KI deckt Plaqueprofile auf

Trotz gleichem Plaquevolumen haben Frauen ein höheres Risiko für Herz-Kreislauf-Ereignisse als Männer – wie eine KI-gestützte CT-Analyse zeigt.

 „Geschlechtsspezifische Unterschiede im atherosklerotischen Plaqueprofil sind aufgrund der hormonellen Unterschiede zwar bekannt, die Datenlage zu deren Zusammenhang mit Herz-Kreislauf-Risiko war bislang jedoch begrenzt“, sagt Prof. Dr. Gudrun Feuchtner, die an der Innsbrucker Univ.-Klinik für Radiologie Expertin für kardiovaskuläre CT-Bildgebung ist. In einer globalen multizentrischen Registerstudie CONFIRM2 wird gegenwärtig untersucht, welche atherosklerotischen Plaque-Merkmale mittels Artificial Intelligence-gestützer quantitativer Bildanalyse von CT-Datensätzen (AI-QCT) mit schweren kardiovaskulären Ereignissen (MACE) assoziiert sind und welche Erkenntnisse sich daraus für Prävention und Therapie der KHK ergeben. In diesem Studienregister leitete Gudrun Feuchtner eine der ersten Subanalysen, welche die Frage beantworten sollte, ob geschlechtsspezifische Unterschiede in AI-QCT-Merkmalen bestehen und welche Effekte sich auf kardiovaskuläre Endpunkte hinsichtlich Risikostratifizierung ergeben (https://doi. org/10. 1161/CIRCIMAGING.125.018235). Dabei wurde erstmalig eine kommerziell in den USA verfügbare KI-unterstützte Bildanalyse eingesetzt.
Insgesamt wurden die Daten von 3.551 symptomatischen Patienten mit einem durchschnittlichen Alter von 59 ± 12 Jahren analysiert, darunter 49,5 % Frauen. Während einer durchschnittlichen Nachbeobachtungszeit von 4,8 ± 2,2 Jahren traten bei 3,2 % der Frauen und 6,1 % der Männer schwerwiegende kardiovaskuläre Ereignisse auf.

In der Studie wurden unterschiedliche Atherosklerosekomponenten (nicht-kalzifizierter Plaque, Kalkplaque und Hochrisikoplaque sowie das prozentuale Atheromvolumen) mittels AI-QCT sowie das Gesamtplaquevolumen vermessen. Es zeigte sich eine deutlich höhere Treffsicherheit (bis zu knapp 80 %), wenn traditionelle Risikofaktoren wie Rauchen, Bluthochdruck, erhöhte Cholesterinwerte, Diabetes, Übergewicht und Bewegungsmangel mit AI-QCT-Plaquekomponenten kombiniert werden. „Im Vergleich zu Männern zeigten Frauen bei identem Plaquevolumen ein höheres Risiko für MACE. Interessanterweise stieg ab einem spezifischen nicht-kalzifizierten Plaquevolumen-Anteil das Risiko für Frauen exponentiell, während bei Männern ein kontinuierlicher Anstieg verzeichnet wurde. Dies sollte auch bei Therapieentscheidungen berücksichtigt werden“, sagt Feuchtner. Die Studie liefert daher wichtige Grundlagen zur zukünftigen klinischen Anwendung der AI-QCT. „Ab welchem Plaquevolumen welche Therapie am effektivsten ist, ist Thema weiterer Studien. Nicht-kalzifizierte und Hochrisikoplaques sprechen auf gezielte Therapien wie Lipidsenker hervorragend an. Sie können im Volumen reduziert und stabilisiert werden“, so Feuchtner.

Verbesserte Risikostratifizierung
Zudem wurde in die Studie eine KI-gesteuerte Plattform anhand von 16 prognostischen Merkmalen eingesetzt. „Diese webbasierte Software quantifiziert innerhalb weniger Minuten einen gesamten dreidimensionalen CT-Datensatz hinsichtlich Schweregrad der Koronargefäßstenosen und atherosklerotischem Plaquevolumen und dessen Zusammensetzung. Somit können nicht nur Kalkplaques, sondern auch nicht-kalzifizierte Plaques oder lipidreiche Hochrisikoplaques (HRP) quantifiziert werden. Letztere stellen aufgrund der Plaquerupturgefahr das höchste Risiko für einen Myokardinfarkt dar. In der klinischen Praxis wird derzeit die standardisierte Befundung für die Patienten mittels visueller und semiquantativer Beurteilung der Koronargefäße durchgeführt. Mittels der AI-QCT wäre nun eine viel schnellere und noch präzisere Befundung möglich – einschließlich kardiovaskulärer Risikostratifizierung, welche letztlich in weiterführende Therapieentscheidungen und verstärkte präventive Maßnahmen münden sollte.
Die Innsbrucker Universitätsklinik für Radiologie ist seit Juli 2025 eines von wenigen Zentren in Europa, die über ein neues Photon-Counting-CT verfügt. Mittels neuartiger Detektor-Technologie ist nun eine spektrale Bildgebung und in höchster Auflösung möglich, um kleinste Strukturen wie koronare Plaques noch genauer zu analysieren. „Weiters können auch koronare Stents besser dargestellt werden, und Patienten profitieren von geringerer Kontrastmitteldosis und Strahlenexposition“, sagt Feuchtner.  

Der Lipoprotein(a)- Risikorechner

Ein weiteres KI-Tool, das gerade im Internet angepriesen wird, ist auf der Seite https://www.lpaclinicalguidance.com/ zu finden.

Lipoprotein(a) ist ein genetisch determinierter, weitgehend lebenslang stabiler Lipoproteinparameter und ein unabhängiger Risikofaktor für Myokardinfarkt, Schlaganfall und andere atherosklerotische Erkrankungen. Erhöhte Lp(a)-Konzentrationen können das kardiovaskuläre Risiko deutlich erhöhen – auch dann, wenn klassische Risikofaktoren wie LDL-Cholesterin oder Blutdruck bereits leitliniengerecht eingestellt sind. Internationale Leitlinien, darunter europäische Empfehlungen, raten daher zu einer einmaligen Lp(a)-Bestimmung im Erwachsenenalter, um Hochrisikopatient:innen besser zu identifizieren.

Der Online-Risikorechner auf lpaclinicalguidance.com gehört zu den ersten Tools, die Lp(a) systematisch in die individuelle Risikoabschätzung integrieren. Auf Basis aktueller EAS-Konsensuspapiere und ESC/EAS-Leitlinien werden klassische Risikofaktoren (Alter, Geschlecht, Blutdruck, LDL-C, Raucherstatus etc.) mit der gemessenen Lp(a)-Konzentration kombiniert. Das Tool berechnet das Risiko für kardiovaskuläre Ereignisse und stellt dieses mit und ohne Berücksichtigung von Lp(a) grafisch gegenüber. So wird unmittelbar sichtbar, wie stark ein erhöhtes Lp(a) den Risiko-„Korridor“ verschiebt.

Besonders praxisrelevant ist die Möglichkeit, Therapieszenarien zu simulieren: Die Website zeigt, wie sich eine Senkung von LDL-C und Blutdruck auf das Gesamtrisiko auswirkt und wie intensiv diese Parameter gesenkt werden müssten, um den durch Lp(a) bedingten zusätzlichen Risikozuwachs zu kompensieren. Damit wird die sonst abstrakte Diskussion um „mehr Intensivierung“ greifbar – sowohl für Ärzt:innen als auch für Patient:innen. In Berichten internationaler Fachgesellschaften und kardiologischer Fachzeitschriften wird das Tool daher als Beispiel für digitale Präzisionsmedizin in der Herz-Kreislauf-Prävention hervorgehoben.

Therapeutisch bleibt die Situation ambivalent: Spezifische, zugelassene Lp(a)-senkende Medikamente existieren derzeit nicht. In Studien werden zwar antisense- und siRNA-basierte Therapien geprüft, in der Praxis liegt der Fokus aber auf einer besonders konsequenten Kontrolle aller modifizierbaren Risikofaktoren – vor allem LDL-C und Blutdruck, ergänzt durch Lebensstilmaßnahmen. Genau hier kann der Rechner helfen, die Schwelle für Therapieentscheidungen (z. B. frühzeitiger Einsatz potenter LDL-C-senkender Therapien) zu justieren und die Adhärenz durch anschauliche Risikoaufklärung zu verbessern.

^{Quelle: Pressemeldung der Med Uni Innsbruck vom 19.08.2025}