Entwicklung und Validierung eines Nomogramms zur Vorhersage einer Operation bei neu diagnostiziertem Morbus Crohn: eine retrospektive Kohortenstudie

Morbus Crohn (CD), eine chronisch entzündliche Erkrankung, die den gesamten Magen-Darm-Trakt betrifft, hat einen progressiven und destruktiven Verlauf und nimmt weltweit an Häufigkeit zu.1 Obwohl das häufigste Krankheitsverhalten von Patienten mit neu diagnostizierter Zöliakie entzündlich ist (B1 in der Montreal-Klassifikation2), wird bei etwa der Hälfte der Patienten innerhalb von 10 Jahren nach der Diagnose ein schnelles und deutliches Fortschreiten des Krankheitsverhaltens beobachtet.3-5 Daten aus einer bevölkerungsbezogenen Kohorte zeigen, dass fast die Hälfte der Patienten in den 20 Jahren nach der Diagnose Darmkomplikationen wie Strikturen und Fisteln entwickelten.3 Trotz der Anwendung immunsuppressiver Erhaltungstherapien kommt es bei mehr als der Hälfte der Patienten zu schweren Komplikationen und einer notwendigen Darmresektion.6,7 In den letzten Jahrzehnten wurde die medizinische Behandlung von Zöliakie mit dem Aufkommen gezielter biologischer Therapien wie Tumornekrosefaktor-Antagonisten, darmselektiven monoklonalen Anti-Integrin-Antikörpern und Inhibitoren der IL-12- und IL-23-Signalübertragung revolutioniert.8 Eine frühere und aggressivere Anwendung von Biologika oder neuartigen kleinen Molekülen und Kombinationstherapien führt nachweislich zu einer tiefgreifenden Veränderung des natürlichen Krankheitsverlaufs und verringert die Notwendigkeit von Krankenhausaufenthalten und chirurgischen Eingriffen bei Patienten mit neu diagnostizierter Zöliakie.9,10 Dennoch besteht eine der schwierigsten Herausforderungen bei der sogenannten Top-Down-Behandlungsstrategie darin, Patienten zu identifizieren, bei denen ein hohes Risiko für eine Krankheitsprogression besteht und die daher trotz therapiebedingter unerwünschter Ereignisse und hoher Kosten ein intensiveres Behandlungsmuster erfordern. Aus einer anderen Perspektive verzögert sich auch das Versäumnis, Hochrisikopatienten zu identifizieren, die Verschreibung wirksamerer Therapien und erhöht das Risiko einer Krankheitsprogression.

Im Bereich der Basisrisikostratifizierung für neu diagnostizierte Zöliakie wurden große Anstrengungen unternommen. Es wurde festgestellt, dass viele klinische Merkmale unabhängig voneinander mit der Prognose korrelieren, darunter das Alter bei Diagnose, der Ort der Erkrankung, das Krankheitsverhalten, der Raucherstatus und die Vorgeschichte von Medikamenteneinnahme.9,11,12 Mittlerweile wurden in Pilotstudien mehrere prognostische Biomarker entdeckt, die immunbezogene Moleküle und spezifische Genexpressionsniveaus umfassen.13,14 Dennoch haben Unannehmlichkeiten und hohe Kosten ihre vollständige Validierung und klinische Anwendung behindert. Dementsprechend wird die Therapieauswahl immer noch auf den einzelnen Patienten mit neu diagnostizierter Zöliakie basierend auf den klinischen Risikofaktoren und Komorbiditäten des Patienten zugeschnitten8, was alles andere als eine präzise Behandlung ist.

Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz wurden viele Modelle des maschinellen Lernens für Innovationen in allen Bereichen entzündlicher Darmerkrankungen entwickelt, wie z. B. Diagnose, Überwachung, Vorhersage des Krankheitsverlaufs und Management.15 Leider handelt es sich bei den meisten gängigen Vorhersagemodellen für maschinelles Lernen im Wesentlichen um Black Boxes, die Urteile mit einigen begleitenden Begründungen liefern, was die klinische Zuverlässigkeit einschränkt und somit die klinische Umsetzung behindert.16 Um Wirksamkeit, Bequemlichkeit und Interpretierbarkeit in Einklang zu bringen, wollten wir ein gut interpretiertes statistisches Cox-Regressionsmodell zusammen mit einem Nomogramm erstellen, das auf klinischen Merkmalen und verfügbaren serologischen Indikatoren basiert, um die Langzeitprognose einer neu diagnostizierten Zöliakie vorherzusagen.