Forschende am Institut für Pathologie an der Uniklinik RWTH Aachen haben unter der Leitung von Univ.-Prof. Dr. med. Peter Boor und Jun.-Prof. Dr. Roman Bülow in einer retrospektiven Studie ein Modell zur individuellen Therapieempfehlung bei IgA-Nephropathie konzipiert. Die Publikation mit dem Titel „Individualised treatment effects of corticosteroids in IgA nephropathy” erschien im Juli 2026 im renommierten Journal eBioMedicine und bietet einen methodischen Rahmen für die weitere Entwicklung individualisierter Therapieempfehlungen bei diversen Krankheitsbildern.
IgA-Nephropathie, ehemals Morbus Berger genannt, ist die häufigste chronische Erkrankung der Nierenkörperchen und kann langfristig zu einer fortschreitenden Einschränkung der Nierenfunktion bis hin zum Nierenversagen führen. Eine Behandlung der Betroffenen mit systemischen Kortikosteroiden ist bislang umstritten, da die Studienlage zum therapeutischen Nutzen widersprüchlich ist. Dies deutet darauf hin, dass bisherige Untersuchungen auf Populationsebene die individuelle Situation der Patientinnen und Patienten möglicherweise nur unzureichend abgebildet haben.
KI-gestützte Analyse identifiziert Unterschiede im Therapieansprechen
Im Mittelpunkt der explorativen Studie, die größtenteils von Dr. David Laurin Hölscher in der Sektion Nephropathologie des Instituts für Pathologie durchgeführt wurde, stand die Frage, ob bestimmte Patientengruppen mit IgA-Nephropathie (IgAN) von einer Behandlung mit systemischen Kortikosteroiden profitieren und anhand welcher Merkmale sich diese Patientinnen und Patienten identifizieren lassen. Für die Analysen kombinierten die Forschenden klinische Daten mit KI-gestützten Hochdurchsatzanalysen digitaler Gewebeschnitte, sogenannten Pathomics-Daten. Mithilfe von Methoden des kausalen maschinellen Lernens wurde untersucht, welche Patientengruppen von einer Kortikosteroid-Therapie profitieren könnten. Über die gesamte Studienpopulation hinweg zeigte sich kein messbarer Effekt der Kortikosteroide auf den Krankheitsverlauf. Die Analysen offenbarten jedoch eine ausgeprägte Heterogenität im individuellen Therapieansprechen.
Grundlage für präzisere Therapieentscheidungen
Auf Basis dieser Erkenntnisse entwickelte das Team ein Modell zur individuellen Therapieempfehlung. In einer retrospektiven Analyse hätte dessen Anwendung den Einsatz systemischer Kortikosteroide um rund 60 Prozent reduzieren können, während die Behandlung gezielt auf diejenigen Patientinnen und Patienten konzentriert worden wäre, die voraussichtlich davon profitieren. Darüber hinaus identifizierten die Forschenden ein einer interstitiellen Nephritis ähnliches histologisches Muster als wichtigen Hinweis auf ein mögliches Ansprechen auf Kortikosteroide. Dieser Zusammenhang konnte ausschließlich durch die systematische Auswertung der Pathomics-Daten erkannt werden.
Jun.-Prof. Dr. Roman Bülow betont, dass das entwickelte Modell derzeit nicht für die klinische Entscheidungsfindung eingesetzt werden kann: „Wir verstehen unsere Studie vielmehr als Blaupause für die Entwicklung individualisierter Therapieempfehlungen – ein methodischer Rahmen, der sich künftig auch auf weitere Biomarker und Krankheitsbilder übertragen lässt.“
Die Studie beweist eindrucksvoll, welches Potential in der Kombination von klinischen Daten, KI und digitaler Pathologie steckt.
Mehr Informationen finden Sie in der vollständigen Publikation.
