Optoakustisches Bildgebungsverfahren Diabetes per Haut-Scan diagnostizieren

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Schnell und schmerzlos ist ein neues Diagnoseverfahren für Diabetes, was Forscher an der TU München entwickelt haben. Sie identifizieren mittels optoakustischer Bildgebung feinste Veränderungen der Blutgefäße in der Haut und können daraus einen Diabetes-Score ermitteln, der aussagekräftig für die Schwere der Erkrankung ist.

Bei fortschreitender Diabetes kommt es häufig zu Veränderungen kleiner Blutgefäße in der Haut. Dies ist beispielsweise in Biopsien zu erkennen, also in kleinen Hautpartien, die herausgeschnitten und untersucht werden. Was tatsächlich im Körper geschieht, lässt sich durch Biopsien aber nicht zuverlässig zeigen, da durch die Einschnitte die Gefäße verformt werden können. Sie bedeuten zudem einen Eingriff in den Körper und sind nicht für wiederholte Untersuchungen über einen längeren Zeitraum geeignet.

Anders ist das bei so genannten RSOM-Messungen, kurz für „Raster-Scan Optoacoustic Mesoscopy“. Diese Technik haben Forscher um Prof. Vasilis Ntziachristos von der Technischen Universität München (TUM) weiterentwickelt, zusammen mit einer Reihe von zusätzlichen optoakustischen Bildgebungsmethoden. „Andere optische Bildgebungsverfahren liefern nicht die Tiefe oder das Detail, den RSOM ermöglicht“, sagt Angelos Karlas, leitender Arzt einer aktuellen Studie, die die Auswirkungen von Diabetes auf die menschliche Haut untersucht hat. Die neue Methode ist nicht invasiv, dauert weniger als eine Minute und ist nicht auf Strahlung oder Kontrastmittel angewiesen.

Bei einer einzelnen RSOM-Messung können gleichzeitig Daten zu verschiedenen Tiefen der Haut gewonnen werden. Dadurch ließ sich erstmals feststellen, dass sich Diabetes unterschiedlich auf Gefäße in verschiedenen Hautschichten auswirkt: Während beispielsweise die Zahl der Gefäße und Verästelungen in der so genannten dermalen Ebene bei Diabetikern verringert waren, waren sie näher unter der Hautoberfläche, in der so genannten epidermalen Ebene, erhöht.

Diabetes

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Mit Wellen unter die Haut gehen

Optoakustische Bildgebungsmethoden verwenden Lichtimpulse, um Ultraschallwellen in Körpergewebe zu erzeugen. Diese Wellen werden von Sensoren erfasst und in Bilder umgewandelt. Erzeugt werden die Ultraschallwellen, wenn sich Körpergewebe um bestimmte Moleküle herum minimal zusammenzieht oder ausdehnt. Diese Moleküle, etwa Hämoglobin, absorbieren Licht besonders stark. Da Hämoglobin in Blutgefäßen konzentriert ist, lassen sich mit optoakustischer Bildgebung besonders detaillierte Bilder von Blutgefäßen erzeugen, die mit anderen nicht-invasiven Bildgebungsmethoden nicht möglich wären.

Die Grundprinzipien der Optoakustik, auch als Photoakustik bezeichnet, sind zwar seit mehr als hundert Jahren bekannt. Praktische Anwendungen in der Medizin sind aber relativ neu.

Ein neuer Indikator für die Diabetes-Diagnostik

Mit der weiterentwickelten RSOM-Technik des TUM-Teams haben die Forscher Blutgefäße im Bein von 75 Diabetiker und einer Kontrollgruppe untersucht und mit einem KI-Algorithmus Merkmale einer Diabetes-Erkrankung identifiziert. Dabei erstellten sie eine Liste von 32 besonders aussagekräftigen Veränderungen im Erscheinungsbild der Äderchen der Haut. Dazu zählten die Zahl der Verästelungen der Gefäße oder ihr Durchmesser.

Jedes der 32 Merkmale wird vom Fortschreiten und der Schwere der Krankheit beeinflusst. Erst, wenn man sie kombiniert und einen so genannten Score ermittelt, lässt sich eine Verbindung zwischen dem Zustand der kleinen Blutgefäße in der Haut und dem Schweregrad von Diabetes ziehen. Dieser wurde in der vorliegenden Studie erstmals gezeigt.

„Mit RSOM können wir die Auswirkungen von Diabetes jetzt quantitativ beschreiben“, sagt Studienleiter Ntziachristos. „Da wir RSOM immer mobiler und kostengünstiger machen konnten, eröffnen diese Erkenntnisse völlig neue Möglichkeiten für die kontinuierliche Überwachung des Zustands der Betroffenen – immerhin mehr als 400 Millionen Menschen weltweit. Mit kurzen und schmerzfreien Untersuchungen ließe sich so in wenigen Minuten feststellen, ob Therapien Wirkung zeigen, sogar in häuslicher Umgebung.“

Originalpublikation: Karlas, A., Katsouli, N., Fasoula, NA. et al.: Dermal features derived from optoacoustic tomograms via machine learning correlate microangiopathy phenotypes with diabetes stage, Nat. Biomed. Eng (2023); DOI:10.1038/s41551-023-01151-w

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