOI: 10.1016/S2666-7568(23)00133-2