Im Verlauf des Diabetes kommt es häufig zu Veränderungen der kleinen Blutgefäße. Durch die Kombination von Künstlicher Intelligenz (KI) und innovativer optoakustischer Bildgebungstechnologie gelang es Forschenden vom Helmholtz Munich und der Technischen Universität München, diese mikrovaskulären Veränderungen in der Haut zu erfassen.
Mit Lichtimpulsen zu detaillierten Bildern
Die optoakustische Bildgebung nutzt Lichtimpulse, um Ultraschallwellen im Körpergewebe zu erzeugen. Diese Wellen werden von Sensoren erfasst und in Bilder umgewandelt. Aufgrund der starken Lichtabsorption von Molekülen wie Hämoglobin lassen sich mithilfe dieser Technologie besonders detaillierte Bilder von Blutgefäßen erzeugen, die mit anderen nicht-invasiven Methoden nicht möglich wären.
Auch wenn die Grundprinzipien der Optoakustik schon lange bestehen, sind praktische Anwendungen in der Medizin noch neu. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler haben mehrere optoakustische Bildgebungsmethoden entwickelt, darunter auch die sogenannte RSOM (Raster-Scan Optoakustische Mesoskopie).
KI gibt Aufschluss über mikrovaskuläre Veränderungen
In ihrer aktuellen Studie nutzten die Forschenden RSOM zur Untersuchung der Haut von 75 Menschen mit Diabetes und einer Kontrollgruppe von 40 Personen. Durch die Analyse der Aufnahmen von Blutgefäßen am Bein konnten sie mithilfe eines KI-Algorithmus 32 bedeutende Veränderungen im Erscheinungsbild der Äderchen der Haut identifizieren. Dazu zählen auch die Anzahl der Verästelungen und der Durchmesser der Gefäße.
Im Vergleich zu invasiven Biopsien (Entnahme von Hautproben) ermöglicht RSOM nicht nur eine präzise und nicht-invasive Untersuchung der Hautgefäße in Echtzeit, sondern auch eine detaillierte Analyse der verschiedenen Hautschichten. Zum Beispiel konnten die Forschenden feststellen, dass sich Diabetes unterschiedlich auf die Gefäße in der epidermalen (Oberhaut) und dermalen (Lederhaut) Ebene auswirkt.
So war die Zahl der Gefäße und Verästelungen in der dermalen Ebene bei Menschen mit Diabetes verringert, in der epidermalen Ebene hingegen war sie erhöht.
Bild: RSOM-Aufnahmen der Haut einer stoffwechselgesunden Person (links), einer Person mit Diabetes (mitte) und einer Person mit Diabetes und Neuropathie (rechts) © Nikoletta Katsouli / Technische Universität München
In Zukunft: Kurze, schmerzlose Untersuchungen
Basierend auf den 32 Merkmalen lässt sich ein Score ableiten, der einen Zusammenhang zwischen dem mikrovaskulären Zustand der Haut und dem Schweregrad des Diabetes zeigt.
Mit RSOM entstehen neue Möglichkeiten der Diagnose und Kontrolle von Diabetes-Erkrankungen. So könne, laut den Forschenden, in Zukunft der Gesundheitszustand und der Erfolg von Diabetes-Therapien mittels kurzer, schmerzloser Untersuchungen, die sogar in häuslicher Umgebung durchgeführt werden können, beurteilt werden.
Quellen:
Karlas, A. et al.: Dermal features derived from optoacoustic tomograms via machine learning correlate microangiopathy phenotypes with diabetes stage. In: Nat Biomed Eng, 2023, 7: 1667-1682
Helmholtz Munich: Diabetes untersuchen mit Hautscanner und KI. (Letzter Abruf: 03.01.2024)
