Rofo 2025; 197(S 01): S11-S12
DOI: 10.1055/s-0045-1802700
Abstracts
Vortrag (Wissenschaft)
Ganzkörperdiagnostik/Kohortenstudien

Body Composition in einer großen westeuropäischen Population: Referenzkurven aus MRT-Daten von mehr als 66.000 Personen und ihre Assoziation mit kardiometabolischen Outcomes

M Jung
1   Universitätsklinikum Freiburg, Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Freiburg
,
M Reisert
2   Universitätsklinikum Freiburg, Medizinphysik, Radiologie, Freiburg
,
S Rospleszcz
3   Uniklinikum Freiburg, Radiologie, Freiburg
,
T Pischon
4   Molecular Epidemiology Research Group, Max Delbrück Center for Molecular Medicine in the Helmholtz Association (MDC), Molecular Epidemiology Research Group, Max Delbrück Center for Molecular Medicine in the Helmholtz Association (MDC), Berlin
,
T Niendorf
5   Ultrahigh Field Facility, Max Delbrück Center for Molecular Medicine in the Helmholtz Association (MDC),, Ultrahigh Field Facility, Max Delbrück Center for Molecular Medicine in the Helmholtz Association (MDC), Berlin
,
H U Kauczor
6   Uniklinikum Heidelberg, Radiologie, Heidelberg
,
H Völzke
7   Universitätsmedizin Greifswald, Institute für Community Medicine, Greifswald
,
H Rieder
3   Uniklinikum Freiburg, Radiologie, Freiburg
,
M Russe
3   Uniklinikum Freiburg, Radiologie, Freiburg
,
C Schlett
3   Uniklinikum Freiburg, Radiologie, Freiburg
,
M Lu
8   Massachusetts General Hospital, Cardiovascular Imaging Research Center, Department of Radiology, Boston, MA, USA
,
F Bamberg
3   Uniklinikum Freiburg, Radiologie, Freiburg
,
V Raghu
8   Massachusetts General Hospital, Cardiovascular Imaging Research Center, Department of Radiology, Boston, MA, USA
,
J Weiß
3   Uniklinikum Freiburg, Radiologie, Freiburg
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Zielsetzung Body Composition (BC) spielt eine wichtige Rolle bei der Risikoabschätzung von Patienten mit kardiometabolischen Erkrankungen und Krebs, allerdings fehlen Referenzkurven, um individuelle Messungen in Kontext zu setzen. Wir haben ein Deep-Learning-Modell zur Quantifizierung der BC aus MRT-Daten entwickelt, Referenzkurven berechnet und ihren prognostischen Wert für kardiometabolischer Outcomes untersucht.

Material und Methoden Die volumetrische BC-Analyse umfasste 1) subkutanes, 2) viszerales, 3) intramuskuläres Fettgewebe, 4) Skelettmuskel (SM) und 5) SM-Fettanteil (SMFF) und wurde aus Ganzkörper-MRTs der UK Biobank (UKBB) und der NAKO extrahiert. Mit Hilfe von Generalized Additive Models wurden alters-, geschlechts- und größen-normalisierte Referenzkurven für jede BC-Metrik erstellt und z-Scores berechnet. Mittels multivariabler Cox-Regressionen wurde in der UKBB der Zusammenhang zwischen den BC-z-Score-Kategorien (niedrig: z<-1; mittel: z=-1-1; hoch: z>1) und Outcomes (Diabetes, Major Cardiovascular Events [MACE], Tod), nach Adjustierung für traditionelle kardiometabolische Risikofaktoren untersucht.

Ergebnisse Bei 66.608 Personen (57,7±12,9 y; BMI: 26,2±4,5 kg/m2, 48,3% weiblich) beobachteten wir geschlechtsspezifische Unterschiede in den BC-Volumina und -Verteilungen, wobei SAT, VAT, SMFF und IMAT positiv und SM negativ mit dem Alter assoziiert waren. Wir fanden stufenweise Risikozunahmen zwischen BC-z-Score-Kategorien und Outcomes in der UKBB (n=34.638 , 64.9±7.8 y, BMI 25,9±4,3 kg/m2, 51,7% w). In multivariabel-adjustierten Cox-Regression wiesen die z-Score-Risikokategorien im Vergleich zu den mittleren Kategorien Hazard Ratios von bis zu 2,69 für Diabetes (hohes VAT), 1,41 für MACE (hohes IMAT) und 1,49 für Gesamtmortalität (niedriger SM) auf.

Schlussfolgerungen Die Veröffentlichung von BC-Referenzkurven wird die klinische Translation der BC-basierten Risikobewertung für kardiometabolische Ereignisse beschleunigen und zukünftige BC-Forschung hinsichtlich Vergleichbarkeit und Reproduzierbarkeit verbessern.



Publikationsverlauf

Artikel online veröffentlicht:
25. März 2025

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