Neuer Algorithmus

Wird die latente Tuberkulose aktiv? So wird es berechnet!

Bei welchem Patienten mit latenter Tuberkulose (TB) ist das Risiko hoch, dass daraus eine offene TB wird? Mit einem neuartigen Algorithmus lässt sich das berechnen.

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Aufnahme von Mycobakterium tuberculosis im Elektronenmikroskop: Rund 25 Prozent der Bevölkerung sind latent mit Tuberkulose infiziert.

M. tuberculosis: Rund 25 Prozent der Bevölkerung sind latent mit Tuberkulose infiziert.

© iLexx / Getty Images / iStock

Homburg/Saar. Rund 25 Prozent der Bevölkerung sind latent mit Tuberkulose infiziert. Ob daraus eine aktive Infektion wird, war bisher nur schwer vorhersagbar, erinnert die Universität des Saarlandes. Ein internationales Forscherteam hat nun ein Tool entwickelt, das diese Vorhersage deutlich vereinfacht (Nat Med 2020; online 19. Oktober). Daran beteiligt ist auch Martina Sester, Professorin für Transplantations- und Infektionsimmunologie an der Saar-Uni.

Die Forscher haben für ihr Projekt eine umfangreiche Datenbasis genutzt. Insgesamt flossen die Daten von ungefähr 20 großangelegten Studien aus Niedrigrisikoländern wie Deutschland ein, heißt es in der Mitteilung der Universität des Saarlandes. Mit Hilfe der Daten konnten die Wissenschaftler in ihrer Studie, die federführend von Ibrahim Abubakar, University College London, geleitet wurde, eine mathematisch sehr genaue Methode entwickeln, die ärztliches Expertenwissen gut abbildet.

Ein Arzt, der nun eine Orientierung erhalten möchte, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Patient eine offene Tuberkulose entwickelt, kann ganz einfach per Internet verschiedene Parameter wie vorliegende Testergebnisse, Alter, Testumstände und weitere Risikofaktoren eingeben. Das Programm errechnet dann mithilfe des neuartigen Algorithmus eine Wahrscheinlichkeit, mit der der Patient eine aktive Infektion entwickeln wird und in welchem Maße diese Wahrscheinlichkeit durch eine Chemotherapie gesenkt werden kann.

„Das ist sehr hilfreich für einen Arzt, um abschätzen zu können, ob er eine latente Infektion mit Medikamenten behandeln muss oder ob er keine Medikamente verabreicht“, wird Sester in der Mitteilung der Saar-Uni zitiert. (eb/ikr)

Der Algorithmus zu TB ist erreichbar auf: periskope.org

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