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Medizin
Therapieansprechen mit Scores und Algorithmen progrostizieren

Rheumatologische Erkrankungen individuell behandeln

Rheumatologische Erkrankungen individuell behandeln
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Kann bei der Psoriasis-Arthritis vorhergesagt werden, ob ein Therapieansprechen erwartet werden kann? Welche Schlüsse können daraus für eine individualisierte Therapie gezogen werden? Welchen Beitrag können Algorithmen bei der Diagnose und Therapie von Erkrankungen aus dem rheumatologischen Spektrum leisten? Diese und weitere Fragestellungen wurden bei einem Satellitensymposium im Rahmen des 49. Kongresses der Deutschen Gesellschaft für Rheumatologie (DGRh) behandelt. Die Expert:innen zeigten unter anderem, dass bestimmte Scores bei der Therapie der milden und moderaten Psoriasis-Arthritis (PsA) von hohem prädiktivem Wert sein können, auch um den Erfolg einer Apremilast (1)-basierten Therapie vorherzusagen. Weiterhin waren die Diagnose des vielschichtigen Behçet-Syndroms und der Nutzen von Künstlicher Intelligenz in der Rheumatologie Thema der Vorträge.

Oberstes Therapieziel: Rasches Ansprechen und Reduktion der Symptome

So unterschiedlich die Ausprägungsformen entzündlich-rheumatischer Erkrankungen sind – die mitunter erhebliche Beeinträchtigung der Lebensqualität haben sie gemeinsam. Die Psoriasis-Arthritis (PsA) belastet Patient:innen unter anderem durch Pruritus, Nagel- und Kopfhautbeteiligung (2,3). Beim Behçet-Syndrom leiden die meisten Betroffenen unter schmerzhaften, rezidivierenden oralen Aphthen und weiteren schwerwiegenden Symptomen (4). Oberstes Ziel ist daher ein rasches Therapieansprechen verbunden mit einer Reduktion der Symptome.

Apremilast bei der PsA: initiale Krankheitslast beeinflusst Therapieansprechen

Das Krankheitsbild bei der PsA unterscheidet sich von Betroffenem zu Betroffenem, was die Auswahl einer geeigneten Therapie erschweren kann. Dabei spiegelt sich im Gegensatz zur Rheumatoiden Arthritis der Schweregrad der PsA nicht in der Anzahl der beteiligten Gelenke wider. Vielmehr wird die Krankheitslast durch Vorhandensein oder Abwesenheit einer Enthesitis entscheidend beeinflusst (5). Ähnliches belegen auch patientenberichtete Daten des Deutschen Rheumaforschungszentrums. Patient:innen mit oligo- bzw. polyartrikulärer Beteiligung gaben an, durch die Erkrankung in ähnlichem Ausmaß belastet zu sein (6). Doch nicht nur dies erschwert die Therapieentscheidung im Praxisalltag. Klinische Studien liefern vorwiegend Daten zu polyartrikulären Patient:innen, in der Praxis überwiegt jedoch der Anteil an Patient:innen mit einer moderaten Ausprägung der PsA (7).
 
 

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© Milan Lipowski - stock.adobe.com
Wie in den klinischen Studien PALACE (Psoriatic Arthritis Long-term Assessment of Clinical Efficacy) (1-3) gezeigt wurde, können Patient:innen mit moderater PsA von einer Behandlung mit Apremilast (Otezla®) profitieren (8). Ein Expertenboard analysierte die Studiendaten dahingehend, konkrete Faktoren zu identifizieren, die ein gutes Therapieansprechen vorhersagen können. Die Stratifizierung der Patient:innen hinsichtlich ihres initialen cDAPSA (Clinical Disease Activity Index for Psoriatic Arthritis) ergab: Entgegen den Erwartungen der beteiligten Expert:innen zeigten Studienteilnehmenden mit anfänglich hoher Krankheitsaktivität (HDA, high disease activity) die geringsten absoluten und relativen Änderungen beim cDAPSA über die Behandlungsdauer hinweg. Patient:innen mit milder oder moderater Krankheitsaktivität (cDAPSA 30 bis 40) hingegen profitierten, indem sie häufiger das Therapieziel – geringe Krankheitsaktivität (LDA, low disease activity) oder Remission – erreichten. Ähnliche Beobachtungen wurden bei Gruppierung der Studienteilnehmenden hinsichtlich der initialen Anzahl geschwollener (SJC, swollen joint count) bzw. druckschmerzhafter Gelenke (TJC, tender joint count) gemacht. Auch hier konnten unter Apremilast-Therapie bessere Resultate erreicht werden, wenn die Patient:innen eine mildere Krankheitsaktivität zu Therapiebeginn (SJC < 10 bzw. TJC < 15) hatten. Gleiches gilt für die Stratifizierung bezüglich der Häufigkeit von Daktilitits und Enthesitis vor Therapiebeginn. Diese Beobachtung deckt sich mit den aktuellen Leitlinienempfehlungen, die ebenso für Patient:innen mit mildem oder moderatem Verlauf eine Therapie mit Apremilast vorschlagen (2).

Großes Zukunftspotential: Künstliche Intelligenz

„Wir leben in einem Wissens- oder Datenzeitalter. Mit der rasant zunehmenden Informationsfülle werden wir bald nicht mehr in der Lage sein, das ganze Fachgebiet in der Tiefe zu überblicken“, so Dr. med. Martin Krusche, Hamburg. Der Themenkomplex „Big Data“ trage entscheidend zum Anstieg der Datenmenge in der Medizin bei, die Künstliche Intelligenz sei eine Möglichkeit, diese Daten nutzbar zu machen. Der Experte stellte nachfolgend Daten zu rheumatischen Erkrankungen vor, die den Nutzen von Methoden der Künstlichen Intelligenz in diesem Erkrankungsfeld zeigen. Prädiktive Algorithmen waren in der Lage, aus einem Datensatz zur juvenilen idiopathischen Arthritis das Risiko einer Erkrankung und den möglichen Subtyp zu berechnen (9). In einer anderen Untersuchung konnte gezeigt werden, dass eine algorithmenbasierte Methode Unterstützung im Bereich der Sakroiliitis-Diagnostik bieten kann (10). Dass das sogenannte machine learning eine wertvolle Unterstützung bei der Therapieentscheidung sein kann, belegten Forscher:innen anhand einer retrospektiven Analyse von Patient:innen mit Ankylosierender Spondylitis. Diejenigen Patient:innen, die in den ersten 6 Monaten nach Diagnose von einem TNF-Inhibitor profitieren konnten, wurden mit hoher Trefferquote identifiziert (11). „Nicht zuletzt können Methoden der Künstlichen Intelligenz einen wichtigen Beitrag dazu leisten, das Therapieansprechen bei einzelnen Patient:innen vorherzusagen und die individualisierte medizinische Betreuung mitzusteuern“, erläuterte Krusche am Beispiel der Rheumatoiden Arthritis (12,13). Ein möglicher Nutzen könnte sich z.B. für das Adalimumab-Biosimilar AMGEVITA® (14) ergeben.
Der Zukunft der Künstlichen Intelligenz blickt Krusche mit großem Interesse entgegen: „Ich glaube nicht, dass KI-Algorithmen in absehbarer Zeit in der Lage sein werden, uns als Ärzt:innen zu ersetzen. Jedoch kann Künstliche Intelligenz uns noch besser und zielgenauer machen.“

Quelle: Amgen

Literatur:

(1) Fachinformation Otezla®, aktueller Stand.
(2) S3-Leitlinie Therapie Psoriasis vulgaris, AWMF-Register-Nr.: 013-001, 2021.
(3) Lebwohl MG, Bachelez H, Barker J, et al.  J Am Acad Dermatol 2014;70(5):871-881.
(4) Senusi A, Higgins S, Fortune F, et al. Rheumatol Int 2018;38(10):1873-1883.
(5) Wervers K, Luime JJ, Tchetverikov I, et al. J Rheumatol. 2018;45.
(6) Data by Dr Behrens, in Huscher D et al. Submitted.
(7) Stekhoven D, Scherer A, Nissen MJ, et al. Clin Rheumatol. 2017;36:2035-2043.
(8) Mease PJ, Gladman DD, Ogdie A, et al. Arthritis Care Res (Hoboken). 2020;72(6):814-821.
(9) Cánovas R, Cobb J, Brozynska M, et al. Ann Rheum Dis. 2020;79(12):1572-1579.
(10) Bressem KK, Vahldiek JL, Adams L, et al. Arthritis Res Ther. 2021;8;23(1):106.
(11) Lee S, Eun Y, Kim H, et al. Sci Rep. 2020;10:20299.
(12) Norgeot B, Glicksberg BS, Trupin L, et al. JAMA Netw Open. 2019;2(3):e190606. doi: 0.1001/jamanetworkopen.2019.0606. PMID: 30874779; PMCID: PMC6484652.
(13) Vodencarevic A, Tascilar K, Hartmann F, et al. Arthritis Res Ther. 2021;23(1):67. doi: 10.1186/s13075-021-02439-5. PMID: 33640008; PMCID: PMC7913400.
(14) Fachinformation AMGEVITA®, aktueller Stand.
(15) Schafer PH, Parton A, Gandhi AK, et al. Br J Pharmacol. 2009;159(4):842-855.


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