KI-Einsatz könnte vielen COPD-Kranken eine unwirksame Langzeittherapie ersparen

Um unnötige Belastungen zu reduzieren, wäre es sinnvoll, jene Patientinnen und Patienten zu identifizieren, die am wahrscheinlichsten von einer prophylaktischen Behandlung profitieren, schreibt ein Team um Dr. Kenneth Verstraete von der Universität Löwen.

Die Forschenden nutzten die Daten von 1.025 Betroffenen der MACRO-Studie, um den individuellen Behandlungseffekt von Azithromycin auf die jährliche Exazerbationsrate zu untersuchen. Die Daten von 83 Teilnehmenden der COLUMBUS-Studie dienten der unabhängigen Kontrolle.

Kausalen Zusammenhang der Therapieeffekte untersucht

Mithilfe von maschinellem Lernen wurden Behandlungseffekte identifiziert, die auf einen kausalen Zusammenhang zwischen der Therapie und einer Reihe vorgegebener Variablen zurückzuführen sind. Die Patientinnen und Patienten teilte man gemäß ihrem durchschnittlich prognostizierten Behandlungseffekt in Terzile ein.

Das Terzil mit dem größten prognostizierten Therapieeffekt innerhalb der MACRO- und der COLUMBUS-Kohorte zeigte eine signifikante und deutlich stärkere Reduktion der jährlichen Exazerbationsraten (MACRO: -0,50, Rate Ratio, RR, 0,70; COLUMBUS: -2,28, RR 0,43) verglichen mit dem durchschnittlichen Behandlungseffekt der gesamten Kohorten (-0,35, RR 0,83 bzw. -1,28; RR 0,58). Dagegen ließ sich bei den verbleibenden zwei Dritteln der COPD-Kranken kein signifikanter Behandlungseffekt durch Azithromycin feststellen.

Zu den Einflussgrößen auf den Therapieerfolggehörten respiratorische Symptome, Leukozytenzahl, Hämoglobin, CRP und FVC. Generell ließ sich feststellen, dass eine bessere FVC, eine schwächere Symptomatik, höhere CRP- und Leukozytenwerte sowie ein niedriges Hämoglobin eine Behandlung begünstigten. Der Raucherstatus erwies sich nicht als signifikanter Prädiktor.

Die Ergebnisse sprechen dafür, dass der in früheren Studien berichtete durchschnittliche Therapieeffekt maßgeblich von einer kleinen Patientensubgruppe bestimmt wird, die auf die Therapie anspricht, meinen die Autorinnen und Autoren. Der individuell zu erwartende Behandlungseffekt lasse sich erfolgreich anhand einer begrenzten Anzahl von Parametern vorhersagen, die im klinischen Alltag leicht verfügbar sind. Vorbehaltlich der prospektiven Validierung sei dies ein vielversprechender Ansatz für eine rationalere Verordnung von Azithromycin. 

Quelle: Verstraete K et al. Thorax 2025; doi: 10.1136/thorax-2025-223095