Zielsetzung Das Ziel dieser Studie war es, die Voraussagekraft einer vollautomatisierten Analyse
der Körperzusammensetzung (BCA) in Bezug auf das Gesamtüberleben von Patienten mit
idiopathischer pulmonaler Fibrose (IPF) zu überprüfen.
Material und Methoden In dieser retrospektiven Single-Center-Studie wurden insgesamt 79 Patienten (19%
weiblich) mit der Diagnose IPF untersucht. Basierend auf einer CT-Untersuchung des
Thorax wurde eine vollautomatisierte BCA mittels eines 3D Multi-res U-Net durchgeführt.
Die gesammelten Parameter wurden zu einem Sarkopenie- (Muskel-/Knochenvolumen) und
einem Fettmarker (Gesamtfett-/Knochenvolumen) kombiniert. Anschließend wurde die Kohorte
am Median der entsprechenden Biomarker geteilt und der Einfluss auf das Gesamtüberleben
mittels der Kaplan-Meier-Methode und eines Log-Rank-Tests überprüft. Um nachzuvollziehen,
ob die BCA-Parameter auch unabhängige Prädiktorvariablen sind wurde zusätzlich eine
multivariate Cox-Regression durchgeführt.
Ergebnisse Für beide aus der BCA abgeleiteten Biomarker (Sarkopenie, Fett) zeigt sich bei einer
erhöhten (>Median) Ausprägung eine deutlich größere Überlebenswahrscheinlichkeit im
Vergleich zu Patienten unterhalb des Medians (Sarkopeniemarker<Median: 16 Monate [Mo.]
vs.>Median: 35 Mo. [p=0,0658]); Fettmarker<Median: 14 Mo. vs. 44 Mo. [p<0,0001]).
Zusätzlich konnte in der multivariaten Analyse gezeigt werden, dass der Fettmarker
u.a. in Bezug zu klinischen Parametern (z.B. Lungenfunktion, Komobiditäten) ein unabhängiger
Vorhersageparameter ist (p=0,003).
Schlussfolgerungen Die vollautomatisierte BCA stellt eine Methode dar, Biomarker aus der CT abzuleiten,
welche einen signifikanten Vorhersagewert für das Gesamtüberleben von IPF-Patienten
haben. Somit könnten der Fett- und Sarkopeniemarker ein wichtiger Baustein im Management
und bei der Risikostratifizierung von IPF-Patienten darstellen.
