Wie Risiken einer Herzerkrankung bei Frauen länger unerkannt bleiben
Vorhofflimmern ist ein abnormaler Herzrhythmus, der durch einen schnellen, unregelmäßigen Herzschlag gekennzeichnet ist und mit einem erhöhten Risiko für Herzversagen, Schlaganfall und Demenz einhergeht. Fachleute sagen voraus, dass sich die Prävalenz von Vorhofflimmern aufgrund der Bevölkerungsalterung in Europa bis 2050 verdoppeln wird. Inzidenz und Morbidität von Vorhofflimmern variieren zwischen Männern und Frauen, und dieses Bild wird durch die Tatsache verkompliziert, dass viele Patientinnen und Patienten keine Symptome zeigen. Vor einigen Jahren entwickelten die Kardiologin Renate Schnabel vom Universitären Herz- und Gefäßzentrum Hamburg und ihr Team einen innovativen Vorhersage-Algorithmus, mit dessen Hilfe die Personen mit dem höchsten Risiko für Vorhofflimmern ermittelt werden können. Dieser Algorithmus, der sich auf eine Kombination aus Geschlecht, Alter, Bluthochdruck, Body-Mass-Index, früheren Herzprobleme und anderen Faktoren stützt, wurde in Patientenkohorten validiert, seine Genauigkeit erwies sich jedoch als suboptimal. „Unser neuestes Projekt, MMAF, zielte darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem wir zusätzliche Risikovariablen ermittelten“, erklärt Schnabel. Das Team profitierte von neu verfügbaren Informationen, darunter Daten über die Entstehung von Vorhofflimmern. Das Projekt MMAF, das vom Europäischen Forschungsrat (ERC) finanziert wird, konzentrierte sich speziell auf die Vorhöfe, die Kammern des Herzens, die das Blut aufnehmen. Das Team berücksichtigte elektrische und strukturelle Unterschiede in Abhängigkeit von Geschlecht und Alter und kombinierte alle verfügbaren Informationen in moderneren Algorithmen für maschinelles Lernen. „Uns standen Elektrokardiogramm-Rohdaten zur Verfügung, die frühe elektrische Veränderungen in den Herzvorhöfen widerspiegeln. Wir hatten außerdem Zugang zu nichtinvasiven Bildgebungsdaten aus der Echokardiographie und MRT-Daten, um subklinische Veränderungen der Vorhöfe besser zu charakterisieren. Schließlich nutzten wir Omiken von Blut und Gewebe, die Genetik, Genexpression, Proteomik, Metabolomik von Herzgewebe und zirkulierende Biomarker umfassen, um neue Wege zu bestimmen“, sagt Schnabel.
Unterschiedliche Ergebnisse
Das Projekt hat wesentliche Unterschiede in der Häufigkeit und den Auswirkungen von Vorhofflimmern bei Männern und Frauen festgestellt. „Wir konnten feststellen, dass Frauen im Allgemeinen eine niedrigere altersbereinigte Inzidenz und Prävalenz von Vorhofflimmern haben als Männer“, fügt Schnabel hinzu. „Angesichts der höheren Lebenserwartung von Frauen sind die absoluten Zahlen jedoch ähnlich.“ Die wesentlichen Risikofaktoren sind allerdings geschlechtsspezifisch. Frauen haben eine höhere Prävalenz von Bluthochdruck und Herzklappenerkrankungen und eine niedrigere Prävalenz von koronaren Herzkrankheiten als Männer. Ein höherer Body-Mass-Index und Fettleibigkeit bergen bei Männern ein höheres Risiko für Vorhofflimmern, und was die Symptome betrifft, so treten bei Frauen eher untypische Symptome wie Schwäche und Müdigkeit auf. Bei Frauen dauern die Symptome länger an als bei Männern. Frauen berichten zudem über eine geringere Lebensqualität, häufigere Depressionen und ein höheres Risiko für Schlaganfälle, Herzinfarkte und Todesfälle im Zusammenhang mit Vorhofflimmern. „Deshalb sollten alle Risikovorhersagemodelle das Geschlecht als entscheidende Variable enthalten“, sagt Schnabel. Das Projekt ist nun abgeschlossen, aber die Ergebnisse werden im Rahmen des EU-finanzierten Projekts AFFECT-EU weiter validiert. Ein Konsortium aus 26 Partnern entwickelt derzeit eine risikobasierte Screening-Strategie für Vorhofflimmern, bei der digitale Anwendungen zur Rhythmusüberwachung eingesetzt werden, um die Belastung durch Schlaganfälle und andere mit Vorhofflimmern zusammenhängende Erkrankungen in einem alternden Europa zu verringern. Schnabel und ihr Team planen außerdem, einen Antrag auf eine „Proof of Concept“-Förderung beim ERC einzureichen, um die Umsetzung und Akzeptanz ihres neuen Algorithmus zur Risikovorhersage zu bewerten und das Screening zu unterstützen. Der Algorithmus, der eine höhere Genauigkeit als die bisher verfügbaren Algorithmen aufweist, wurde bereits in routinemäßige Software für die Allgemeinmedizin, innere Medizin und Neurologie integriert.
Schlüsselbegriffe
MMAF, Vorhofflimmern, Vorhersage, Algorithmus, Frauen, Herzerkrankungen
