SummaryDas Projekt widmet sich der kardiovaskulären autonomen Neuropathie (CAN), einer häufigen und oftmals übersehenen Komplikation des Typ-2-Diabetes (T2D), die bereits im Stadium des Prädiabetes auftreten kann und wesentlich zu Rhythmusstörungen, kardialem Remodeling sowie erhöhter kardiovaskulärer Mortalität beiträgt. Während herkömmliche diagnostische Verfahren wie kardiovaskuläre Reflex-Tests (CARTs) und Herzfrequenzvariabilitätsanalysen etabliert sind, erweisen sie sich in der klinischen Praxis als zeitaufwendig, schwer standardisierbar und für eine breite Anwendung ungeeignet. Daraus ergibt sich die zentrale Hypothese des Vorhabens, dass maschinelles Lernen (ML) auf Basis von EKG-Daten eine frühzeitige, verlässliche und skalierbare Erkennung von CAN ermöglicht und damit eine wesentliche Lücke in der Risikostratifizierung schließt. Der ML-Klassifikator soll anhand der German Diabetes Study (≈ 2.000 Teilnehmende) entwickelt werden. Anschließend soll die externe Validierung und populationsbasierte Anwendung erfolgen: In der NAKO Gesundheitsstudie soll der ML-Klassifikator eingesetzt werden, um Prävalenz, Schweregrad und Risikofaktoren von CAN über das Spektrum von Normoglykämie, Prädiabetes und Typ-2-Diabetes abzubilden und mit klinischen, metabolischen und Biomarker-Daten zu verknüpfen. Ferner soll die pathophysiologische Relevanz von CAN für kardiales Remodeling und metabolische Prozesse untersucht werden. Das Vorhaben leistet einen wesentlichen Beitrag zur öffentlichen Gesundheit, indem es die Grundlage für eine frühzeitige, nicht-invasive und kosteneffiziente Diagnostik der CAN schafft. Dies ermöglicht eine präzisere Risikostratifizierung bei Prädiabetes und Typ-2-Diabetes, eröffnet neue Ansätze zur Prävention kardiovaskulärer Komplikationen und trägt langfristig zur Reduktion von Morbidität, Mortalität und den Belastungen für das Gesundheitssystem bei.

Keywords Kardiovaskuläre-Autonome-Neuropathie Prädiabetes Type-2-diabetes

InstitutionsUniklinik Düsseldorf, Klinik für Kardiologie, Universitätsklinikum Düsseldorf