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SLERPI Neuer einfacher Score für den systemischen Lupus

Autor: Stephanie Käufl

Der SLERPI setzt sowohl die klar definierten, bekannten Merkmale des Lupus ein als auch andere, bisher in den Standard-Klassifikationen nicht genutzte Der SLERPI setzt sowohl die klar definierten, bekannten Merkmale des Lupus ein als auch andere, bisher in den Standard-Klassifikationen nicht genutzte © iStock/Hailshadow
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Hat der Patient einen Lupus erythematodes oder hat er keinen? Bei Beantwortung dieser im klinischen Alltag häufigen Frage soll jetzt ein neuer Score helfen.

Einen systemischen Lupus erythematodes (SLE) zu diagnostizieren, ist vor allem in der Frühphase eine Herausforderung. Auch deshalb vergehen bis zur endgültigen Diagnose der Erkrankung oft Jahre, schreiben Dr. Christina Adamichou von der Rheumatology, Clinical Immunology and Allergyder University of Crete School of Medicine in Heraklion und Kollegen. Zwar helfen Kriterien wie die der Systemic Lupus International Collaborating Clinics (SLICC) und der European League Against Rheumatism/American College of Rheumatology (EULAR/ACR) in vielen Fällen weiter. Die Frühdiagnose bleibt jedoch trotzdem eine Herausforderung.

Um hier besser zu werden und schnell und zuverlässig zur Diagnose zu kommen, haben die griechischen Rheumatologen mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) einen neuen, einfachen Score entwickelt.

Bisher ungenutzte Merkmale dabei

Dazu fütterten sie die KI mit den Daten von 401 SLE-Patienten und 401 Menschen mit anderen rheumatischen Erkrankungen. Zur externen Validierung wurden die Daten von weiteren 513 SLE-Patienten und 143 Kontrollen herangezogen. Anhand der Ergebnisse erstellten sie den SLE Risk Probability Index (SLERPI), ein neues statistisches Diagnosemodell. Dabei setzten sie sowohl die klar definierten, bekannten Merkmale ein als auch andere, bisher in den Standard-Klassifikationen nicht genutzte. Mit Erfolg: Das statistische Modell war in der Lage, zwischen unwahrscheinlichem, möglichem, wahrscheinlichem und sicherem SLE zu unterscheiden und die Erkrankung gut von den typischen Differenzialdiagnosen abzugrenzen.

Im klinischen Alltag stellt sich vor allem die Frage: Hat der Patient einen Lupus oder hat er keinen? Auch bei dieser Betrachtung lag das Modell mit 94,8 % der Fälle richtig. Eine hohe Sensitivität zeigte es zudem bei Frühformen der Erkrankung (93,8 %), Lupusnephritis (97,9 %), neuropsychiatrischem Lupus (91,8 %) und schwerem, Immunsuppressiva oder Biologika benötigendem SLE (96,4 %).

SLERPI-Score
Kriterium
Score
Schmetterlingserythem oder makulopapulöser Ausschlag3
subakut-kutaner LE oder diskoider LE2
Alopezie1,5
orale Ulzera1
Arthritis2
Serositis1,5
Leukopenie < 4000/µL (mind. ein Mal)1,5
Thrombozytopenie oder autoimmune hämolytische Anämie4,5
neurologische Störungen1,5
Proteinurie > 500 mg/24 Stunden4,5
Antinukleäre Antikörper3
vermindertes C3 und C42
immunologische Parameter positiv (Anti-DNA-Antikörper, Anti-Sm-Antikörper, Antiphospholipid-Antikörper)2,5
interstitielle Lungenerkrankung-1
SLE wahrscheinlich > 7

Sensitivität 94,2 %, Spezifität 94,4 %

Auf Grundlage der gewonnenen Daten erstellten die Kollegen einen einfachen Score für die klinische Anwendung (siehe Kasten). Darin werden 14 Merkmale abgefragt und unterschiedlich gewichtet. Liegt das Ergebnis > 7, ist ein SLE hochwahrscheinlich (Sensitivität 94,2 %, Spezifität 94,4 %). Nun müssen weitere prospektive Untersuchungen den Wert des Tools noch untermauern, so die Autoren. Gelingt dies, könnte SLERPI sich zu einem hilfreichen Instrument für die Diagnose des SLE entwickeln.

Quelle: Adamichou C et al. Ann Rheum Dis 2021; DOI: 10.1136/annrheumdis-2020-219069

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