Unsere Darmmikrobiota als Gesundheitskompass

In unserem Körper leben mehr Mikroorganismen als menschliche Zellen. Ihre Gesamtheit nennen wir Mikrobiota. Dass der menschliche Körper eine vielfältige Mikrobiota beherbergt, wurde bereits im frühen 17. Jahrhundert allmählich erkannt. Ihre Auswirkungen auf die Gesundheit wurden uns jedoch erst in den letzten Jahrzehnten bewusst. Besonders in den vergangenen 10 Jahren steht die Mikrobiota im Zentrum der medizinischen und Grundlagenforschung, vor allem die Darmmikrobiota. Mikroorganismen befinden sich aber nicht nur im Darm: Auch die gesamte Haut ist von einer Bakterienflora bedeckt. 

Hinweis: Mikrobiom bezeichnet die gesamte genetische Information (Genome) von Mikroorganismen in einer bestimmten Umgebung. Mikrobiota bezeichnet dagegen die Gemeinschaft der Mikroorganismen. Der Mensch besitzt 30 Billionen menschliche Zellen und 20 Tausend Gene in seiner DNA. Dem stehen schätzungsweise 35-100 Billionen mit uns lebende mikrobielle Zellen und etwa 2 Millionen Gene der Mikrobiota gegenüber.

Ein internationales Team unter Leitung des Hans-Knöll-Instituts in Deutschland entdeckte, dass die menschliche Mikrobiota Hinweise auf das Risiko der als Leberverfettung bekannten "nichtalkoholischen Fettlebererkrankung" liefern kann. Die Forschenden entwickelten ein Modell, das anhand der mikrobiellen Zusammensetzung des Darms den möglichen Verlauf der Erkrankung vorhersagt. Die Studie erschien in Science Translational Medicine.

Etwa 25% der Weltbevölkerung sind von der nichtalkoholischen Fettlebererkrankung betroffen, die zu vermehrter Bildung von Fettzellen in der Leber führt (im Folgenden Fettleber genannt). Sie ist die häufigste chronische Lebererkrankung in den Industrieländern und entsteht anders als die alkoholische Fettleber nicht durch hohen Alkoholkonsum. Eine unentdeckte Fettleber kann bei manchen Menschen zu Leberzirrhose, Leberkrebs oder Leberversagen führen.

In einer Langzeitstudie analysierte ein internationales Team unter Gianni Panagiotou, Leiter der Forschungsgruppe Systembiologie und Bioinformatik am Hans-Knöll-Institut, Stuhl- und Blutproben von 1200 anfangs nicht an Fettleber erkrankten Personen. Panagiotou erklärte das Ziel: "Die Rolle von Mikroorganismen im menschlichen Darm bei Fettleber war bereits belegt. Wir wollten herausfinden, ob sich anhand des Mikrobioms gesunder Menschen vorhersagen lässt, ob sie später eine Fettleber entwickeln."

Bei einer erneuten Untersuchung nach 4 Jahren hatten 90 Personen inzwischen eine Fettleber entwickelt. Ihre Proben wurden mit einer Kontrollgruppe von 90 Personen verglichen, die weder zu Beginn noch während der Nachbeobachtung eine Fettleber hatten.

"Mit diesen Daten konnten wir ein Modell entwickeln, das anhand des Mikrobioms mit 80% Genauigkeit vorhersagen kann, wer künftig eine Fettleber entwickelt." Derzeit gibt es klinische Modelle, die anhand biochemischer Blutparameter mit 60% Genauigkeit vorhersagen. "Unser Modell verbindet Daten aus dem Mikrobiom mit messbaren Informationen aus dem Blut und kann so die Zuverlässigkeit erheblich verbessern."

Krankheiten mit maschinellem Lernen vorhersagen

Das Forschungsteam entwickelte ein Computermodell, ein sogenanntes Modell des maschinellen Lernens, das darauf trainiert wird, bestimmte Muster in einem Datensatz wiederzuerkennen. Anschließend verwendet es diese Muster, um neue Datensätze auszuwerten und die Wahrscheinlichkeit einer nichtalkoholischen Fettlebererkrankung vorherzusagen. „Die gesamte Entwicklung unseres Modells dauerte wegen der komplexen Daten 3 Jahre. Am Ende gelang es uns jedoch, ein nützliches Werkzeug zur Vorhersage von Fettleber zu entwickeln.“

Eine nichtalkoholische Fettleber im Endstadium kann sogar zu irreversibler und aggressiver Leberkrebserkrankung führen. Menschen mit besonders hohem Risiko für die Entwicklung von Leberkrebs müssen früh erkannt werden, um der Erkrankung entgegenzuwirken. Fettleber ist eine stille Erkrankung: Die meisten Fälle verursachen keine Beschwerden und werden oft zufällig entdeckt. Schätzungsweise 12 Millionen Deutsche haben diese Form der Fettleber. Besonders betroffen sind Menschen mit bestehenden Erkrankungen wie Typ-2-Diabetes, Adipositas, Bluthochdruck oder Dyslipidämie (Ungleichgewicht beziehungsweise Erhöhung der Blutfette).

Mögliche Anwendungen und nächste Schritte

Mit den Modellen des maschinellen Lernens konnten die Forschenden ihre Ergebnisse bereits anhand von Patientendaten aus den Vereinigten Staaten und Europa vergleichen und bestätigen. Als Nächstes plant Panagiotou eine weltweite Untersuchung und den Einsatz künstlicher Intelligenz, um noch größere Datenmengen einzubeziehen.

Panagiotou sagte: „Mikrobiombasierte Diagnostik wird meines Erachtens die klinische Praxis erreichen und im kommenden Jahrzehnt großes Potenzial haben.“ Die frühe Behandlung von Risikofaktoren der nichtalkoholischen Fettlebererkrankung wie Typ-2-Diabetes, Bluthochdruck und Adipositas kann deren Entwicklung stoppen. Deshalb ist die frühe Vorhersage der einzige Weg zur Vorbeugung.